Uso de técnicas em geoestatística para estimar e mapear atributos do solo

Abstract

Este estudo avaliou e comparou as técnicas de krigagem universal (KU) e krigagem indicatriz (KI) para mapear a variabilidade espacial de atributos do solo em uma área de cultivo de cana-de-açúcar, utilizando dados georreferenciados de 349 amostras. Modelos de variogramas foram ajustados para 12 variáveis do solo. A validação cruzada indicou que a KU apresentou melhor desempenho para atributos com dependência espacial contínua, como MO e CTC, devido à sua capacidade de incorporar tendências e produzir mapas mais precisos, evidenciada pelos menores erros médios quadráticos (MSE) e maior coerência com os valores observados. Por outro lado, a KI demonstrou eficácia na identificação de zonas específicas de manejo para variáveis categorizadas, como pH e saturação por bases, auxiliando na delimitação de áreas críticas. Concluiu-se que ambas as técnicas são adequadas para representar a variabilidade espacial do solo, mas a escolha deve ser baseada nas características do atributo estudado e nos objetivos do manejo. Este trabalho reforça o papel da geoestatística no planejamento agrícola, contribuindo para práticas mais precisas e sustentáveis.

This study evaluated and compared universal kriging (UK) and indicator kriging (IK) techniques to map the spatial variability of soil attributes in a sugarcane cultivation area, using georeferenced data from 349 samples. Variogram models were fitted for 12 soil variables. Cross-validation indicated that UK performed better for attributes with continuous spatial dependence, such as organic matter (OM) and cation exchange capacity (CEC), due to its ability to incorporate trends and produce more accurate maps, as evidenced by lower mean squared errors (MSE) and greater coherence with observed values. On the other hand, IK proved effective in identifying specific management zones for categorized variables, such as pH and base saturation, aiding in the delineation of critical areas. It was concluded that both techniques are suitable for representing soil spatial variability, but the choice should be based on the characteristics of the studied attribute and management objectives. This work highlights the role of geostatistics in agricultural planning, contributing to more precise and sustainable practices.