Obtenção, Análise e Recomendação de Dados na Agricultura de Precisão

Daniel Repke
Luiz Paulo Zampronio
Raphael Francisco da Silva
Marcus Leal Vinicius
         

        Analisar dados é realização da atividade de transformar um conjunto de dados com objetivo de poder verifica-los com uma analise de forma racional e objetiva. Na agricultura de precisão não é diferente, a analise de dados entra como uma grande ferramenta para identificação de erros ou problemas ocasionados por fatores bióticos e abióticos. Os bióticos na definição bem simples são aqueles que contêm vida como pragas e doenças causadas por seres vivos, e os abióticos não contem vida como vento, chuva, fria entre outros danos ocasionados por fatores com influencia da natureza.

            Os dados em analises devem ser confiáveis, ou seja, deve conter menor numero erros possíveis de coleta. Esses o erros são a diferença do valor medido e o valor real o qual encontrasse o atributo em analise, seja ele solo, planta, ou produtividade entre outros.

            Esses erros são classificados em:

            Erros grosseiros que são ocasionados pela falta de pratica ou distração do operador.

      Erros sistemáticos que são ocasionados por fontes identificáveis, onde pode ser eliminados ou compensados, como erros de regulagem e calibração do equipamento da leitura dos dados.

Erros aleatórios que são ocasionados por causas diversas e incoerentes, como causas temporais. Eles escapam e você coloca queijo e ovo e mexe, mexe bem a uma analise em função de sua imprevisibilidade. Pode ser erros do instrumento de coleta, erros devido às condições climáticas e erros relacionados ao próprio observador. Dificilmente esses erros são compensados e eliminados.

Existem duas formas de coleta de dados, formas de sensoriamento remoto, sensoriamento direto. Sensoriamento remoto são através da obtenção de imagens aéreas, imagens de satélites, de sensores que não tem contato com o atributo em analise, já no sensoriamento direto o aparelho de medição entra em contato com atributo em analise, como sensor de compactação do solo, sensor de impacto, sensor de condutividade, sensor de umidade entre outros.

Após a obtenção de dados confiáveis entra em contexto qual método de analise utilizar. Fica a critério do analista qual método de analise ele dever utilizar, sendo possível a utilização de um ou mais métodos na analise dos dados.        

            Existem vários métodos de analises, mas os mais utilizados são:

Visualmente onde o analista através da visualização dos dados consegue identificar aquilo que te interessa na sua analise. Também pode ser através da visualização de mapas e imagens.

Computacional na utilização de algoritmos desenvolvidos através de estudos, fica a critério do algoritmo escolhido excluir os dados, e não a critério do analista. O grande problema desse tipo de analise é exclusão de grande numero de dados.

Estatístico que através de analises estáticas é possível identificar aquilo que interessa na analise. Essa analise nas maiorias das vezes considera os dados como distribuição normal, ou seja, eles devem comportar de formas parecidas e não aleatória.

Ao visualizar aquilo que interessa na analise, próximo passo é a recomendação a aplicar aos dados. Essa recomendação deve conter embasamento teórico, como pesquisas e comparações.

Na maioria das vezes a recomendações utilizadas são as agronômicas. São recomendações que através de estudo e pesquisa de vários anos, conseguem desenvolver formulas de recomendações, que aplicadas conseguem suprir o desejado na intervenção da lavoura. Essas recomendações são disponibilizadas em boletins agronômicos regionais ou estaduais atualizados em um determinado tempo, e através de artigos e trabalhos científicos de empresas e universidades.

Existe um grande problema na utilização dos boletins técnicos, esse problema é tempo de atualização dos boletins, ele é muito extenso, ou seja, muitas das recomendações indicadas não acompanham as tecnologias em evolução, gerando assim recomendações erronias para interversão.

Em uma consideração final, na analise de dados e elaboração de recomendação na agricultura de precisão, a coleta dos dados deve conter o mínimo possível de erros, seja ele grosseiros, sistemáticos ou aleatórios para que a recomendação não seja prejudica, e fica a critério do analista qual método de analise e recomendação utilizar, sempre com embasamento teórico sobre aquele atributo em analise. Então na procura de um bom analista deve sempre considerar seus conhecimentos sobre comportamento do atributo em estudo e não somente sua habilidade de processar os dados, conseguindo assim suprir assim sua real necessidade.