RESUMO

In the spatial variability management of fields, the approach based on management zones (MZs) divides the area into sub-regions, which have spatially homogeneous topography and soil conditions. Such MZs should lead to the same potential yields. Farmers understand which areas of a field have high and low yields, and use of this knowledge may allow the identification of MZs in a field based on production history. The objective of the present study was to evaluate the application of farmer"s experience to determine MZs. The study was conducted in three agricultural fields located in the west of the Paraná State in Brazil, and the MZs were generated considering three cases: a) without the use of the farmers experience variable; b) with the variable of farmers experience and the stable soil properties selected at the variable selection stage; and c) only with the farmers experience variable. The generated MZs were evaluated using the Variance Reduction (VR) index, Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI), and Analysis of Variance (ANOVA). The study showed that the use of farmers experience to set MZs could be an efficient and simple tool, that it could reduce costs for the processes of setting MZs, compared to the traditional method of using stable soil variables and relief.(AU)

No gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras a abordagem baseada em zonas de manejo (ZMs) divide o talhão em sub-regiões, que apresentam topografia e condições do solo espacialmente homogêneas, de tal forma que tais ZMs devem conduzir aos mesmos resultados em potencial de rendimento das culturas. Os produtores têm experiência de quais áreas de um talhão apresentam altas e baixas produtividades e fazer uso dessa base de conhecimento pode permitir a identificação de ZMs em um campo com base no histórico de produção. O objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência de utilização da experiência do produtor na definição de ZMs. A pesquisa foi realizada em três áreas agrícolas localizadas na região Oeste do estado do Paraná/ Brasil e as ZMs foram geradas considerando três casos: a). Sem a utilização da variável experiência do produtor; b). Com a variável experiência do produtor e atributos estáveis do solo selecionados na etapa de seleção de variáveis; e c) Somente com a variável experiência do produtor. As ZMs geradas foram avaliadas pelos índices Redução da Variância (VR), Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI) e Analysis of Variance (ANOVA). O estudo mostrou que a utilização da experiência do produtor para definir MZs pode ser uma ferramenta eficiente e simples, além de diminuir os custos no processo de definição de MZs, quando comparado ao método tradicional de utilização de variáveis estáveis do soloe do relevo.(AU)

Assuntos

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In the spatial variability management of fields, the approach based on management zones (MZs) divides the area into sub-regions, which have spatially homogeneous topography and soil conditions. Such MZs should lead to the same potential yields. Farmers understand which areas of a field have high and low yields, and use of this knowledge may allow the identification of MZs in a field based on production history. The objective of the present study was to evaluate the application of farmer"s experience to determine MZs. The study was conducted in three agricultural fields located in the west of the Paraná State in Brazil, and the MZs were generated considering three cases: a) without the use of the farmers experience variable; b) with the variable of farmers experience and the stable soil properties selected at the variable selection stage; and c) only with the farmers experience variable. The generated MZs were evaluated using the Variance Reduction (VR) index, Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI), and Analysis of Variance (ANOVA). The study showed that the use of farmers experience to set MZs could be an efficient and simple tool, that it could reduce costs for the processes of setting MZs, compared to the traditional method of using stable soil variables and relief.

No gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras a abordagem baseada em zonas de manejo (ZMs) divide o talhão em sub-regiões, que apresentam topografia e condições do solo espacialmente homogêneas, de tal forma que tais ZMs devem conduzir aos mesmos resultados em potencial de rendimento das culturas. Os produtores têm experiência de quais áreas de um talhão apresentam altas e baixas produtividades e fazer uso dessa base de conhecimento pode permitir a identificação de ZMs em um campo com base no histórico de produção. O objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência de utilização da experiência do produtor na definição de ZMs. A pesquisa foi realizada em três áreas agrícolas localizadas na região Oeste do estado do Paraná/ Brasil e as ZMs foram geradas considerando três casos: a). Sem a utilização da variável experiência do produtor; b). Com a variável experiência do produtor e atributos estáveis do solo selecionados na etapa de seleção de variáveis; e c) Somente com a variável experiência do produtor. As ZMs geradas foram avaliadas pelos índices Redução da Variância (VR), Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI) e Analysis of Variance (ANOVA). O estudo mostrou que a utilização da experiência do produtor para definir MZs pode ser uma ferramenta eficiente e simples, além de diminuir os custos no processo de definição de MZs, quando comparado ao método tradicional de utilização de variáveis estáveis do soloe do relevo.

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The application of precision agriculture considers the values of non-sampled places by the interpolation of sample data. The accuracy with which the maps of spatial distribution of yield and the soil attributes are produced in the interpolation process influences their application and utilization. This paper aimed to compare three interpolation methods (inverse of the distance, inverse of the square distance, and ordinary kriging) in the construction of thematic maps of soybean yield and soil chemical attributes. A set of data referred to 55 sampling units for the construction maps of soybean yield and of eight soil chemical attributes, by different interpolation methods. The comparison was made based on the error matrix, by calculating the Kappa and Tau indices, beyond the relative deviation coefficient (RDC). It was noticed that the inverse of the square distance was the interpolator that less influenced the data behavior, and the best interpolation method dependent of the variability of the studied attribute. The kriging and the inverse of the square distance were considered the methods that presented the best results in the interpolation of data.(AU)

A aplicação da agricultura de precisão considera os valores mensurados para lugares não amostrados obtidos por meio da interpolação dos dados amostrais. A precisão com que os mapas de distribuição espacial da produtividade e atributos do solo são produzidos no processo de interpolação influencia a sua aplicação e utilização. Assim, este trabalho teve como objetivo comparar três métodos de interpolação (inverso da distância, inverso do quadrado da distância e krigagem ordinária) na construção de mapas temáticos de produtividade de soja e atributos químicos do solo. Um conjunto de dados referentes a 55 unidades de amostragem foi utilizado para a construção dos mapas de oito atributos químicos do solo e da produtividade de soja, por diferentes métodos de interpolação. A comparação foi feita com base na matriz de erro, por meio do cálculo dos índices Kappa e Tau, além do coeficiente de desvio relativo (CDR). Verificou-se que o interpolador inverso do quadrado da distância foi o que menos influenciou o comportamento dos dados, e que o melhor método de interpolação depende da variabilidade do atributo estudado. A krigagem e o inverso do quadrado da distância foram considerados os métodos que apresentaram melhores resultados na interpolação de dados.(AU)

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The application of precision agriculture considers the values of non-sampled places by the interpolation of sample data. The accuracy with which the maps of spatial distribution of yield and the soil attributes are produced in the interpolation process influences their application and utilization. This paper aimed to compare three interpolation methods (inverse of the distance, inverse of the square distance, and ordinary kriging) in the construction of thematic maps of soybean yield and soil chemical attributes. A set of data referred to 55 sampling units for the construction maps of soybean yield and of eight soil chemical attributes, by different interpolation methods. The comparison was made based on the error matrix, by calculating the Kappa and Tau indices, beyond the relative deviation coefficient (RDC). It was noticed that the inverse of the square distance was the interpolator that less influenced the data behavior, and the best interpolation method dependent of the variability of the studied attribute. The kriging and the inverse of the square distance were considered the methods that presented the best results in the interpolation of data.

A aplicação da agricultura de precisão considera os valores mensurados para lugares não amostrados obtidos por meio da interpolação dos dados amostrais. A precisão com que os mapas de distribuição espacial da produtividade e atributos do solo são produzidos no processo de interpolação influencia a sua aplicação e utilização. Assim, este trabalho teve como objetivo comparar três métodos de interpolação (inverso da distância, inverso do quadrado da distância e krigagem ordinária) na construção de mapas temáticos de produtividade de soja e atributos químicos do solo. Um conjunto de dados referentes a 55 unidades de amostragem foi utilizado para a construção dos mapas de oito atributos químicos do solo e da produtividade de soja, por diferentes métodos de interpolação. A comparação foi feita com base na matriz de erro, por meio do cálculo dos índices Kappa e Tau, além do coeficiente de desvio relativo (CDR). Verificou-se que o interpolador inverso do quadrado da distância foi o que menos influenciou o comportamento dos dados, e que o melhor método de interpolação depende da variabilidade do atributo estudado. A krigagem e o inverso do quadrado da distância foram considerados os métodos que apresentaram melhores resultados na interpolação de dados.

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In the spatial variability management of fields, the approach based on management zones (MZs) divides the area into sub-regions, which have spatially homogeneous topography and soil conditions. Such MZs should lead to the same potential yields. Farmers understand which areas of a field have high and low yields, and use of this knowledge may allow the identification of MZs in a field based on production history. The objective of the present study was to evaluate the application of farmer"s experience to determine MZs. The study was conducted in three agricultural fields located in the west of the Paraná State in Brazil, and the MZs were generated considering three cases: a) without the use of the farmers experience variable; b) with the variable of farmers experience and the stable soil properties selected at the variable selection stage; and c) only with the farmers experience variable. The generated MZs were evaluated using the Variance Reduction (VR) index, Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI), and Analysis of Variance (ANOVA). The study showed that the use of farmers experience to set MZs could be an efficient and simple tool, that it could reduce costs for the processes of setting MZs, compared to the traditional method of using stable soil variables and relief.

No gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras a abordagem baseada em zonas de manejo (ZMs) divide o talhão em sub-regiões, que apresentam topografia e condições do solo espacialmente homogêneas, de tal forma que tais ZMs devem conduzir aos mesmos resultados em potencial de rendimento das culturas. Os produtores têm experiência de quais áreas de um talhão apresentam altas e baixas produtividades e fazer uso dessa base de conhecimento pode permitir a identificação de ZMs em um campo com base no histórico de produção. O objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência de utilização da experiência do produtor na definição de ZMs. A pesquisa foi realizada em três áreas agrícolas localizadas na região Oeste do estado do Paraná/ Brasil e as ZMs foram geradas considerando três casos: a). Sem a utilização da variável experiência do produtor; b). Com a variável experiência do produtor e atributos estáveis do solo selecionados na etapa de seleção de variáveis; e c) Somente com a variável experiência do produtor. As ZMs geradas foram avaliadas pelos índices Redução da Variância (VR), Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI) e Analysis of Variance (ANOVA). O estudo mostrou que a utilização da experiência do produtor para definir MZs pode ser uma ferramenta eficiente e simples, além de diminuir os custos no processo de definição de MZs,

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In the spatial variability management of fields, the approach based on management zones (MZs) divides the area into sub-regions, which have spatially homogeneous topography and soil conditions. Such MZs should lead to the same potential yields. Farmers understand which areas of a field have high and low yields, and use of this knowledge may allow the identification of MZs in a field based on production history. The objective of the present study was to evaluate the application of farmer"s experience to determine MZs. The study was conducted in three agricultural fields located in the west of the Paraná State in Brazil, and the MZs were generated considering three cases: a) without the use of the farmers experience variable; b) with the variable of farmers experience and the stable soil properties selected at the variable selection stage; and c) only with the farmers experience variable. The generated MZs were evaluated using the Variance Reduction (VR) index, Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI), and Analysis of Variance (ANOVA). The study showed that the use of farmers experience to set MZs could be an efficient and simple tool, that it could reduce costs for the processes of setting MZs, compared to the traditional method of using stable soil variables and relief.

No gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras a abordagem baseada em zonas de manejo (ZMs) divide o talhão em sub-regiões, que apresentam topografia e condições do solo espacialmente homogêneas, de tal forma que tais ZMs devem conduzir aos mesmos resultados em potencial de rendimento das culturas. Os produtores têm experiência de quais áreas de um talhão apresentam altas e baixas produtividades e fazer uso dessa base de conhecimento pode permitir a identificação de ZMs em um campo com base no histórico de produção. O objetivo desse trabalho foi avaliar a eficiência de utilização da experiência do produtor na definição de ZMs. A pesquisa foi realizada em três áreas agrícolas localizadas na região Oeste do estado do Paraná/ Brasil e as ZMs foram geradas considerando três casos: a). Sem a utilização da variável experiência do produtor; b). Com a variável experiência do produtor e atributos estáveis do solo selecionados na etapa de seleção de variáveis; e c) Somente com a variável experiência do produtor. As ZMs geradas foram avaliadas pelos índices Redução da Variância (VR), Fuzziness Performance Index (FPI), Modified Partition Entropy (MPE), Smooth Index (SI) e Analysis of Variance (ANOVA). O estudo mostrou que a utilização da experiência do produtor para definir MZs pode ser uma ferramenta eficiente e simples, além de diminuir os custos no processo de definição de MZs,