Geoprocessamento na Agricultura de Precisão

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1 1 a Semana Acadêmica de Engenharia de Agrimensura 29 de novembro a 03 de dezembro de 2004 UFRRJ IT Departamento de Engenharia MINICURSO Geoprocessamento na Agricultura de Precisão UFRRJ NOVEMBRO 2004

2 CONTEÚDO 1. INTRODUÇÃO OBTENÇÃO DE DADOS Amostragem direta no campo ANÁLISES DE DADOS E TOMADA DE DECISÕES GEOPROCESSAMENTO COM USO DO PROGRAMA ARCVIEW Adicionar pontos na vista Geração de mapas de produtividade Reclassificação para inteiro OBTENÇÃO DE DADOS DE ALTITUDE COM GPS Geração de curvas de nível Geração do mapa de declividade Configuração do GPS REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

3 1. INTRODUÇÃO A agricultura de precisão é as vezes denominada de agricultura de prescrição, manejo de sítios específicos, ou tecnologia de taxa variável. Trata-se de uma nova tecnologia agrícola onde o Global é subdividido em pequenas frações homogêneas. Assim, para que se alcance o máximo de rendimento de acordo com as potencialidades do solo e com o mínimo de poluição e degradação, é necessário o acompanhamento e gerenciamento de um volume muito grande de informações que variam no espaço e no tempo (ROCHA E LAMPARELLI, 1998) citado por ORLANDO et al.(1999). Pode-se considerar 3 tecnologias essenciais para esse sistema: o sensoriamento remoto, o sistema de posicionamento global (GPS) e o geoprocessamento. O geoprocessamento pode ser definido como um conjunto de tecnologias voltadas à coleta e tratamento de informações espaciais para um objetivo específico. As atividades que envolvem o geoprocessamento são executadas por sistemas específicos. Estes programas computacionais são conhecidos como Sistemas de Informações Geográficas (SIG). O objetivo principal de um SIG é processar informações espaciais. Desta forma deve ser capaz de criar abstrações digitais do real, manejar e armazenar eficientemente dados, de forma a identificar o melhor relacionamento entre as variáveis espaciais, possibilitando a criação de relatórios e mapas para a compreensão desses relacionamentos. 2. OBTENÇÃO DE DADOS Para a Agricultura de Precisão, o banco de dados de um SIG deve ser constituído por diferentes temas, onde cada tema represente dados espaciais georreferenciados de uma determinada variável. Para geração dos temas é necessário o processamento de um grande volume de dados sobre a área a ser trabalhada. Devido ao fato da informação vir de várias fontes, a criação de normas para a padronização de dados é fundamental para a organização da informação. Além da padronização é importante documentar a informação, ou seja a criação de metadados, isto é, identificar a origem, a escala, o método de obtenção e outros. A importância dos metadados reside no fato de que eles documentam os 3

4 dados existentes e facilitam o compartilhamento dos mesmos. A demanda e a oferta de dados espaciais cresce continuamente, enquanto os custos continuam altos. Baseado nisto e no fato de que a aquisição dos dados é crítica para um projeto, torna-se muito importante evitar a duplicidade de dados existentes. Normalmente não existem dados suficientes sobre todas as variáveis envolvidas. Desta forma torna-se necessário a obtenção de dados primários, por meio de sensoriamento remoto (imagens de satélite e fotografias aéreas) ou amostragem direta no campo Amostragem direta no campo Para determinadas variáveis a amostragem direta no campo pode ser necessária. A coleta de dados no campo deve ser precedida por cuidadosa análise de todas as condições envolvidas de forma a proceder-se a um planejamento minucioso para a amostragem dos dados. A seguir deve-se realizar um projeto piloto para o levantamento dos dados a fim de ajustar falhas que porventura tenham ocorrido no planejamento. A amostragem pode ser realizada em grade regular ou dirigida. A amostragem em grade regular é o método mais utilizado em agricultura de precisão, porque é simples, requer pouca pesquisa sobre a área, além de existirem programas computacionais que facilitam o processo. Essa amostragem pode ser realizada tendo-se como elementos básicos células ou pontos (POCKNEE, 2000). A figura 1 ilustra o resultado obtido a partir de células e pontos. As células são pequenas áreas georreferenciadas provenientes da divisão da área total de cultivo, a partir da criação de um grid usualmente quadrangular. A célula é preenchida com um valor único, média dos valores amostrados no interior dessa célula. 4

5 Figura 1. Mapas obtidos por células e pontos respectivamente. Na amostragem em pontos, as amostras são coletadas ao redor de pontos predeterminados e georreferenciados dentro da área de cultivo. Nesse tipo de amostragem a superfície é criada a partir da interpolação dos valores atribuídos aos pontos. A figura 2 ilustra os dois tipos de procedimentos amostrais. Figura 2. Amostragem em pontos e em células respectivamente. 5

6 A amostragem dirigida consiste na divisão da área total em determinado número de regiões que são amostradas individualmente. A utilização dessa amostragem elimina muitos problemas observados nos grids. A forma e o tamanho de cada região é baseado na variabilidade espacial presente no campo e na intensidade do manejo considerado necessário e viável. Contudo, para formular uma metodologia adequada, é necessário o conhecimento prévio dos padrões espaciais da área. Seriam úteis algumas fontes de informações de anos anteriores tais como mapas de solos, mapas de produtividade e mapas amostrais, além de mapas topográficos e de imagens aéreas. A figura 3 ilustra esse tipo de amostragem. Baixa variabilidade Alta variabilidade Figura 3. Regiões para a amostragem dirigida. 3. ANÁLISES DE DADOS E TOMADA DE DECISÕES Em um sistema de informações geográficas, é perfeitamente possível o posicionamento preciso dos dados espaciais. Desta forma permitindo ao analista relacionar a variação dos fatores envolvidos na produção com a sua localização espacial no campo. O SIG tem a capacidade de integrar diversas tabelas de dados, desde que essas tabelas apresentem pelo menos um campo em comum. Com isso é possível ao analista relacionar dados sobre variáveis separadas temporalmente ou dados obtidos de fontes diversas. Oferece condições para que diversas funções analíticas, tais como, superposições booleanas, reclassificações, busca espacial, entre outras sejam utilizadas pelos analistas para criar novas informações que serão utilizadas para auxiliar na solução dos problemas analisados. A capacidade de modelagem de um SIG permite aos cientistas e 6

7 consultores o desenvolvimento de decisões em relação ao sistema agrícola e seus efeitos na lucratividade e no meio ambiente. O desenvolvimento de modelos espaciais permite a geração de mapas, os quais servirão de base para posteriores análises. O uso de mapas tem a vantagem de permitir o planejamento das aplicações antes que a máquina vá para o campo e controle da quantidade aplicada durante a operação, evitando a ocorrência da aplicação em excesso. Processa e analisa os dados amostrados com antecedência, assegurando a exatidão do método (MANTOVANI, 1998). 4. GEOPROCESSAMENTO COM USO DO PROGRAMA ARCVIEW Geração de mapas com ArcView - produtividade 7

8 4.1. Adicionar pontos na vista 8

9 4.2. Geração de mapas de produtividade 9

10 10

11 4.3. Reclassificação para inteiro Mapa de produtividade em classes 11

12 5. OBTENÇÃO DE DADOS DE ALTITUDE COM GPS Geração de curvas de nível 5.1.Geração de curvas de nível 12

13 5.2.Geração do mapa de declividade 13

14 5.3. Configuração do GPS GPS Topográfico Marca Astech Modelo Promark 2 Precisão: Planimetria 5 mm + 1 ppm Altimetria 10 mm +1 ppm Configuração do GPS MODO Inspeção ENTER Configurar coleta de dados ENTER Menu de inspeção Survey mode ENTER BASE: Estático PONTOS: Stop and go Atributo do ponto = ID Recording interval = 10 s Antena = 2,069 m Gerenciamento de arquivo Unidade = m ID do receptor = nome que é dado ao arquivo = GEO0 14

15 6. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ESRI. Environmental Systems Research Institute. Inc., 380 New York Street, Redlands, CA USA. MANTOVANI, E.C.; QUEIROZ, D.M.; DIAS, G.P. Máquinas e operações utilizadas na agricultura de precisão. XXVII Congresso Brasileiro de Engenharia Agrícola. Anais MOORE, M. R. Tese de Doutorado. Silsoe College RIBEIRO, C.A.S.; VARELLA, C.A.A.; SENA JUNIOR, D.G.; SOARES, V.P. Sistemas de informações geográficas. In: BOREM, A.; GIUDICE, M.P.; QUEIROZ, D.M.; MANTOVANI, E.C.; FERREIRA, L.R.; VALLE, F.X.R.; GOMIDE, R.L. Agricultura de Precisão. Viçosa: Editora UFV, p