Geoestatística como ferramenta essencial na agricultura de precisão

Neste artigo será abordada uma introdução da relação da geoestatística e agricultura de precisão (AP) que podem resultar em tomada de decisões e intervenções específicas. Entretanto, não teremos a pretensão em realizar conclusões, pois a área está em pleno desenvolvimento e muitas aplicações e soluções na agricultura já foram resolvidas por análises geoestatísticas e muitas outras poderão ser criadas trazendo benefícios para a agricultura.

Lembramos que a AP é uma maneira de gerenciar a agricultura levando em consideração a variabilidade temporal e espacial da produtividade das culturas e dos fatores a ela inerentes. Porém, há necessidade de profissionais qualificados para interpretar corretamente a variabilidade existente e entender a necessidade de tomada de decisões e intervenções localizadas, realizadas com base no retorno econômico, social e ambiental das atividades.

O conceito de AP somente se concretiza com tomada de decisões e intervenções específicas.

Mesmo com mais de duas décadas de definição, notamos na prática uma grande distorção entre o que AP poderá oferecer e a esperança dos produtores. Há tendência que a adoção da AP proporcionará uniformidade das lavouras, aumento da produtividade e redução do custo de produção. O ponto positivo é a adoção continuada e fundamentada nos fatores relacionados à variabilidade espacial das lavouras. Neste aspecto, a geoestatística aparece como fundamental para otimização do planejamento de amostragem (aquisição de dados espaciais) e aplicações de diferentes técnicas de mapeamento. Além disso, auxilia na definição de inovações tecnológicas visando ampliar a adoção e entender as diferentes escalas e regiões em que AP é empregada no Brasil.

A geoestatística e AP possuem ferramentas que são complementares para o entendimento das variações que ocorrem no campo. Em várias situações a geoestatística oferece recursos ímpares a AP e, reciprocamente, a AP proporciona recursos que permitem determinar a estrutura de dependência espacial e juntas permitem construir cenários para tomada de decisões e ações práticas de manejo específico.

No ciclo básico de produção, que contém diferentes sistemas de manejo, geralmente se inicia com as práticas de limpeza da área e correção do solo; semeadura e adubação; controle de plantas daninhas, pragas e doenças; colheita e por fim toda a logística de transporte e comercialização (Figura 1). Observa-se que técnicas de geoestatística e AP podem ser aplicadas com atuações no gerenciamento em todos os segmentos do ciclo.

Alguns pontos do ciclo de produção estão bem consolidados e outros com limitações de aplicações destas técnicas.  O tamanho dos retângulos na Figura 1, simboliza a magnitude de evolução em cada segmento no ciclo de produção agrícola. Nota-se que o segmento de manejo de plantas daninhas, pragas e doenças ainda é o maior “gargalo” para adoção de AP e carece de ações efetivas em nível de intervenções específicas. É o segmento de maior demanda de pesquisas para compreender a estrutura e dependência espacial de plantas daninhas, doenças e pragas, sensores e sistemas para monitoramento preciso e, em tempo real. Esta evolução necessita de alto investimento devido à complexidade dos equipamentos para atuações localizadas, e é pouco explorada e desconhecida.

No segmento solo, em nível de território brasileiro, os métodos convencionais de levantamento e classificação de solos são demorados, tem alto custo, com limites abruptos entre as unidades de mapeamento. Além disso, não são adequados para a aplicação da AP, pois a dependência espacial dos atributos do solo não é considerada (SILVA, 2014). Neste caso, o uso da interpolação por geoestatística, que considera a dependência espacial de atributos do solo no processo de classificação, permite obter mapas de solos mais realísticos, porque os limites entre as classes de solos são graduais, como ocorrem na natureza.

No ciclo de produção agrícola (Figura 1), observa-se que a amostragem e o mapeamento são os pontos comuns que afirmam a relação recíproca da geoestatística e AP. Existem muitas dúvidas e falta de entendimento do tamanho da malha amostral (grid), número de pontos na amostragem, indicando muitos resultados de altíssima incerteza, principalmente em função da busca de padronização e generalização de métodos de amostragens em um cenário de agricultura no Brasil que apresenta muitas diferenças em termos de regiões e escalas de produção.

É sabido e pouco praticado que maior número de pontos (mais informações) consegue representar melhor a variabilidade, porém também a alteração do tamanho e do tipo de malha amostral em uma lavoura pode gerar mapas diferentes que podem requerer maior ou menor aquisição de insumos. Cada malha apresenta particularidades que variam de lavoura para lavoura. A geoestatística é a técnica de análise mais apropriada pois leva em consideração todos estes fatores. É neste aspecto que a aplicação da geoestatística torna-se fundamental para otimização do número mínimo de pontos amostrais, tipo e tamanho da grade amostral para representar com menos incerteza a variabilidade espacial dos fatores determinantes da produtividade.

A GEOSTATÍSTICA é a principal técnica da AP para estabelecer de maneira otimizada e segura o plano de amostragem georreferenciado. Na prática, permite conhecer a viabilidade para construir mapas na agricultura com base em amostragens e incertezas.

REFERÊNCIAS

SILVA, A. F. Análise multivariada de dados espaciais na classificação interpretativa de solos. 2014. 96f. Tese (Doutorado em Agronomia). Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Ciências Agronômicas. Botucatu, 2014.

Sobre os autores:

Rone Batista de Oliveira é Engenheiro Agrônomo e Mestre em Agronomia pela UFES, Doutorado pela UNESP, Botucatu. Realizou o Doutorado Sanduíche pela Ohio State University (OSU) e United States Department of Agriculture (USDA) nos Estados Unidos na área de Tecnologia de Aplicação e Agricultura de Precisão. Atualmente é professor Adjunto da Universidade Estadual do Norte do Paraná-UENP, Bandeirantes/PR. Tem experiência na área de Agronomia, com pesquisa e extensão em Tecnologia de Aplicação,  Agricultura de Precisão e Estatística.