Sensoriamento remoto para estimativa dos parâmetros físicos e químicos para fertilidade do solo da Fazenda Experimental Lageado, Botucatu/SP

Abstract

O uso de ferramentas computacionais e da tecnologia desenvolvida por ferramentas do sensoriamento remoto para o mapeamento e estimação da fertilidade do solo são importantes para o desenvolvimento de áreas com práticas agrícolas. O emprego da técnica por meio da análise espacial pode proporcionar melhorias no manejo do solo. O objetivo deste trabalho foi estimar a fertilidade dos solos da Fazenda Experimental Lageado que pertence a Faculdade de Ciências Agronômicas- UNESP, localizada na cidade de Botucatu/São Paulo através dos atributos do solo e as bandas espectrais do vermelho, verde e azul do Vant (Veículo Aéreo Não Tripulado) e do satélite LandSat- 8. Neste contexto, o atributo do solo é essencial para entendermos a sua fertilidade. Foi utilizado um conjunto de amostras de solos com 52 amostras para correlacionar com as respostas espectrais dos solos nos comprimentos de onda do visível, para a geração do modelo. Os dados foram separados em três áreas e apresentaram coeficientes de correlação variam entre -0,58 a 0,56 para imagens de Vant entretanto para as imagens de satélites foram correlações fracas. Para o Vant os preditores mais correlacionados ph e matéria orgânica. Os resultados obtidos pela análise de regressão r² foram considerados baixos, sendo não indicado não espacialização e a geração do modelo de fertilidade.

The use of computational tools and the technology developed by remote sensing tools for mapping and estimating soil fertility are important for the development of areas with agricultural practices. The use of the technique through spatial analysis can provide improvements in soil management. The objective of this work was to estimate the fertility of the soils of the Experimental Lageado Farm which belongs to the Faculty of Agronomic Sciences - UNESP, located in the city of Botucatu / São Paulo through the soil attributes and the spectral bands of the red, green and blue of the drone and the LandSat- 8 satellite. In this context, the soil attribute is essential to understand its fertility. A set of soil samples with 52 samples was used to correlate with the spectral responses of the soils in the visible wavelengths, for the generation of the model. The data were separated into three areas and showed correlation coefficients ranging from -0.58 to 0.56 for drone images however for satellite images they were weak correlations. For Vant, the most correlated predictors are ph and organic matter. The results obtained by the r² regression analysis were considered low, with no spatialization and the generation of the fertility model being indicated.