RESUMOComo processo inicial de mapeamento a amostragem de solo,quando realizada de forma ineficiente, pode levar a um planejamento errôneo quanto à aplicação de corretivos e fertilizantes. O objetivo do presente trabalho foi estabelecer uma densidade amostral que ofereça precisão nos mapas de atributos químicos gerados sobre diferentes densidades amostrais, em duas profundidades, e mensurar sua implicação prática na adubação e calagem para a cultura da soja, na região de Guarapuava. Foram comparados mapas para pH, H+Al, P, K, Ca, Mg, V% e necessidade de calagem, nas camadas 0-10 e 0-20 cm, nas densidades amostrais de ¼, ½, 1, 2 e 4 ha, sendo a primeira densidade tomada como referência de comparação. Os modos de comparação foram a exatidão global e o índice Kappa. A diminuição da densidade amostral depreciou a qualidade dos mapas gerados. Todas as densidades amostrais diferiram entre si quanto à exatidão porém foram encontrados bons níveis de exatidão até a densidade amostral de uma amostra por hectare. A agricultura de precisão utiliza, de forma mais eficiente, a quantidade de calcário e fertilizantes do que a agricultura convencional.Palavras-chave: agricultura de precisão, Kappa, krigagem
Mapping of chemical attributes in different samplingdensities and influence on fertilization and liming ABSTRACT Soil sampling and initial mapping process, when performed inefficiently, can lead to erroneous planning regarding the application of fertilizers. The objectives of this study were to establish a sampling density that provides accurate maps of the chemical attributes generated for different sampling densities in two depths, and to measure their practical implications in fertilization and liming for soybean on an Oxisol in the region of Guarapuava. Maps were compared for the attributes pH, H+Al, P, K, Ca, Mg, base saturation and the lime requirement, in the layers 0-10 and 0-20 cm, in the sampling densities of ¼, ½, 1, 2 and 4 ha, being the first density taken as a reference for comparison. The methods of comparison were the overall accuracy and Kappa index. The decrease in sample density depreciated the quality of the generated maps. All sampling densities differ as to the accuracy, however, showed good levels of accuracy for the sample density of one sample per hectare. Precision agriculture uses in a better way the amount of lime and fertilizer than conventional agriculture.