RESUMO

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Several equipments and methodologies have been developed to make available precision agriculture, especially considering the high cost of its implantation and sampling. An interesting possibility is to define management zones aim at dividing producing areas in smaller management zones that could be treated differently, serving as a source of recommendation and analysis. Thus, this trial used physical and chemical properties of soil and yield aiming at the generation of management zones in order to identify whether they can be used as recommendation and analysis. Management zones were generated by the Fuzzy C-Means algorithm and their evaluation was performed by calculating the reduction of variance and performing means tests. The division of the area into two management zones was considered appropriate for the present distinct averages of most soil properties and yield. The used methodology allowed the generation of management zones that can serve as source of recommendation and soil analysis; despite the relative efficiency has shown a reduced variance for all attributes in divisions in the three subregions, the ANOVA did not show significative differences among the management zones. KEYWORDS:Precision agriculture, spatial variability, fuzzy clustering, management zones, autocorrelation, cross-correlation. DEFINIÇÃO DE UNIDADES DE MANEJO USANDO ATRIBUTOS QUÍMICOS E FÍSICOS DO SOLO EM UMA ÁREA DE SOJA RESUMO:Diversos equipamentos e metodologias vêm sendo desenvolvidos para tornar a agricultura de precisão disponível, especialmente considerando o alto custo de sua implantação e de amostragem. Uma possibilidade interessante é definir a área em unidades menores de produção que podem ser tratadas de maneira diferente, servindo como fonte de recomendação e análise. Assim, o presente estudo utilizou propriedades físicas e químicas do solo e de produtividade visando à geração de unidades de manejo, a fim de identificar se estas podem ser usadas como recomendação e análise. Unidades de manejo foram geradas pelo algoritmo Fuzzy C-Means, e sua avaliação foi realizada por meio da redução da variância e realização de testes de comparação de médias. A divisão da área em duas unidades de manejo foi considerada adequada, e as médias apresentaram-se distintas da maioria das propriedades do solo e produtividade; a metodologia utilizada permitiu a geração de unidades de manejo que podem servir como fonte de recomendação e análise do solo. Apesar de a eficiência relativa demonstrar que houve redução da variância para todos os atributos na divisão em três sub-regiões, a ANOVA não apresentou diferenças significativas entre as unidades de manejo. PALAVRAS-CHAVE:

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ABSTRACT:A study about the spatial variability of data of soil resistance to penetration (RSP) was conducted at layers 0.0-0.1 m, 0.1-0.2 m and 0.2-0.3 m depth, using the statistical methods in univariate forms, i.e., using traditional geostatistics, forming thematic maps by ordinary kriging for each layer of the study. It was analyzed the RSP in layer 0.2-0.3 m depth through a spatial linear model (SLM), which considered the layers 0.0-0.1 m and 0.1-0.2 m in depth as covariable, obtaining an estimation model and a thematic map by universal kriging. The thematic maps of the RSP at layer 0.2-0.3 m depth, constructed by both methods, were compared using measures of accuracy obtained from the construction of the matrix of errors and confusion matrix. There are similarities between the thematic maps. All maps showed that the RSP is higher in the north region.KEYWORDS: geostatistics, maximum likelihood, error matrix. COMPARAÇÃO DE MAPAS DE VARIABILIDADE ESPACIAL DA RESISTÊNCIA DO SOLO À PENETRAÇÃO CONSTRUÍDOS COM E SEM COVARIÁVEIS USANDO UM MODELO ESPACIAL LINEARRESUMO: Realizou-se um estudo sobre a variabilidade espacial de dados de resistência do solo à penetração (RSP), nas camadas de 0,0-0,1 m, 0,1-0,2 m e 0,2-0,3 m de profundidade, utilizando métodos estatísticos em forma univariada, isto é, utilizando a geoestatística tradicional, construindo os mapas temáticos por krigagem ordinária para cada camada em estudo. Foi analisada a RSP na camada de 0,2-0,3 m de profundidade por meio de um modelo espacial linear (SLM), em que se consideraram as camadas de 0,0-0,1 m e 0,1-0,2 m como covariáveis, obtendo um modelo de estimação e um mapa temático por krigagem universal. Os mapas temáticos da RSP da camada de 0,2-0,3 m de profundidade, construídos por ambos os métodos, foram comparados por meio de medidas de acurácia obtidas a partir da construção da matriz de erros e da matriz de confusão. Verificou-se semelhança entre os mapas temáticos. Todos os mapas mostraram que a RSP é mais alta na região norte. PALAVRAS-CHAVE:geoestatística, máxima verossimilhança, matriz de erro.

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