Otimização do mapeamento de micronutrientes do solo com base em macronutrientes e técnicas de aprendizado estatístico
Authors:   , Oliveira Samantha Gouvêa 
Published: September 2024

O constante crescimento da população mundial acarreta diretamente no setor agronô- mico, resultando em um aumento na demanda por produção de alimentos, além de gerar preocupações relacionadas a limitações de áreas de cultivo e escassez de mão de obra. Surgem então a agricultura de precisão e a agricultura digital, que são res- ponsáveis por processar um grande volume de informações com o objetivo de promo- ver retorno econômico, vantagem competitiva para o produtor e minimizar os efeitos ao meio ambiente. Nota-se, portanto, a necessidade intrínseca de lidar de forma mais eficiente com os recursos e a variabilidade dos atributos do solo. Um dos ferramentais utilizados para a descrição da variabilidade espacial e mapeamento de atributos é conhecido como geoestatística. Contudo, um dos grandes desafios do método está relacionado com um número mínimo de amostras para realizar as interpolações, o que pode aumentar consideravelmente os gastos e necessidade de mão de obra para um projeto, pois a amostragem envolve a coleta e análise de atributos de todos os pontos previamente estipulados. Com o intuito de contornar a problemática relacionada a amostragem de dados em campo, este trabalho tem como objetivo reduzir o número de amostras analisadas quimicamente para micronutrientes ao predizer suas concen- trações com base nos macronutrientes, utilizando uma combinação de krigagem e métodos de machine learning (KNN). A área experimental é referente a uma parcela da fazenda “Sozinha” localizada em Goianápolis. As 150 amostras foram recolhidas nas profundidades de 0 a 0,2 𝑚, sendo cada uma composta por dez subamostras co- letadas a uma distância de até 5 𝑚 do ponto. Posteriormente foram realizadas análises físicas e químicas para quantificar os atributos presentes. Em seguida foram selecio- nadas grades modificadas (através dos métodos de amostragem aleatória simples (𝐴𝐴𝑆) e Conditioned Latin Hypercube Sampling (𝑐𝐿𝐻𝑆)) com redução de 15, 25 e 35% dos pontos originais, os quais resultaram em conjuntos de treinamento para o KNN. Posteriormente, o algoritmo KNN foi utilizado para predizer esses 23, 38 e 53 pontos amostrados e esses valores preditos foram então substituídos no conjunto de dados original. A seguir os mapas interpolados por malha e tipo de amostragem de cada um dos métodos empregados (krigagem ordinária (OK) e da diferença entre a OK e a krigagem ordinária combinada com KNN) foram obtidos. Todo o processo, desde a amostragem até as interpolações por krigagem, foi repetido por 50 vezes. Para com- parar as interpolações da krigagem ordinária no banco de dados original e nas grades modificadas foi analisada a razão entre a média da raiz quadrada do erro quadrático médio (𝑅𝑀𝑆𝐸) e do erro absoluto médio (𝑀𝐴𝐸) de ambas amostragens e o 𝑅𝑀𝑆𝐸 e 𝑀𝐴𝐸 da krigagem dos dados originais. A amostragem 𝑐𝐿𝐻𝑆 se mostrou melhor em manter as características espaciais do solo (com perda da variabilidade espacial) para os atributos estudados frente a todas as reduções de dimensionalidade quando com- parada a 𝐴𝐴𝑆. Sugere-se para trabalhos futuros, que sejam estudadas novas meto- dologias de machine learning combinadas à krigagem ordinária, além de tipos de amostragem diferentes como forma a avaliar seu comportamento frente a redução do adensamento amostral. Palavras-chave: Redução do adensamento amostral; Krigagem; KNN, Random Forest.