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title: "Interpolaçao dedados de fertilidade"
author: "Adenor Vicente Wendling"
date: "28/07/2021"
output: html_document
bibliography: ../Fruti.bib
csl: ../abnt.csl
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# Introdução

>> Adenor - ver <http://www.qgistutorials.com/en/docs/3/creating_heatmaps.html> e
o livro "QGIS Desktop 3.16 User Guide", pag 801.


Com o avanço da tecnologia e do uso de ferramentos de georeferrenciamento e estatística, surge também a possibilidade de melhorar a capacidade de uso e interpretaçao de dados volumosos. Provém daí também a agricultura de precisão, onde existe  uma  forte  dependência  do  conhecimento das condições climáticas e do solo, e, consequentemente do uso de ferramentas, como o QGIS, para auxiliar no uso dos dados.

Enquanto que na agricultura  convencional pressupoẽ-se que as  áreas  de  cultivo  são uniformes numa mesma gleba, na agricultura de precisão busca-se as causas da variabilidade  dos  parâmetros  do  solo  que  influenciam  a  produtividade  das  culturas, dentro da mesma gelba @CQFSRS. Ou seja, na agricultura convencional pressupõe-se coletas de solo por gleba ou região homogenea, e na agricultura de precisão são realizadas amostras de solo georeferenciadas em inpumeros pontos desta mesma gleba ou área homogenea.


É impossível (até o momento - julho 21) ter uma avaliacão perfeita do solo onde se cultivam as lavouras, sendo ainda usado uma amostragem espacial para caracterizar as características do solo. Quanto maior a capacidade de amostragem do solo, mais eficiente será a interpretação e uso dos dados, todavia, com as limitações ainda existentes, usa-se ferramentas para diminuir os erros decorrentes da falta da amostragem plena.

Com os dados das inúmeras amostras de solo georeferenciadas, gera-se os mapas de fertilidade através da interpolação de dados. São os assim chamados "mapas de calor".
A interpolação de dados serve para eliminar o chamado “efeito mosaico”  ou  “efeito  xadrez”  na  visualização  de  mapas  temáticos. É o uso de uma equação matemática, para estimar um conjuto de dados separados no espaço, a partir de dados espaciais conehecidos. Ou seja, os dados conhecidos serão utilizados para estimar os dados enexistentes. 


Existem vários métodos de interpolaçao de dados, como a krigagem, o inverso do quadrado da distância, etc. Segundo @SILVA2008, "a krigagem faz uma descrição mais acurada da  estrutura  espacial  dos  dados  e  produz  valiosa  informação  sobre  a  distribuição  da  estimativa  do  erro, por ser entendida como uma série de técnicas de  análise  de  regressão  que  procura  minimizar  a  variância estimada a partir de um modelo prévio, que leva em conta a dependência estocástica entre os dados distribuídos no espaço". A vantagem do métodod do "inverso do quadrado da distância" é ser mais fácil de ser utilizada. 

O Qgis possui um renderizador de "mapa de calor" que pode ser usado para estilizar uma camada de ponto em um mapa de calor através de algoritmo de processamento @Gandhi2021.

Além disso, vários complementos estão disponíveis para o QGIS, além de sofwares/app para celulares. 

Neste tutorial, a princípios será apresentado o uso método de estimação determinística do inverso do quadrado da distância.

# Passos para a interpolação
Existem vários complementeos de interpolação no Qgis: interpolation pelo complemento "**Feature Grid Creator**
## Elaboração do grid de amostragem
* instalar o complemente **Feature Grid Creator** 
* Clique no botão "create a grid of trench or holes* (ou clique em vetor -Feature Grid Creator - create a grid of trench or holes )

>> Para mim foi necessário alterar a EPSG para um com UTM - usei a EPSG - 32722. Também foi solicitado selecinar a camada vetorial.

* Selecionar a distância entre os pontos de amostragem de sua preferência. Neste tutorial foi utlizado 100 metros entre os pontos, formando um grid de uma coleta por ha. Com este intervalo amostral seriam necessárias 1527 amostras. 
* Calcular as coordenadas geogŕaficas dos pontos amostrais: Com a calculadora de campo, define-se o nome da coordenada X, no formato decimal, com comprimento de 10  e precisão de 4 casas decimais. No Campo equação deve ser digitado **$x** e, com um clique em **Ok** estarão definidas as coordenadas X de cada ponto.
Em seguida, para definir as coordenadas Y, procedo os mesmos passos, apenas alterando o nome, e no campo das equações digitando **$y**. 

# Usando as ferramentas do QGIS



# Referências



