RESUMO Esse estudo teve como objetivo avaliar e identificar a variabilidade espacial da erosão laminar em áreas que utilizam agricultura de precisão. Para tanto, foram utilizados dados de solo de três propriedades da região oeste do Paraná, uma no município de Céu Azul (área A) e duas em Serranópolis do Iguaçu (áreas B e C). Para identificar os dados discrepantes (outliers), foi realizada uma análise da dispersão dos quartis por meio de um gráfico box-plot. A verificação da normalidade dos dados foi realizada com base na aplicação do teste de Kolmogorov-Smirnov. Em seguida, foi realizada uma análise espacial, utilizando o software AgDataBox-Map. Após a obtenção dos mapas temáticos, foram estimados os parâmetros da Equação Universal de Perdas de Solo. Após essa etapa, foram calculados os fatores de estimativa das perdas de solo e gerados mapas temáticos, os quais foram integrados por álgebra cartográfica, resultando no modelo de identificação de áreas suscetíveis à erosão. A área A apresentou maior suscetibilidade (estimativa de perda de solo = 0-200 t ha-1 por ano) quando comparada às áreas B e C (estimativa de perda de solo = 0-150 t ha-1 por ano), porém, todas as áreas apresentam baixa suscetibilidade à erosão.

ABSTRACT The study aimed to identify and evaluate the spatial variability in laminar erosion in areas using precision agriculture tools. Soil data from three properties in the western region of Paraná state, Brazil, were used: one in the municipality of Céu Azul (area A) and two in Serranópolis do Iguaçu (areas B and C). To identify discrepant data (outliers), analysis of the dispersion of quartiles was performed using a box-plot graph. Data normality was verified using the Kolmogorov-Smirnov test. A spatial analysis was performed using AgDataBox-Map software. The parameters of the universal soil loss equation were estimated and used with map algebra to produce a model to identify areas susceptible to erosion. Area A (soil loss estimate = 0-200 t ha-1 per year) presented greater susceptibility to erosion than areas B and C (soil loss estimate = 0-150 t ha-1 per year); however, all areas had a low susceptibility to erosion.

ABSTRACT Spatial variability management of soil chemical attributes is one of the approaches to be employed in the face of the constant challenge of increasing agricultural yield to meet world demand. In this sense, precision agriculture has as one of its tools the application of inputs at varying rates, which seeks to determine the ideal amount of fertilizer at each point of the crop, contrary to the conventional recommendation approach based on average values. In this context, this work studied the fertilizer recommendation methods used in site-specific nutrient management and the calculation methodologies for N, P, and K recommendations. For this purpose, a systematic literature study (SLS), consisting of systematic literature mapping, snowballing, and systematic literature review was performed. The analyzed studies were grouped into five domains (precision agriculture, soil fertility, site-specific nutrient application, fertilizer recommendation methods, and recommendation software for site-specific nutrient application). As a result, the SLS identified 12 methods for recommending N, nine for recommending P, and six for recommending K, in addition to five computer programs for precision agriculture that perform fertilizer recommendations at varying rates.

ABSTRACT The application of nitrogen (N) fertilizer is complex and expensive, so its correct management has financial and environmental benefits. The use of optical proximity sensors is a promising technique. However, the movement of the agricultural machinery or of the person carrying the sensor will result in height differences and/or different tilt and twist angles with respect to the canopy. We considered whether these variations would affect the reflectance measurement. In this study, we took normalized difference vegetation index (NDVI) readings of a wheat canopy, to which 90 kg ha-1 of urea had been applied in stage 5, and observed the NDVI in stages 6, 8 and 10.5. We also tested soybeans, to which 90 kg ha-1 of urea had been applied in stage R1, and took NDVI readings in stages R2 and R5. Our goal was to study the effects of the position of an active reflectance sensor (GreenSeeker) on the NDVI index at different heights and at different angles to the canopy. We observed that the height of the sensor affected the NDVI depending on the stage of the plant and that angles up to 15° of the sensor did not directly affect the readings.

ABSTRACT: Optimization of N management is one of the great challenges to be overcome in grain production, as it is directly related to productivity and can also cause environmental damage. Precision agriculture aims to solve this problem by applying nitrogen fertilizer at varying rates. Reflectance sensors are instruments capable of estimating N needs in various crops, including grain crops. However, it is not clear how these sensors perform under varying solar radiation and cloud cover, due to a lack of research on their temporal variability. Thus, this study examined the temporal variability of the NDVI (normalized difference vegetation index), as measured by an active reflectance sensor, in both soybean and wheat crops. The NDVI data were collected using a GreenSeeker sensor every 15 minutes over 12 or 14 consecutive hours. Incident solar radiation was recorded using an Instrutherm MES-100 pyranometer. In all experiments in soybean and wheat, NDVI was negatively influenced by irradiation, showing higher values at the beginning and end of the day. Changes in cloud cover also affected NDVI values during the experiments.

ABSTRACT Precision Agriculture (PA) uses technologies with the aim of increasing productivity and reducing the environmental impact by means of site-specific application of agricultural inputs. In order to make it economically feasible, it is essential to improve the current methodologies as well as proposing new ones, in which data regarding productivity, soil, and compound indicators are used to determine Management Areas (MAs). These units are heterogeneous areas within the same region. With these methodologies, data mining (DM) techniques and algorithms may be used. In order to integrate DM techniques to PA, the aim of this study was to associate MAs created for soy productivity using the Fuzzy C-means algorithm by SDUM software over a 9.9-ha plot as the reference method. It was in opposition to the grouping of 2, 3, and 4 clusters obtained by the K-means classification algorithms, with and without the Principal Component Analysis (PCA), and the EM algorithm using chemical and physical data of the soil samples collected in the same area during the same period. The EM algorithm with PCA modeling had a superior performance than K-means based on hit rates. It is noteworthy that the greater the number of analyzed MAs, the lower the percentage of hits, in agreement with the result shown by SDUM, which shows that two MAs compose the best configuration for this studied area.

Este trabalho objetivou quantificar a dependencia espacial de atributos quimicos do solo, indice de clorofila em estadios V3, V6 e R1 e produtividade da cultura do milho, e analisar a correlacao espacial entre estes. Foram avaliados atributos do solo nos anos 2010 e 2011 e indice de clorofila (com clorofilometro) e produtividade nos anos de 2011 e 2012.Os atributos estudados apresentaram estrutura de dependencia espacial, permitindo o manejo localizado. Tambem se observou a existencia de correlacao espacial entre os atributos, demonstrando a importancia de estudos nesta area, identificando-se quais atributos exercem influencia no desenvolvimento da cultura.

This study aimed to quantify the spatial dependence of soil chemical properties, chlorophyll index in stages V3, V6 and R1 and corn yield, and analyze the spatial correlation between them. Soil properties were evaluated in 2010 and 2011 and the rate of chlorophyll (with clorofilometro) and productivity in the years 2011 and 2012. The studied attributes presented spatial dependence structure, allowing the site-specific management. It also observed the existence of spatial correlation between attributes, demonstrating the importance of studies in this area, identifying which attributes influence the development of culture.

Este estudio tuvo como objetivo cuantificar la dependencia espacial de las propiedades quimicas del suelo, indice de clorofila en las etapas V3, V6 y R1 y productividad de maiz, y analizar la correlacion espacial entre ellas. Las propiedades del suelo fueron evaluadas en 2010 y 2011 y el indice de clorofila (con clorofilometro) y la productividad en los anos 2011 y 2012. Los atributos presentaron dependencia espacial, lo que permite la aplicacion localizada. Tambien se observo la existencia de correlacion espacial entre atributos, demostrando la importancia de estudios en esta area, buscando identificar atributos que influyen en el desarrollo de la cultura.

RESUMO A agricultura de precisão proporciona aos agricultores identificar e tratar de forma adequada as variações encontradas na área agrícola. As zonas de manejo (ZMs) permitem a implantação da agricultura de precisão de forma viável e relativamente mais econômica. A forma mais importante para definir ZMs é usando o algoritmo fuzzy C-means. Um problema consiste em como selecionar a variável a ser usada como layer de entrada no processo fuzzy. Assim, o objetivo deste trabalho, foi testar a hipótese de que variáveis redundates podem prejudicar o processo de delineamento de ZMs. Este trabalho foi desenvolvido em uma área de 19,6 ha e 15 agrupamentos de ZMs foram gerados por meio do o algoritmo fuzzy C-means, dividindo-se em duas a cinco classes. Cada agrupamento usou uma composição diferente de variáveis, que são os atributos cobre, silte, argila, e altitude. Foi encontrado que algumas combinações dessas variáveis produziu melhores ZMs. Nenhuma combinação de variáveis produziu desempenho estatisticamente melhor que a ZM gerada apenas com as variáveis não redundantes. Assim, as variáveis redundantes podem ser descartadas. O agrupamento com todas as variáveis não forneceu maior separação e organização dos dados entre as classes de ZM, não sendo recomendado.

ABSTRACT Precision agriculture (PA) allows farmers to identify and address variations in an agriculture field. Management zones (MZs) make PA more feasible and economical. The most important method for defining MZs is a fuzzy C-means algorithm, but selecting the variable for use as the input layer in the fuzzy process is problematic. BAZZI et al. (2013) used Moran’s bivariate spatial autocorrelation statistic to identify variables that are spatially correlated with yield while employing spatial autocorrelation. BAZZI et al. (2013) proposed that all redundant variables be eliminated and that the remaining variables would be considered appropriate on the MZ generation process. Thus, the objective of this work, a study case, was to test the hypothesis that redundant variables can harm the MZ delineation process. BAZZI This work was conducted in a 19.6-ha commercial field, and 15 MZ designs were generated by a fuzzy C-means algorithm and divided into two to five classes. Each design used a different composition of variables, including copper, silt, clay, and altitude. Some combinations of these variables produced superior MZs. None of the variable combinations produced statistically better performance that the MZ generated with no redundant variables. Thus, the other redundant variables can be discredited. The design with all variables did not provide a greater separation and organization of data among MZ classes and was not recommended.

During the last few years, yield maps have become economically feasible for farmers due to technological advances in precision agriculture. However, evidence of yield profitability is still uncertain, and variability in yield has seldom been correlated to variability in profits. Differently from yield maps, profit maps can supply additional information about the economic return for each particular area of a field. The objective of the present work was to study how management decisions can be facilitated by transforming yield-map datasets into profit maps and the importance of the selection of interpolator type. Yield and profit maps were generated for each data set (three soybean fields and one corn field) using the inverse of the distance (ID), the inverse of the square of the distance (IDS) and kriging (KRG) as interpolation methods. It can be concluded that profit maps are an important tool for the diagnosis of the spatial variability of economic return because they can assist farmers with management decision-making. The impact of the interpolator type was less than 200 kg ha-1 for the yield and US$ 30 ha-1 for the profit, indicating that the choice of interpolator type is of secondary importance. In addition, the profit maps showed large variability that would not be easily found if only yield maps were analyzed.

Durante los últimos años, los mapas de rendimiento se han convertido económicamente viables para los agricultores, debido a los avances tecnológicos en la agricultura de precisión. Sin embargo, la evidencia de la rentabilidad del rendimiento, aún es desconocida, y la variabilidad del rendimiento rara vez ha sido correlacionada con la variabilidad de la rentabilidad. A diferencia de los mapas de rendimiento, los mapas de rentabilidad pueden suministrar información adicional relacionada con el retorno económico para cada área particular del campo. El objetivo del presente trabajo ha sido estudiar como las decisiones de gestión pueden ser facilitadas por la transformación de los conjuntos de datos de los mapas del rendimiento en mapas de beneficio, bien como la importancia de la selección de los mapas de interpolación. Para cada conjunto de datos (tres zonas de soya e un de maíz), mapas de rendimiento e de beneficio, fueron generados utilizando los métodos de interpolación de distancia inversa (DI), de distancia cuadrada inversa (DCI) y de Krigagem (KRG). Se puede concluir que los mapas de beneficio y rentabilidad son herramientas importantes para el diagnóstico de la variabilidad espacial del rendimiento económico, ya que ayudan a los agricultores en la gestión de la toma de decisiones. El impacto del tipo de interpolación fue de menos de 200 kg por hectárea en el rendimiento, US$ 30 en el beneficio, significando que la elección puede ser colocada en el segundo plano. En adicción, los mapas de beneficio mostraron una gran variabilidad que no haría fácil encontrar, solamente por el análisis de los mapas de productividad.

As plantas de cobertura são importantes na melhoria da qualidade do solo, cujos atributos frequentemente apresentam dependência espacial. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar o efeito de plantas de cobertura em manejo de inverno nos atributos físicos do solo e a produtividade da soja por meio de mapas temáticos. Os tratamentos foram cinco manejos de inverno: aveia-preta; consórcio 1 (nabo forrageiro e aveia-preta); consórcio 2 (nabo forrageiro, aveia-preta e ervilhaca comum); trigo e testemunha (pousio). Avaliaram-se a macroporosidade, a microporosidade, a porosidade total, a densidade e o teor de água do solo, na profundidade de 0 - 0,1 m após o manejo das coberturas de inverno. A soja foi semeada em toda a área no verão, após o manejo das coberturas de inverno e determinada sua produtividade para cada tratamento. Elaboraram-se mapas temáticos para os tratamentos, os quais foram comparados com a testemunha, utilizando-se do coeficiente de desvio relativo (CDR). As plantas de cobertura melhoraram a macroporosidade e a porosidade total do solo em algumas regiões dentro da área em estudo. A aveia-preta foi mais eficiente em manter mais elevado o teor de água do solo e demonstrou maior potencial para reduzir a densidade do solo.

Cover crops are important for improving soil quality. However, soil properties usually have some spatial dependence. Thus, this study aimed to evaluate the effect of winter cover crops on physical properties of soil and soybean yields using thematic maps. Five winter treatments were used: black oats; intercropping 1 (forage turnips and black oats); intercropping 2 (forage turnips, black oats and common vetch); wheat; and control. Macroporosity, microporosity, total porosity, bulk density and water content of the soil from 0 - 0.1 m depths were evaluated after the winter cover crop management. Soybeans were sown over the entire area in the summer after the winter cover crop management, and the soybean yield was determined for each treatment. Maps for each treatment were created and compared to the control treatment using the relative deviation coefficient (RDC). The cover crops improved the total macroporosity of the soil in some regions of the study area. The black oats were more efficient at maintaining higher water content of the soil, and it can be used to decrease the bulk density.

The purpose of this study was to analyze the spatial variability of soil properties and productivity and the chemical and physical properties of oranges (Monte Parnaso variety) in their geographical quadrants. This experiment was conducted in a commercial orange orchard in the municipality of Nova Laranjeiras in the State of Paraná, Brazil. A GPS receiver and a total station were used to measure the spatial location of the fruit and to determine which quadrant they were located in. In this experiment, 13 trees were studied. Twelve fruits were evaluated in each geographical quadrant, and 156 fruits were considered. After harvest, the productivity was expressed as kg per quadrant (kg quadrant-1). Next, physical tests (equatorial diameter (EqD), total fruit mass (TFM), juice yield (JY)) and chemical tests (total soluble solids (TSS), total titrable acidity (TTA), the TSS/TTA ratio, and the ascorbic acid (AA) content) were conducted in the laboratory. In addition, the data were subjected to analysis by descriptive statistics and geostatistics to determine the spatial variability of the physical and chemical properties of the oranges, the variations of the soil properties and the correlations between the following parameters: the pH properties of the fruit and Zn; TFM and K; EqD and K, and C and TSS. The orchard varies spatially, especially regarding the EqD, TFM, JcP, TSS and AA for the quadrants with the highest values (the Northwest, Southeast, Northeast, Southwest and Southeast, respectively). The soil potassium and zinc contents were strongly correlated with the physical and chemical properties of the orange fruits.

El objetivo de este estudio ha sido analizar la variabilidad espacial de los atributos del suelo, de la productividad y de las propiedades físicas y químicas de los frutos de la variedad de naranja "Monte Parnaso", en relación a los cuadrantes geográficos en que se ubican los frutos analizados. El experimento se realizó en un huerto comercial de naranjos en Nova Laranjeiras, Estado de Paraná, Brasil. En el procedimiento de georreferenciación de la área y de cada árbol de la muestra, se utilizó un GPS y una estación total para medir la localización espacial de la fruta y luego la definición de qué cuadrante se ubicaban. En el experimento, se utilizaron 13 árboles en las cuales se analizaron tres frutas por cuadrante geográfico de cada árbol, por un total de 156 frutas. Después de la cosecha se estimó la productividad en kg cuadrante-1 y en el laboratorio fueran realizados análisis física (diámetro ecuatorial (ED), masa total de la fruta (MT), rendimiento de jugo (RS)) y químicos (sólidos solubles totales (SST), acidez titulable (AT), relación SST/AT y ácido ascórbico (AA)) de la fruta. Los datos fueron sometidos a análisis de la estadística descriptiva y de la geoestadística señalando la variabilidad espacial de las propiedades físico-químicas de las naranjas y los atributos del suelo y también correlación entre los atributos de la fruta pH y Zn, MT y K, ED y K y finalmente SST y C. El huerto tiene variaciones espaciales principalmente para los atributos diámetro ecuatorial, masa total de la fruta, rendimiento del jugo, SST y ácido ascórbico, siendo los cuadrantes con mayores valores fueron, respectivamente, noroeste, sureste, noreste, suroeste y sureste. Especialmente potasio y zinc, las propiedades del suelo, fuertemente correlacionados con las propiedades físicas y químicas de las frutas de color naranja.

Diversos equipamentos e metodologias vêm sendo desenvolvidos para tornar a agricultura de precisão disponível, especialmente considerando o alto custo de sua implantação e de amostragem. Uma possibilidade interessante é definir a área em unidades menores de produção que podem ser tratadas de maneira diferente, servindo como fonte de recomendação e análise. Assim, o presente estudo utilizou propriedades físicas e químicas do solo e de produtividade visando à geração de unidades de manejo, a fim de identificar se estas podem ser usadas como recomendação e análise. Unidades de manejo foram geradas pelo algoritmo Fuzzy C-Means, e sua avaliação foi realizada por meio da redução da variância e realização de testes de comparação de médias. A divisão da área em duas unidades de manejo foi considerada adequada, e as médias apresentaram-se distintas da maioria das propriedades do solo e produtividade; a metodologia utilizada permitiu a geração de unidades de manejo que podem servir como fonte de recomendação e análise do solo. Apesar de a eficiência relativa demonstrar que houve redução da variância para todos os atributos na divisão em três sub-regiões, a ANOVA não apresentou diferenças significativas entre as unidades de manejo.

Several equipments and methodologies have been developed to make available precision agriculture, especially considering the high cost of its implantation and sampling. An interesting possibility is to define management zones aim at dividing producing areas in smaller management zones that could be treated differently, serving as a source of recommendation and analysis. Thus, this trial used physical and chemical properties of soil and yield aiming at the generation of management zones in order to identify whether they can be used as recommendation and analysis. Management zones were generated by the Fuzzy C-Means algorithm and their evaluation was performed by calculating the reduction of variance and performing means tests. The division of the area into two management zones was considered appropriate for the present distinct averages of most soil properties and yield. The used methodology allowed the generation of management zones that can serve as source of recommendation and soil analysis; despite the relative efficiency has shown a reduced variance for all attributes in divisions in the three sub-regions, the ANOVA did not show significative differences among the management zones.

Os atributos químicos e físicos do solo apresentam, frequentemente, dependência espacial. Portanto, é imprescindível estudar sua variabilidade espacial visando ao manejo mais preciso da lavoura, a redução do impacto ambiental, a otimização do uso de máquinas e o aumento da eficiência das equipes de trabalho. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar a variabilidade espacial de atributos físicos de um Latossolo Vermelho distroférrico típico após o cultivo de soja. Os dados foram coletados em uma área de 2 ha cultivada sob sistema de plantio direto utilizando-se uma grade amostral de 30 x 33 m, em que foram avaliados os parâmetros: macroporosidade, microporosidade, porosidade total, densidade e umidade do solo, na camada de 0 - 0,1 m; após as análises exploratória e geoestatística, os modelos teóricos foram ajustados aos semivariogramas para cada atributo; já a interpolação dos dados foi realizada utilizando-se a krigagem ordinária, verificando-se que todas as variáveis estudadas apresentaram dependência espacial, que variou entre moderada (macroporosidade, porosidade total e umidade do solo) e forte (microporosidade e densidade do solo), em função do coeficiente de efeito pepita.

The chemical and physical properties of a soil often show a spatial dependence. Thus, it is important to study their spatial variability, aiming to improve the crop management, to reduce the environmental impact, to optimize the machinery use, and to increase the efficiency of staff. So, this study aimed to evaluate the spatial variability of the physical properties of a distroferric Red Latosol (Typic Haplorthox) after soybean crop. The data were collected in an area of 2 ha managed under no tillage system, using a sampling grid of 30 x 33 m, where it was evaluated the macro, micro and the total porosity, the bulk density and the soil water content in 0 - 0.1 m layer. After the exploratory and geostatistical analyses, the theoretical models were set to the semivariograms for each attribute. The data interpolation was performed using the ordinary kriging. All the variables showed spatial dependence, which ranged from moderate (macroporosity, total porosity and soil water content) to strong (microporosity and bulk density), according to the nugget effect coefficient.

A seleção e a otimização de sistemas mecanizados são os principais objetivos da mecanização racional. Não é suficiente uma compra adequada do maquinário agrícola se sua utilização não for controlada em aspectos operacionais e financeiros. Neste trabalho, é descrito o desenvolvimento de software para estimativa do custo operacional de máquinas agrícolas (MAQCONTROL), utilizando o ambiente de desenvolvimento Borland Delphi e o banco de dados Firebird. Os custos operacionais foram divididos em fixos e variáveis. Nos custos fixos, foram estimadas as despesas com depreciação, juros, alojamento e seguros. Nos custos variáveis, foi dada ênfase aos custos de manutenção como: óleos lubrificantes, filtros, pneus, graxa, combustível, pequenos reparos e troca de peças. Os resultados demonstraram a eficiência do software para os objetivos propostos. Assim, o MAQCONTROL pode ser uma importante ferramenta no processo de administração rural, pois reduz os custos da informação e agiliza a determinação precisa dos custos operacionais de máquinas agrícolas.

The rational mechanization has as main objectives the selection and optimization of mechanized systems. An adequate purchase of agricultural machinery is not sufficient if its use is not controlled in operational and financial aspects. This work describes the development of software to estimate operational costs of agricultural machinery (MAQCONTROL), using Borland Delphi's development environment and Firebird database. The operational costs were divided in fixed and variable. In fixed costs, the expenses with depreciation, interest, storage and insurance were estimated. In variable costs, the emphasis was given to the expenses on maintenance, lubricating oils, filters, tires, grease, fuel, small repairs, and parts replacement. Results have shown the software efficiency for the proposed objectives. Therefore, the MAQCONTROL software proved to be an important tool in the rural management process, because it reduces information costs and accelerate the precise determination of operational costs of farm machinery.

Nos últimos anos, a agricultura de precisão tornou-se comumente utilizada em muitas culturas, particularmente cereais, mas há também interesse em fruticultura de precisão. Pera é uma fruta sazonal e muito apreciada no Brasil, apesar de ser principalmente importada. Agricultores brasileiros estão atualmente tentando aumentar a produção de peras. Assim, esta pesquisa visou mapear a produtividade de pés de peras com o objetivo de estudar sua variabilidade assim como relacionar a variabilidade espacial dos atributos do solo e da planta. A área experimental tem 146 pés de pera, variedade Pera-d'água, distribuída em uma área de 1,24 ha. Quatro colheitas foram realizadas de acordo com a maturação da fruta e somente as frutas maduras de cada pé foram colhidas. Em cada colheita, todas as frutas foram pesadas, e a produtividade foi obtida baseada na soma de cada colheita. Os atributos do solo analisados foram P, K, Ca, Mg, pH em CaCl2, C, Cu, Zn, Fe, Mn e saturação de bases, e os atributos da planta foram comprimento e diâmetro do fruto e produtividade. A produtividade teve baixa correlação com os atributos do solo e da planta. Um índice de variabilidade espacial foi proposto neste estudo e auxiliou na classificação dos níveis de dependência espacial de diferentes atributos do solo e da planta: muito baixo (comprimento de fruta); baixo (P, diâmetro do fruto); médio (Mg, pH, Cu, Zn e Fe), alto (Ca, K, saturação de base e produtividade) e muito alto (Mn e C).

In the last few years, precision agriculture has become commonly used with many crops, particularly cereals, and there is also interest in precision horticulture. Pear is a seasonal fruit and well appreciated by Brazilian people, although it is mostly imported. Brazilian farmers are nowadays trying to increase pear production. Thus, this research aimed at mapping the yield of pear trees in order to study the spatial variability of yield as well as its comparison with spatial variability of soil and plant attributes. The experimental field had 146 pear trees, variety 'Pêra d'água', distributed on a 1.24 ha. Four harvests were performed according to the fruit ripening and from each tree; only the ripe fruits were harvested. In each harvest, all the fruits were weighed and the total yield was obtained based on the sum of each harvest. The soil attributes analyzed were P, K, Ca, Mg, pH in CaCl2, C, Cu, Zn, Fe, Mn and base saturation, and the plant attributes were fruit length, diameter and yield. Yield had low correlation with soil and plant attributes. An index of spatial variability was suggested in this study and helped in classifying levels of spatial dependence of the various soil and plant attributes: very low (fruit length); low (P, fruit diameter), medium (Mg, pH, Cu, Zn, Fe), high (Ca, K, base saturation and yield), and very high (Mn and C).

O mapa de produtividade representa a variabilidade espacial das características de uma área cultivada e permite intervir na produção dos anos posteriores, na aplicação diferenciada de insumos. Este trabalho teve por objetivo verificar a influência da densidade amostral e do tipo de interpolação na exatidão dos mapas de produtividade, gerados a partir da amostragem manual de grãos, solução que pode ser adotada quando um monitor não pode ser utilizado. Um mapa de produtividade foi obtido com monitor de colheita comercial em lavoura de milho, a partir do qual foram estabelecidas 84 grades e, por meio de três interpoladores, o inverso da distância ao quadrado, inverso da distância e krigagem geraram-se, assim, 252 mapas de produtividade, que foram então comparados com o original, utilizando-se o coeficiente de desvio relativo (CDR) e o índice kappa. A perda de informação do mapa de produtividade aumentou à medida em que se diminuiu a densidade amostral e foi dependente do método de interpolação utilizado. Um modelo de regressão múltipla foi ajustado à variável CDR, em função das variáveis: índice de variabilidade espacial e densidade amostral. Este modelo teve a finalidade de auxiliar o agricultor na definição da densidade amostral e permitir obter-se, manualmente, o mapa de produtividade, caso ocorram problemas eventuais no monitor de colheita.

Yield mapping represents the spatial variability concerning the features of a productive area and allows intervening on the next year production, for example, on a site-specific input application. The trial aimed at verifying the influence of a sampling density and the type of interpolator on yield mapping precision to be produced by a manual sampling of grains. This solution is usually adopted when a combine with yield monitor can not be used. An yield map was developed using data obtained from a combine equipped with yield monitor during corn harvesting. From this map, 84 sample grids were established and through three interpolators: inverse of square distance, inverse of distance and ordinary kriging, 252 yield maps were created. Then they were compared with the original one using the coefficient of relative deviation (CRD) and the kappa index. The loss regarding yield mapping information increased as the sampling density decreased. Besides, it was also dependent on the interpolation method used. A multiple regression model was adjusted to the variable CRD, according to the following variables: spatial variability index and sampling density. This model aimed at aiding the farmer to define the sampling density, thus, allowing to obtain the manual yield mapping, during eventual problems in the yield monitor.