SISTEMA INTELIGENTE PARA CARACTERIZAÇÃO ESPACIAL DO SOLO UTILIZANDO A CONDUTIVIDADE ELÉTRICA APARENTE

Maria Eloyse Gonçalves Luiz; Emanoel Di Tarso dos Santos Sousa; Beatriz Regina da Silva Santos; Amélia Laisy do Nascimento; Moisés Alves da Silva Neto; Joel Carneiro da Cunha junior; Marco Antonio Zanella; André Luiz de Freitas Coelho

doi:10.31413/

Autores

Maria Eloyse Gonçalves Luiz mariaelloyse@gmail.com
Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE, Brasil. https://orcid.org/0009-0009-2607-3236
Emanoel Di Tarso dos Santos Sousa emanoel.sousa@ufrpe.br
Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-8290-899X
Beatriz Regina da Silva Santos beatrizregina.silva1501@gmail.com
Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE, Brasil. https://orcid.org/0009-0009-2574-6494
Amélia Laisy do Nascimento amelialaisyy@gmail.com
Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-7699-1942
Moisés Alves da Silva Neto moisesneto179@gmail.com
Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-4494-3823
Joel Carneiro da Cunha junior joel-junior2015@outlook.com
Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE, Brasil. https://orcid.org/0009-0004-0464-824X
Marco Antonio Zanella marco.zanella@ufrpe.br
Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, PE, Brasil. https://orcid.org/0000-0001-7306-7976
André Luiz de Freitas Coelho andre.coelho@ufv.br
Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG, Brasil. https://orcid.org/0000-0002-7595-9713

DOI:

https://doi.org/10.31413/

Palavras-chave:

Geoestatística, sensores de baixo custo, dependência espacial, Gerenciamento agrícola

Resumo

Caracterizar a variabilidade espacial do solo por meio da condutividade elétrica aparente (CEa) no método convencional pode demandar altos custos e um grande número de amostras, o que dificulta sua aplicação em larga escala. Nesse contexto, este estudo teve como objetivo avaliar um sistema inteligente de baixo custo, previamente desenvolvido para a aquisição de dados de CEa pelo método de Wenner, com potencial para otimizar a amostragem do solo por meio da identificação da variabilidade espacial. A avaliação foi realizada em bancada e em campo, sob condições de solo seco e úmido, com medição da CEa, do teor de água no solo e da temperatura do solo. Em bancada, o sistema apresentou erro máximo de 6,69% e coeficiente de variação (CV) inferior a 4%, indicando baixa variabilidade das medições. Em campo, a CEa apresentou correlação positiva com o teor de água no solo e negativa com a temperatura, em ambas as condições analisadas. A análise de regressão evidenciou que o teor de água no solo foi a principal variável associada à CEa, especialmente sob condições de solo seco. Conclui-se que o sistema desenvolvido apresenta potencial de aplicação em estudos de variabilidade espacial do solo, contribuindo para a redução de custos e para o suporte à agricultura de precisão.

Palavras-chave: geoestatística; sensores de baixo custo; dependência espacial; gerenciamento agrícola.

An intelligent system for soil spatial characterization using apparent electrical conductivity

ABSTRACT: Characterizing the spatial variability of soil through CEa using the conventional method may require high costs and a large number of samples, limiting its large-scale application. In this context, this study aimed to evaluate a previously developed low-cost intelligent system for CEa data acquisition using the Wenner method, with the potential to optimize soil sampling through the identification of spatial variability. The evaluation was carried out under laboratory and field conditions, considering dry and wet soil conditions, with measurements of CEa, soil water content, and temperature. Under laboratory conditions, the system showed a maximum error of 6.69% and a coefficient of variation (CV) lower than 4%, indicating low measurement variability. In the field, CEa showed a positive correlation with soil water content and a negative correlation with temperature under both analyzed conditions. Regression analysis showed that soil water content was the main variable associated with CEa, especially under dry soil conditions. It was concluded that the developed system has potential for application in studies of soil spatial variability, contributing to cost reduction and supporting precision agriculture.

Keywords: geostatistics; low-cost sensors; spatial dependence; agricultural management.

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