Densidades amostrais combinadas com pontos adicionais na variabilidade espacial de atributos químicos do solo
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Data de Publicação: | 2023 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Texto Completo: | http://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/handle/prefix/5435 |
Resumo: | A agricultura de precisão compreende ferramentas e tecnologias para o uso racional de insumos agrícolas. Para avaliar a variabilidade espacial dos atributos químicos do solo, como CTC (capacidade de troca de cátions), V% (saturação por bases), teores de K (potássio) e P (fósforo) são utilizadas a técnica de amostragem georreferenciada de solo guiada por produtos do sensoriamento remoto, como o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) que possui relação dependência com a produtividade das culturas da soja e do milho. avaliar malhas amostrais regulares e a alocação de pontos adicionais de coleta baseados nas regiões de transições dos mapas de NDVI da cultura anterior na determinação da variabilidade espacial de atributos, fósforo, potássio, capacidade de troca de cátions e a saturação por bases, além das recomendações de adubação e correção e sua correlação com o NDVI da soja na safra anterior. O experimento foi realizado no talhão de 224 ha de uma fazenda comercial localizada no município de Maracaju – MS, Latossolo Vermelho Distroférrico (Lvdf). Os arranjos amostrais foram gerados por uma grade regular de uma amostra por hectare (1:1), com adição de até 50% de pontos adicionais alocados pelo mapa de NDVI, compondo assim 336 pontos amostrais e as demais grades foram compostas pela retirada de 10% dos pontos adicionais até 0% e da mesma forma para a grade de 1 amostra a cada 4 hectares (1:4). Foram avaliados os teores de P, K, CTC e V (%) submetidos a estatística descritiva, geoestatística, krigagem ordinária, avaliação dos mapas pelos coeficientes de desvio relativo (CRD) e Kappa. Também foi avaliado o NDVI da cultura da soja de 2021/2022 com base nas imagens disponíveis do satélite Sentinel 2 e sua correlação com os atributos do solo. O P mesmo com valores adequados a altos na área permite separar grades de diferentes intensidades amostrais, sendo as grades mais adensadas adequadas para avaliação da variabilidade deste atributo. Verifica-se que as grades com uma amostra por hectare já se conseguem resultados satisfatórios, mas com 30% de pontos adicionais ocorre a melhor representação da variabilidade. O K apresentou valores elevados na área toda, o que fez com que não fosse possível distinguir as grades amostrais. Para a CTC as grades amostrais estudadas foram equivalentes na estimativa da variabilidade espacial. V% teve melhor identificação da variabilidade espacial com o uso das grades de no mínimo 1:1. Para fins de recomendação de calcário as grades com uma amostra por hectare (1:1) são mais eficientes em representar a variabilidade do que as de uma amostra para 4 ha (1:4) e à medida que aumenta a quantidade de pontos adicionais melhora a estimativa na grade 1:1. A correlação entre o P e o NDVI é muito fraca, fraca com o K e moderada com a CTC e V%. |
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Para avaliar a variabilidade espacial dos atributos químicos do solo, como CTC (capacidade de troca de cátions), V% (saturação por bases), teores de K (potássio) e P (fósforo) são utilizadas a técnica de amostragem georreferenciada de solo guiada por produtos do sensoriamento remoto, como o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) que possui relação dependência com a produtividade das culturas da soja e do milho. avaliar malhas amostrais regulares e a alocação de pontos adicionais de coleta baseados nas regiões de transições dos mapas de NDVI da cultura anterior na determinação da variabilidade espacial de atributos, fósforo, potássio, capacidade de troca de cátions e a saturação por bases, além das recomendações de adubação e correção e sua correlação com o NDVI da soja na safra anterior. O experimento foi realizado no talhão de 224 ha de uma fazenda comercial localizada no município de Maracaju – MS, Latossolo Vermelho Distroférrico (Lvdf). 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In order to evaluate the spatial variability of soil fertility attributes, such as CEC (cation exchange capacity), V% (base saturation), K (potassium) and P (phosphorus), the georeferenced soil sampling technique guided by remote sensing products, such as NDVI, which has a dependence relationship with the productivity of soybean and corn crops. Thus, the goal was to evaluate regular sampling meshes and the allocation of additional collection points based on the transition regions of the NDVI maps of the previous culture in determining the spatial variability of attributes, phosphorus, potassium, cation exchange capacity and base saturation, in addition to the recommendations of fertilization and correction and its correlation with the soybean NDVI in the previous harvest. The experiment was carried out in a plot of 224 ha of a commercial farm located in the city of Maracaju - MS, the soil was oxissol. The sampling arrangements were generated by a regular grid of one sample per hectare (1:1), with the addition of up to 50% of additional points allocated by the NDVI map, thus composing 336 sample points and the other grids were composed by the withdrawal of 10 % of additional points up to 0% and likewise for the grid of 1 sample every 4 hectares (1:4). P (mg dm-3), K (Cmolc dm-3), CEC (Cmolc dm-3) and V (%) were evaluated, submitted to descriptive statistics, geostatistics, ordinary kriging, evaluation of maps by relative deviation coefficients (CRD) and kappa. The NDVI of the 2021/2022 soybean crop was also evaluated based on available images from the Sentinel 2 satellite and its correlation with soil attributes. Phosphorus (P) even with appropriate to high values in the area allows separating grids of different sampling intensities, with denser grids suitable for assessing the variability of this attribute. It appears that the grids with a sample per hectare already achieve satisfactory results, but with 30% of additional points the best representation of the variability occurs. Potassium (K) showed high values in the whole area, which made it impossible to distinguish the sample grids. For CEC, the sample grids studied were equivalent in estimating spatial variability. Base saturation (V%) had better identification of spatial variability with the use of grids of at least 1:1 (one sample per hectare). For limestone recommendation purposes, the grids with a sample per hectare (1:1) are more efficient in representing the variability than those with a sample for 4 ha (1:4) and the measure that increases the number of additional points improves the estimate in the 1:1 grid. The correlation between P and NDVI is very weak, weak with K and moderate with CEC and V%.Submitted by Marcos Pimentel (marcospimentel@ufgd.edu.br) on 2023-04-18T22:49:17Z No. of bitstreams: 1 PedroJosedeSouzaComparin.pdf: 3024660 bytes, checksum: 069a4115c8e4a14bd6ed232a83df89ce (MD5)Made available in DSpace on 2023-04-18T22:49:17Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PedroJosedeSouzaComparin.pdf: 3024660 bytes, checksum: 069a4115c8e4a14bd6ed232a83df89ce (MD5) Previous issue date: 2023-02-24Conselho Nacional de Pesquisas (CNPq)porUniversidade Federal da Grande DouradosPrograma de pós-graduação em AgronomiaUFGDBrasilFaculdade de Ciências AgráriasCNPQ::CIENCIAS AGRARIAS::AGRONOMIA::CIENCIA DO SOLO::FERTILIDADE DO SOLO E ADUBACAOGeoestatísticaFertilidade do soloAgricultura de precisãoGeostatisticsSoil fertilityPrecision agricultureDensidades amostrais combinadas com pontos adicionais na variabilidade espacial de atributos químicos do soloSampling densities handled with additional points of the spatial variability of soil chemical attributesinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFGDinstname:Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD)instacron:UFGDTEXTPedroJosedeSouzaComparin.pdf.txtPedroJosedeSouzaComparin.pdf.txtExtracted texttext/plain104935https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/5435/3/PedroJosedeSouzaComparin.pdf.txtfc046a5e50dd1f27b2bb209d53fba496MD53LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81866https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/5435/2/license.txt43cd690d6a359e86c1fe3d5b7cba0c9bMD52ORIGINALPedroJosedeSouzaComparin.pdfPedroJosedeSouzaComparin.pdfapplication/pdf3024660https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui/bitstream/prefix/5435/1/PedroJosedeSouzaComparin.pdf069a4115c8e4a14bd6ed232a83df89ceMD51prefix/54352023-09-14 02:58:10.871oai:https://repositorio.ufgd.edu.br/jspui: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ório InstitucionalPUBhttps://repositorio.ufgd.edu.br/jspui:8080/oai/requestopendoar:21162023-09-14T06:58:10Repositório Institucional da UFGD - Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD)false |
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