Estudo da correlação entre mapas de variabilidade de propriedades do solo e mapas de produtividade para fins de agricultura de precisão

Resumo: o presente trabalho teve como objetivo principal o estudo e a avaliação de uma metodologia para análise da variabilidade espacial de atributos do solo e sua correlação com o rendimento da cultura de milho (Zea mays L.) para fins de agricultura de precisão. Para isto foram utiH.adastécnicas de estatística básica, geoestatística e geoprocessamento para a criação de mapas interpolados de atributos do solo e rendimento da cultura. o ensaio foi realizado numa área de aproximadamente 4 hectares, no campo experimental do Centro de Pesquisas Químicas, Biológicas e Agrícolas (CPQBNUNICAMP), em Paulínia (SP). Foi utilizado um grid de amostragem do solo (classificado como latossolo roxo) de 25 metros e retiradas amostras nas profundidades de 0-20cm e 20-40cm, para análise de fertilidade.O plantio de milho foi feito emjaneiro de 1998 e a colheita realizada emjunho de 1998. Foram feitos semivariogramas para a criação de modelos utilizados na krigagem dos atributos do solo, e estes novos mapas de atributos interpolados foram correlacionados com omapa interpolado de rendimento de cultura por meio de análises de regressão espacial simples multivariada. Os resultados mostraram que o modelo obtido com os atnDutos mais importantes para a produção do milho explicou 82% do rendimento da cultura, utilizando como parâmetros os índices de Matéria Orgânica, Magnésio, Argila, Fósforo, Cálcio, Potássio e H+AlAbstract: The ma.m goal of this study was to evaluate a methodology for the analysis of soil attributes and its correlation with the com yield for precision agriculture purpose. Statistics, geostatistics and GIS techniques were applied to the creation of interpoled soil attribute maps and yield maps. The experiment was carried out within a 4 há field in the experimental area of the CPQBA/UNICAMP, in Paulinia (SP, Brazil). A 25 meters sample grid was made and soil samples were taken at O.2Omand 0.40m depth. The com was planted in january and harvested in june (1998).Semivariograms were made in order to build the models used for kriging interpolation of soil attributes. These interpolated soil attribute maps were correlated with the interpolated yieldmap by mean of multivariate spatial regression. The results showed that the model derived nom the most important parameters for the com production explained 82% ofthe crop yield, using the parameters organic matter, Mg, clay, P, Ca, K and H+A