PROCESSO DE ELABORAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE MAPAS DE VARIABILIDADE ESPACIAL UTILIZANDO O SOFTWARE QGIS

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SOCIEDADE CULTURAL E EDUCACIONAL DE GARÇA 
FACULDADE DE ENSINO SUPERIOR E FORMAÇÃO - FAEF 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
PROCESSO DE ELABORAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE 
MAPAS DE VARIABILIDADE ESPACIAL UTILIZANDO O 
SOFTWARE QGIS 
 
 
 
 
 
 
Matheus Gomes Alvares 
Cheuslley Gustavo Crezi da Silva 
 
 
 
 
 
 
 
 
Garça – São Paulo – Brasil 
2021
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PROCESSO DE ELABORAÇÃO E DESENVOLVIMENTO DE MAPAS DE 
VARIABILIDADE ESPACIAL UTILIZANDO O SOFTWARE QGIS 
 
ALVARES, Matheus Gomes 1 
SILVA, Cheuslley Gustavo Crezi 
 
 
RESUMO 
 
A agricultura é um dos setores que mais estão em desenvolvimento. A cada dia novas formas 
de se produzir mais com um baixo custo vem sendo exploradas, e uma dessas formas está 
ligada ao georreferenciam da area rural. Saber quais as características do solo onde irá se 
produzir é muito importante, e para isso foram criados os mapas de variabilidade espacial. 
Existem diversos mapas de variabilidade, e muitos são usados em campo. Por se fazer uso 
destes mapas é possível se saber quais locais no mapa estão precisando de mais cuidados pois 
é possível determinar as características de cada ponto no mapa. Para a criação desses mapas 
existem diversos software disponíveis, e um muito utilizado é o QGIS. Ao se fazer uso deste 
programa a criação de mapas será de formas mais simples e eficiente. 
 
Palavras chave: Administração, Gerenciamento, Produtividade, Racionamento. 
 
 
ABSTRACT 
 
Agriculture is one of the most developing sectors. Every day new ways of producing more at 
a low cost are being explored, and one of these forms is linked to the georeferencing of the 
rural area. Knowing the characteristics of the soil where it will be produced is very important, 
and for that purpose, spatial variability maps were created. There are several variability maps, 
and many are used in the field. By using these maps it is possible to know which locations on 
the map are in need of more care as it is possible to determine the characteristics of each point 
on the map. For the creation are maps, there are several softwares available, and a very used 
one is QGIS. When using this program, the creation of maps will be simpler and more 
efficient. 
 
Keywords: Administration, Management, Productivity, Rationing. 
 
 
 
 
 
 
 
 
1 Discente do curso de Engenharia Agronômica da Faculdade de Ensino Superior e Formação Integral – FAEF 
E-mail: Matheusgomesa9@gmail.com. 
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1. INTRODUÇÃO 
 
A agricultura vem evoluindo a cada ano, e diversas tecnologias vem sendo 
desenvolvidas com o objetivo de se obter lavouras mais produtivas com um menor uso de 
maquinário e trabalho humano. Para que isso fosse possível foi-se criada a agricultura de 
precisão que junta vários tipos de tecnologia em prol da produtividade. 
A agricultura de precisão vem sendo muito usada na obtenção de bons resultados na 
produtividade, gestão da propriedade rural e uso racional da água. Ela vem levando destaque a 
cada dia, pois ajuda na produtividade eficiente de forma sustentável (Myfarm, 2019). 
Um dos principais pontos na agricultura de precisão é do uso de insumos de forma 
consciente. Pelo fato de a área rural não ser homogenia, o uso correto dos insumos é muito 
importante, dessa forma, diversas tecnologias foram sendo desenvolvidas para realizar uma 
aplicação localizada dos produtos, como é o caso do calcário, gesso, adubo, agrotóxicos e etc. 
(Myfarm, 2019). 
O georreferenciamento vem sendo usado para o mapeamento de diversas áreas, e na 
agricultura ele vem sendo muito importante para se obter mapas da propriedade rural, tanto 
para o reconhecimento da área quanto para determinar as caracterizas edafoclimáticas. 
Diversos mapas podem ser desenvolvidos com o uso do georreferenciamento para se 
determinar a variabilidade espacial, e um dos principais mapas é o de produtividade. Com ele 
é possível saber quais partes da propriedade rural apresentam bons resultados, onde é possível 
produzir mais e onde há necessidade de se realizar alguma aplicação para melhorar a 
produção (GEODATA, 2019). 
Para a criação de tais mapas diferentes metodologias podem ser utilizadas na detectar 
e monitoramento de estresses bióticos e abióticos nas plantas (TRENTIN, 2010). Mas, tais 
métodos podem ser muito caros tanto no valor quanto na operacionalidade quando usados em 
áreas extensas. Dessa forma, softwares livres e de baixo custo, foram sendo desenvolvidos 
para auxiliar nesse processo com o uso de imagens de satélites, um exemplo de software 
muito usado é o QGIS (ZANELLA1 et al. 2018) 
Dessa forma, o presente trabalho teve como objetivo descrever como é realizado a 
criação desses mapas com a utilização do software QGIS. 
 
 
 
 
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2. DESENVOLVIMENTO 
2.1 Mapa de variabilidade 
 
Os mapas de variabilidade são muito usados na agricultura de precisão, pois com eles 
é possível planificar o manejo do terreno tendo como base as necessidades específicas de cada 
subárea. São eles que permitem a “precisão na agricultura”. Por ter posse desses mapas, o 
produtor consegue adquirir um maior conhecimento dos locais em sua área que apresentam 
limitações e potencialidade, de forma a poder tomar as decisões adequadas e realizar o manejo 
de forma localizada (SENAR, 2015) . 
 
2.2 Importância 
 
Os mapas de variabilidade nos apresentam toda a informação que foi coletada por 
meio de instrumentos de precisão no campo, e dessa forma, dar valiosas informações para a 
tomada de decisão (SENAR, 2015). 
Eles constituem uma importante etapa da agricultura de precisão, devido permitirem a 
visualização das variações espaciais e/ou temporais através de manchas dentro dos talhões 
(SENAR, 2015). Dessa forma, diversos resultados podem ser alcançados com os mapas de 
variabilidade como: 
 
• Aumento dos lucros da propriedade rural, por meio do aumento dos rendimentos e 
redução de custos; 
• Melhor gerenciamento, permitindo assim um planejamento como mais eficiência nas 
operações; 
• Gerenciamento dos custos por meio da geração automática de registros do talhão; 
• Dar ao agricultor uma rastreabilidade de forma a ajuda-lo a agregar valor aos produtos 
da fazenda; 
• Redução do impacto ambiental das práticas agrícolas. 
 
2.3 Mapeamento 
 
Para Molin (2000), os mapas de produtividade de um talhão trata-se de um conjunto 
de vários pontos. Entende-se isso como sendo uma pequena porção da lavoura, sendo os 
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dados mais importantes o da quantidade de grãos colhidos naquele determinado ponto, além 
de enfatizar do necessário de se conhecer a posição espacial deste ponto. 
Gerar e realizar a interpretação de mapas de produtividade de culturas agrícolas se 
tornou um dos segmentos da agricultura de precisão com mais interesse, tendo recebido mais 
atenção por pesquisadores e fabricantes de máquinas agrícolas, tudo isso devido a importância 
de se ter conhecimento da variabilidade espacial da produção agrícola que resultará no 
aumento e manutenção sustentada da produção (MundoGEO, 2010). 
O mapa de produtividade traz informações detalhadas da produtividade do talhão, 
proporcionando uma correção de locais onde se encontram com limitações, os mapas são 
mostrados em kg/ha ou sc/há como está nas figuras 1 e 2, tudo por meio do GPS e das 
informações obtidas através de sensores instalados na máquina, como sensor de produtividade 
e de umidade. O mapeamento de produtividade ajuda a coletar uma grande quantidade de 
dados em um talhão, esses mapas gravam de 500 a 800 pontos por hectare. A produtividade 
também pode nos indicar êxito ou fracasso das operações de gerenciamento, já que ela reúne 
todos os fatores que influenciaram as plantas em seu desenvolvimento (MundoGEO, 2010). 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Fonte: MundoGEO, 2010. 
Figura 1 - Mapa de produção de soja 2001. 
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2.2 QGIS 
 
O Quantum GIS (QGIS) éum software SIG de fácil utilização. Diferentemente de 
softwares privados, o QGIS não possui um formato de arquivo desenvolvido exclusivamente 
para ele, mas suporta dados vectoriais, raster e bases de dados (CAVALCANTE, 2015). 
Algumas das funcionalidades do QGIS são: 
 
• Suporte para dados Raster e Vectoriais; 
• Integração com GRASS SIG; 
• Arquitetura que poder ser extensidade através de plug-ins; 
• Ferramentas de digitalização; 
• Ferramentas de geoprocessamento; 
• Compositor para “layouts” de impressão; 
• Integração com a linguagem Python; 
• Suporte OGC (WMS, WFS, WFS-T). 
 
 
 
Figura 2 - Mapa de produção de soja 2003. 
Fonte: MundoGEO, 2010. 
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2.2.1 Elaboração de mapas 
 
Zanella et al. (2017) em seu experimento utilizou o QGIS para se obter mapas de 
produtividade e geração de zonas de manejo, e para realizar tal procedimento ele dados de 
suas amostras em arquivo shape e a geração do mapa foi de acordo com os valores de teor de 
argila no solo. 
Para criar o mapa de argila foi-se utilizada a ferramenta “Raster Interpolation” 
utilizando o método de interpolação da Ponderação do Inverso da Distância (IDW), tendo 
como P (coeficiente da distância) igual a 2 (Zanella et al., 2017). 
Logo depois é preciso calcular o NDVI, e em seu trabalho, os dados para tal cálculo 
foram obtidas no site do INPE pelo satélite Sino brasileiro de Recursos Terrestres (CBERS 4). 
As imagens geradas pelo satélite estavam no formato tif e logo depois foram processadas no 
QGIS, sendo em seguida gerado o mapa de NDVI pela ferramenta “Raster Calculator” 
(Zanella et al., 2017). 
É preciso tambem realizar a filtragem e a remoção dos outliers, que Zanella et al. 
(2017) realizou primeiramente no QGIS, de forma a remover pontos com informações 
errôneas e obter assim dados mais próximos da produtividade real, ele tambem utilizou a 
ferramenta “Resumo estatístico” para obter os valores da média e do desvio padrão para a 
filtragem de dados. Depois foi-se determinando um raio de busca de 10 metros e um 
coeficiente de variação igual a 15% para a média (Zanella et al., 2017). 
O QGIS busca e compara os dados de forma a classifica-los e determinar quais 
possuem variações que sejam maiores que a estabelecida dentro do raio de busca. Dessa 
forma, são colocados pesos aos pontos, que em seguida são classificados como consistentes, 
duvidosos e inadequados (Zanella et al., 2017). 
Com os dados de produtividade filtrados, foi possível realizar a geração do mapa de 
produtividade com a ferramenta “Raster Interpolation”, utilizando o método de interpolação 
IDW na segunda potência. Depois de se realizar a interpolação é utilizado um filtro gaussiano 
para suavizar o mapa. Após a geração dos mapas de Argila, NDVI e Produtividade, foi feito 
um alinhamento de pixels com a ferramenta “Align Rasters” para cada um desses três mapas, 
esse alinhamento é necessário para gerar assim as zonas de manejo. As zonas de manejo 
foram feitas com a ferramenta “Cluster Analysis”, selecionando os três mapas que tinham 
sido criados. E por fim, foi-se feita uma filtragem utilizando a ferramenta “Rank Filter” para 
suavizar e eliminar pontos discrepantes da zona de manejo (Zanella et al., 2017). 
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Os resultados obtidos como os dados de Zanella et al. (2015) seguindo os 
procedimentos acima podem ser observados nas figuras 3, 4 e 5. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 4 - Mapa de NDVI feito a partir de imagens da plataforma CBERS 4 
Fonte: Zanella et al., 2015. 
Figura 3 - Mapa de teor de argila. 
Fonte: Zanella et al., 2015. 
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3. CONCLUSÃO 
 
 
A utilização de mapas de variação espacial é muito importante hoje na agricultura, 
principalmente se o objetivo é se ter uma grande produtividade com um baixo custo. Sua 
confecção pode ser feita a partir de dados obtidos no campo com as maquinas apropriadas, e 
Figura 5 - Mapa de produtividade feito com a interpolação dos dados de produtividade filtrados 
Fonte: Zanella et al., 2015. 
Figura 6 - Zonas de manejo delineadas utilizando os mapas de produtividade, teor de argila e NDVI 
Fonte: Zanella et al., 2015. 
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logo depois utilizado softwares para processa-los. O QGIS veio para auxiliar na produção 
desses mapas, pelo fato do mesmo ser gratuito e simples de se utilizar, dessa forma, a 
utilização desse programa se torna algo útil ao produtor. 
 
4. REFERÊNCIAS 
 
CAVALCANTE, R. APOSTILA DE INTRODUÇÃO AO SIG. Belo Horizonte, 
Universidade Federal de Minas Gerais - UFMG, p. 38, 2015. 
 
Geodata. COMO INTERPRETAR MAPAS DE PRODUTIVIDADE NA 
AGRICULTURA DE PRECISÃO. Disponivel em: 
<https://www.geodata.com.br/2019/10/14/mapas-produtividade-na-agricultura-precisao/>. 
Acesso em 22 de fevereiro de 2021. 
 
MOLIN, J. P. GERAÇÃO E INTERPRETAÇÃO DE MAPAS DE PRODUTIVIDADE 
PARA AGRICULTURA DE PRECISÃO. Disponível em: 
<http://www.esalq.usp.br/departamentos/ler/download/CLP%202000.01.PDF>. Acesso em: 
17 de fevereiro de 2021. 
 
MundoGEO. MAPAS DE PRODUTIVIDADE NA AGRICULTURA DE PRECISÃO. 
Disponível em: <https://mundogeo.com/2000/01/01/mapas-de-produtividade-na-agricultura-
de-precisao/>. Acesso em 21 de fevereiro de 2021. 
 
Myfarm. AGRICULTURA DE PRECISÃO: SAIBA O QUE É E COMO UTILIZAR. 
Disponível em: <https://myfarm.com.br/agricultura-de-precisao/>. Acesso em 21 de fevereiro 
de 2021. 
 
SENAR. PROGRAMA AGRICULTURA DE PRECISÃO INTRODUÇÃO À 
AGRICULTURA DE PRECISÃO. Goiás, nº 662, p. 28, 2015. 
 
TRENTIN, R. ESTIMATIVA DE UM ÍNDICE DE ESTRESSE HÍDRICO PARA A 
CULTURA DA CANA-DEAÇÚCAR COM BASE NA TEMPERATURA FOLIAR. 
2010. 81 p. Dissertação (Mestrado em Agronomia) – Universidade Federal de Viçosa, Viçosa. 
 
ZANELLA1, M. A. et al. USO DO SOFTWARE QGIS NA GERAÇÃO DE MAPAS DE 
PRODUTIVIDADE E ZONAS DE MANEJO. Simpósio Mato-Grossense De Mecanização 
Agrícola e Agricultura De Precisão – SIMAP, UFMT, Campus Universitário De SINOP, P. 4, 
2017.