Optimum size in grid soil sampling for variable rate application in site-specific management Tamanho ideal em grades de amostragem de solos para aplicação em taxa variável em manejo localizado

• Main Authors: Marcos Rafael Nanni, Fabrício Pinheiro Povh, José Alexandre Melo Demattê, Roney Berti de Oliveira, Marcelo Luiz Chicati, Everson Cezar
• Format: Article
• Language: English
• Published: Universidade de São Paulo 2011-06-01
• Series: Scientia Agricola
• Subjects: atributos dos solos; grade de amostragem; krigagem; validação cruzada; estatística kappa; soil attributes; grid sampling; kriging; cross-validation; kappa statistic
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0103-90162011000300017

The importance of understanding spatial variability of soils is connected to crop management planning. This understanding makes it possible to treat soil not as a uniform, but a variable entity, and it enables site-specific management to increase production efficiency, which is the target of precision agriculture. Questions remain as the optimum soil sampling interval needed to make site-specific fertilizer recommendations in Brazil. The objectives of this study were: i) to evaluate the spatial variability of the main attributes that influence fertilization recommendations, using georeferenced soil samples arranged in grid patterns of different resolutions; ii) to compare the spatial maps generated with those obtained with the standard sampling of 1 sample ha-1, in order to verify the appropriateness of the spatial resolution. The attributes evaluated were phosphorus (P), potassium (K), organic matter (OM), base saturation (V%) and clay. Soil samples were collected in a 100 × 100 m georeferenced grid. Thinning was performed in order to create a grid with one sample every 2.07, 2.88, 3.75 and 7.20 ha. Geostatistical techniques, such as semivariogram and interpolation using kriging, were used to analyze the attributes at the different grid resolutions. This analysis was performed with the Vesper software package. The maps created by this method were compared using the kappa statistics. Additionally, correlation graphs were drawn by plotting the observed values against the estimated values using cross-validation. P, K and V%, a finer sampling resolution than the one using 1 sample ha-1 is required, while for OM and clay coarser resolutions of one sample every two and three hectares, respectively, may be acceptable.<br>A importância de compreender a variabilidade espacial do solo está conectada ao planejamento do manejo das culturas. Este entendimento faz com que seja possível tratar o solo não como uma entidade uniforme, mas variável, e permite o gerenciamento de sítios específicos para aumentar a eficiência de produção, que é o objetivo da agricultura de precisão. Questões relacionadas com a otimização do intervalo de amostragem do solo se faz necessário para a realização das recomendações de adubações no Brasil. Os objetivos deste estudo foram: i) avaliar a variabilidade espacial dos principais atributos que influenciam as recomendações de adubação, usando amostras de solos georreferenciadas dispostas em padrões de grades de diferentes resoluções; ii) comparar os mapas espaciais gerados com o mapa padrão obtido com amostragem de 1 amostra ha-1, a fim de verificar a adequação da resolução espacial. Os atributos avaliados foram fósforo (P), potássio (K), matéria orgânica (MO), saturação por bases (V%) e argila. As amostras de solos foram coletadas numa grade de 100 × 100 m e georreferenciadas. Um desbaste foi realizado, criando-se uma grade com 1 amostra a cada 2,07, 2,88, 3,75 e 7,20 ha. Técnicas de geoestatística, como semivariograma e interpolação usando krigagem, foram utilizadas para analisar os atributos nas grades com diferentes resoluções. Esta análise foi realizada com o programa computacional Vesper. Os mapas criados por este método foram comparados utilizando-se a estatística kappa. Além disso, gráficos de correlação foram construídos plotando-se os valores observados pelos valores estimados utilizando-se a validação cruzada. Para P, K e V%, uma amostragem de resolução mais fina do que aquela usando 1 amostra ha-1 foi necessária, enquanto que para MO e argila, resoluções mais grosseiras de uma amostra ou dois em dois e três hectares, respectivamente, pode ser aceitável.