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Amostragens georreferenciadas

 

1. Conceitos básicos de amostragem

As ações de gestão na agricultura, sejam aplicações de insumos e/ou recomendações de tratos culturais, são normalmente precedidas de uma etapa de investigação sobre a lavoura. Nesta etapa, são levantadas informações que subsidiam as intervenções agronômicas, ou seja, traduzem a necessidade da cultura por insumos ou tratos culturais. Estas informações podem ser obtidas através das amostragens, um método mais apropriado para áreas extensas, onde a percepção do agricultor sobre toda a área é dificultada.

Estatisticamente, a amostragem tem por objetivo representar um todo (população estatística) com base na avaliação de apenas uma porção dele (amostras). A amostragem pode ser aplicada na investigação dos mais diversos fatores de produção, por exemplo: amostragem de solo, para avaliação de parâmetros físicos ou químicos; de tecido vegetal, para avaliação do estado nutricional das plantas; de ocorrência de pragas ou doenças, para avaliação do estado fitossanitário da lavoura, entre outros.

Na Agricultura de Precisão, as ferramentas de investigação, inclusive a amostragem, devem não só quantificar o status de um parâmetro agronômico, mas também caracterizar sua variabilidade espacial na forma de mapas temáticos. Sendo assim, a amostragem dentro desse sistema de gestão passa a ser georreferenciada, ou seja, cada amostra tem a sua posição no espaço definida em um sistema de localização (datum e coordenadas).

A característica de espacialização e distribuição dos pontos de coleta na Agricultura de Precisão, com mais pontos e maior abrangência investigativa, é que possibilita a intervenção em taxas variáveis em contraste com a investigação pela média.

Figura 1. Exemplo de geração do mapa final a partir da interpolação dos dados obtidos nos pontos amostrais. Fonte: Molin, 2015

 

2. Estratégias de amostragem

a. Amostragem em grade (por ponto ou por célula)

O tipo mais comum de amostragem georreferenciada utilizada na AP é conhecida como amostragem em grade. O campo é dividido em células e dentro de cada uma delas é coletada uma amostra georreferenciada composta de subamostras. A grade amostral é gerada por meio de um SIG ou algum software dedicado, no qual se dimensionam o tamanho o tamanho das células (que define a densidade amostral) e a posição do amostral dentro de cada célula. A grade ou apenas os pontos georreferenciados são transferidos para um receptor GNSS que será utilizado para a navegação até eles.

O primeiro passo para o planejamento da amostragem é determinar a densidade amostral ou a distância entre pontos, os quais representam o tamanho da grade. Essa é uma dúvida frequente para quem adota a amostragem em grade e certamente é uma questão que causa controvérsia entre acadêmicos e práticos, já que nem sempre a densidade adequada é praticável econômica ou mesmo operacionalmente. Ao mesmo tempo, uma amostragem pouco densa também pode não representar com veracidade a variabilidade espacial da área.

O fator que limita o tamanho da grade ou a distância entre os pontos é justamente a interpolação. Se dois pontos estiverem muito distantes, não há relação entre eles (independência entre as amostras), o que dificulta a estimativa de valores no espaço entre os dois pontos. Resumindo, para que a estimativa entre os pontos seja razoável, não podem estar muito distantes entre si.

Imagem 2. Mapas de pH gerados a partir de diferentes densidades amostrais. Fonte: Varella, 2008

 

Definida a densidade amostral, o usuário pode optar pelo posicionamento do ponto dentro das células em grade. A escolha da grade amostral regular (quadrada ou retangular) com pontos equidistantes tem sido usual, pois facilita a navegação durante a coleta das amostras, porém não é regra, o arranjo dos pontos pode apresentar as mais diversas variações:

• Alocação dos pontos de forma aleatória eliminando a equidistância entre eles: dificulta a navegação aos pontos, porém, apresenta vantagem na análise geoestatística e na interpolação, caracterizando o efeito da distância na semelhança, ou não, dos resultados entre os pontos.
• Acrescentar pontos adicionais próximo a alguns pontos da grade regular: permite a melhor caracterização da dependência espacial na etapa da análise geoestatística (um acréscimo de 30% dos pontos parece ser uma quantidade interessante).

 

Imagem 3. (A) grade regular; (B) alocação aleatória de pontos na célula; (C) adição de pontos próximo aos pontos originais. Fonte: Molin, 2015.

 

Em cada ponto da grade amostral, é obtida uma amostra composta de subamostras. Elas devem ser coletadas ao redor do ponto georreferenciado teórico, dentro de um raio predefinido. Uma recomendação é que sejam retiradas dentro de um raio ao redor do ponto teórico da mesma magnitude do valor de erro do receptor GNSS (1m a 5m), diluindo assim a incerteza no posicionamento da amostra.

Imagem 4. Grade amostral de pontos e raio de coleta de subamostras. Fonte: Molin, 2015.

 

Na amostragem de solo, existe o risco de a subamostra ser coletada em pequenas manchas de alta concentração de elementos, por exemplo, no sulco de semeadura ou em locais nos quais houve um derramamento acidental de adubo. O maior número de subamostras diminui ou dilui esse risco. O erro varia, também, de acordo com o parâmetro avaliado, o que significa dizer que para cada parâmetro tem-se um número diferente de subamostras para se alcançar o mesmo nível de certeza na amostragem. Por exemplo, uma boa avaliação do teor de fósforo normalmente demanda uma alta quantidade de subamostras, uma vez que o seu comportamento imóvel no solo e sua alta variação em curtas distâncias aumentam o risco de contaminação da amostra. Por outro lado, a avaliação da matéria orgânica que varia menos em curtas distâncias, ou de parâmetros físicos do solo que apresentam baixo risco de contaminação, necessita de uma menor quantidade de subamostras para atingir o mesmo nível de certeza.

Imagem 5. Nível de erro na amostragem de diferentes parâmetros em relação ao número de subamostras coletadas. Fonte: Molin, 2015.

 

b. Amostragem direcionada por Unidades de Gestão Diferenciada (UGD)

Além da amostragem em grade, ainda existem outras estratégias, como a amostragem direcionada e a amostragem por Unidades de Gestão Diferenciada (UGD). Nesses casos, o objetivo final não é gerar mapas temáticos, mas sim fornecer informações sobre locais específicos do campo que necessitam de investigação. Na amostragem direcionada, as subamostras são coletadas ao redor de um ponto georreferenciado com local predeterminado, guiado pela variabilidade de outro atributo. A escolha desses locais é baseada, geralmente, em mapas oriundos de uma informação coletada em alta densidade, como o mapa de condutividade elétrica do solo, mapa de produtividade ou imagem de satélite.

Podem-se alocar pontos amostrais dentro de manchas de baixos valores, sejam eles dos mais diferentes fins, como citados acima, para a investigação do nível nutricional do solo ou ocorrência de pragas e doenças, por exemplo. Ao mesmo tempo, nas regiões de alta produtividade, podem-se verificar os fatores que favoreceram o bom resultado em produção. A interpolação não é o foco dessa estratégia, mas pode ser considerada se houver pontos não muito distantes entre si e dependência espacial entre eles.

Na amostragem por UGD, a coleta é realizada dentro de áreas delimitadas e as subamostras são então distribuídas ao longo desta área, semelhante ao que é feito na amostragem por célula, ou mesmo na amostragem convencional. A delimitação da UGD segue metodologias elaboradas baseadas em histórico de dados georreferenciados, dividindo a área em classes de potencial produtivo (alto, médio e baixo, por exemplo).

A utilização desses métodos de amostragem é recomendada para áreas que já apresentam um histórico de dados suficiente para o bom conhecimento da sua variabilidade. Ou seja, não há necessidade da aplicação de grades amostrais para mapear os fatores de interesse. Neste caso, a amostragem serve apenas como ferramenta de monitoramento ou subsídio na compreensão de relações causas e efeito.

Imagem 6. Amostragem direcionada (A) por mapa de produtividade e (B) por unidade de gestão diferenciada. Fonte: Molin, 2015.