1. RI UFLA
  2. Escola de Engenharia - EENG
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Campo DCValorIdioma
dc.creatorFerraz, Gabriel Araújo e Silva-
dc.creatorOliveira, Marcelo Silva de-
dc.creatorSilva, Fábio Moreira da-
dc.creatorAvelar, Rogner Carvalho-
dc.creatorSilva, Flávio Castro da-
dc.creatorFerraz, Patrícia Ferreira Ponciano-
dc.date.accessioned2018-09-27T13:08:39Z-
dc.date.available2018-09-27T13:08:39Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationFERRAZ, G. A. e S. Methodology to determine the soil sampling grid for precision agriculture in a coffee field. Dyna, Medellín, v. 84, n. 200, p. 316-325, Jan./Mar. 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/30777-
dc.description.abstractThe objective of this study was to develop and propose a methodology to evaluate the quality of different sampling grids. In addition, it allows us to choose the sampling grid that better suits one or a set of variables. The structure and magnitude of the spatial dependence were characterized by semivariogram. It allowed us to apply validation techniques as a base to create an index for evaluating the grid quality, and to develop an indicator that points out the best sampling grid. To test the proposed methodology, an experiment was performed at the Brejão farm, in Brazil. We have developed and compared twenty sampling grids, which were applied to four soil variables sampled in georeferenced locations. An accuracy index (AI), a precision index (PI) and the optimum grid indicator (OGI) were developed and proposed, which allowed us to choose the best grid (grid 5) among the sampling grids.pt_BR
dc.languageen_USpt_BR
dc.publisherUniversidad Nacional de Colombiapt_BR
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International*
dc.rightsacesso abertopt_BR
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.sourceDynapt_BR
dc.subjectGeostatisticspt_BR
dc.subjectSpatial variabilitypt_BR
dc.subjectSoil fertilitypt_BR
dc.subjectAccuracy indexpt_BR
dc.subjectPrecision indexpt_BR
dc.subjectOptimum grid indicatorpt_BR
dc.subjectGeoestadísticapt_BR
dc.subjectVariabilidad espacialpt_BR
dc.subjectFertilidad del suelopt_BR
dc.subjectÍndice de exactitudept_BR
dc.subjectÍndice de precisiónpt_BR
dc.subjectIndicador de cuadricula óptimapt_BR
dc.titleMethodology to determine the soil sampling grid for precision agriculture in a coffee fieldpt_BR
dc.title.alternativeMetodología para determinar la cuadrícula de muestreo del suelo para la agricultura de precisión en un campo de cafépt_BR
dc.typeArtigopt_BR
dc.description.resumoRESUMEN El objetivo de este estudio fue desarrollar y proponer una metodología para evaluar la calidad de las diferentes cuadrículas de muestreo. Además, es posible elegir la cuadricula de muestreo que mejor se adapte a una o un conjunto de variables. La estructura y la magnitud de la dependencia espacial fueron caracterizadas por semivariograma. Esto nos permitió utilizar las técnicas de validación que funcionaron como base para crear una clasificación para evaluar la calidad de la cuadricula y para desarrollar un indicador que apunta la mejor cuadricula de muestreo. Un experimento fue realizado en la hacienda Brejão en Brasil, para probar la metodología propuesta. Hemos desarrollado y comparado veinte muestras que fueran aplicadas en cuatro variables de suelo muestreados en los puntos georeferenciados. Un índice de exactitude (AI), un índice de precisión (PI) y el indicador de cuadricula óptima (OGI), fueron desarrollados y propuestos lo que nos permitió elegir la mejor muestra cuadricula de muestreo (cuadricula 5) entre las cuadrículas de muestreo.pt_BR
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