Variabilidade espaço-temporal de índices de vegetação e parâmetros de fertilidade do solo em sistema silvipastoril

Abstract

The study investigated the spatial and temporal variability of vegetation indices and soil chemical properties in an agro-silvopastoral system. Precision agriculture (PA) has emerged as a crucial tool to manage this variability by optimizing input usage through localized application. The study employed geostatistical and geoprocessing techniques, widely adopted practices in PA. The research was conducted in an integrated agro-silvopastoral area with native trees, involving Brachiaria grass pasture. Georeferenced soil analyses were performed in 2016 and 2018, indicating that variable-rate liming and fertilization management reduced spatial variability. Remote sensing plays an essential role in managing agricultural systems, significantly contributing to PA. High-resolution spatial imagery from Sentinel II was used to calculate various vegetation indices, revealing biomass variations over time. The results highlight the power of geostatistics and geoprocessing in assessing soil and vegetation index variability, supporting production system management. The study underscores the potential of PA in the pursuit of greater efficiency, reduced environmental impact, and increased profitability in agriculture.

O estudo investigou a variabilidade espacial e temporal de índices de vegetação e propriedades químicas do solo em um sistema agrossilvipastoril. A agricultura de precisão (AP) emergiu como uma ferramenta crucial para gerenciar essa variabilidade, otimizando o uso de insumos por meio da aplicação localizada. O estudo incluiu técnicas de geoestatística e geoprocessamento, práticas amplamente adotadas na AP. O estudo foi conduzido em uma área de integração agrossilvipastoril com árvores nativas, envolvendo pastagem de capim braquiária. As análises georreferenciadas de solo foram realizadas em 2016 e 2018, indicando que o manejo de calagem e adubação em taxa variável reduziu a variabilidade espacial. O sensoriamento remoto desempenha papel essencial no manejo de sistemas agropecuários, contribuindo significativamente para a AP. Através de imagens de alta resolução espacial do Sentinel II, diversos índices de vegetação foram calculados, revelando variações na biomassa ao longo do tempo. Os resultados evidenciam o poder da geoestatística e do geoprocessamento para avaliar a variabilidade do solo e dos índices de vegetação, apoiando o manejo de sistemas de produção. O estudo reforça o potencial da AP na busca por maior eficiência, menor impacto ambiental e maior rentabilidade na agricultura.