Machine Learning (ML) algorithms have been used as an alternative to conventional and geostatistical methods in digital mapping of soil attributes. An advantage of ML algorithms is their flexibility to use various layers of information as covariates. However, ML algorithms come in many variations that can make their application by end users difficult. To fill this gap, a Smart-Map plugin, which complements Geographic Information System QGIS Version 3, was developed using modern artificial intelligence (AI) tools. To generate interpolated maps, Ordinary Kriging (OK) and the Support Vector Machine (SVM) algorithm were implemented. The SVM model can use vector and raster layers available in QGIS as covariates at the time of interpolation. Covariates in the SVM model were selected based on spatial correlation measured by Moran’s Index (I’Moran). To evaluate the performance of the Smart-Map plugin, a case study was conducted with data of soil attributes collected in an area of 75 ha, located in the central region of the state of Goiás, Brazil. Performance comparisons between OK and SVM were performed for sampling grids with 38, 75, and 112 sampled points. R2 and RMSE were used to evaluate the performance of the methods. SVM was found superior to OK in the prediction of soil chemical attributes at the three sample densities tested and was therefore recommended for prediction of soil attributes. In this case study, soil attributes with R2 values ranging from 0.05 to 0.83 and RMSE ranging from 0.07 to 12.01 were predicted by the methods tested.

ABSTRACT. To map the spatial variability of a field to define the variable rate application, an intensive sampling of the soil-plant system is necessary. The apparent soil electrical conductivity (ECa) has been used for soil mapping because it correlates well with soil attributes, allows for dense sampling and can be obtained at low cost. However, ECa is influenced by soil moisture content, and the variability of this attribute can reduce the reliability of the ECa maps to explain the physical and chemical soil attributes. The objective of this study was to identify conditions that maximize the correlations between the ECa and the soil attributes. The results show that the mean soil moisture content of soil sampled on different dates was correlated with the mean of the ECa. The ideal time for measuring ECa occurred when the mean moisture content of the soil was higher. In this condition, the coefficient of variation for the soil moisture content was lower, there was no correlation between ECa and soil moisture content, and ECa was more correlated with other soil attributes evaluated in this work.Keywords: precision agriculture, temporal variability, soil moisture content.Efeito do teor de água na relação entre a condutividade elétrica aparente e atributos do solo RESUMO. Para mapear a variabilidade espacial de um campo e definir a aplicação em taxa variável, uma amostragem intensiva do sistema solo-planta é necessária. A condutividade elétrica aparente do solo (ECa) tem sido utilizada para o mapeamento do solo, pois correlaciona-se bem com os atributos do solo, permite a amostragem densa e pode ser obtida a baixo custo. No entanto, o ECa é influenciada pelo teor de água do solo, e a variabilidade desse atributo pode reduzir a confiabilidade dos mapas de ECa para explicar os atributos físicos e químicos do solo. O objetivo deste estudo foi identificar as condições que maximizem as correlações entre a ECa e os atributos do solo. Os resultados mostram que o teor de água médio do solo amostrado em diferentes datas foi correlacionado com a média da ECa. O momento ideal para medir ECa ocorreu quando o teor de água médio do solo foi mais elevado. Nesta condição, o coeficiente de variação para o teor de água do solo foi menor, não houve correlação entre ECa e o teor de água do solo, e ECa foi mais correlacionado com outros atributos do solo avaliados nesse trabalho.Palavras-chave: agricultura de precisão, variabilidade temporal, umidade do solo.

No abstract

Latossolo Vermelho Distroférrico, amostrou-se a camada de 0-0,2 m, utilizando grade de 25 x 25 m, totalizando 60 pontos em 5,02 ha. Realizou-se, inicialmente, análise descritiva e de correlação e, posteriormente, análise geoestatística, para identificar a dependência espacial das variáveis estudadas. Utilizando a técnica da cokrigagem, os valores de pH mostraram-se eficientes na estimativa de teores de Ca e Mg, devido a elevada correlação entre esta co-variável e as variáveis a serem estimadas.Palavras-chave -Latossolos. Geoestatística. Variograma Cruzado. Teor de Cálcio. Teor de Magnésio.Abstract -Sought, with this study, estimating, through the use of cokriging, values of calcium and magnesium, using as covariate pH. In a Rhodic Hapludox, sampled the layer of 0-0.2 m, using the grid of 25 x 25 m, totaling 60 points from 5.02 ha. Was held, initially, descriptive analysis and correlation, and subsequently, geostatistical analysis to identify the spatial dependence of variables. Using the technique of cokriging pH values were efficient in the estimation of Ca and Mg, due to the high correlation between this covariate and the variables to be estimated.

aspersão e localizada. Este último método facilita a aplicação de fertilizantes via água, o que aumenta a eficiência de uso dos mesmos e reduz a mão-de-obra, permitindo flexibilizar a época de aplicação dos nutrientes, fracionando-os conforme a necessidade da cultura. Para avaliar o comportamento fenológico, a produtividade e a qualidade dos frutos, foi implantado um experimento em blocos casualizados, com quatro repetições, com os tratamentos: T1-não irrigado, com fertilizantes aplicados ao solo; T2-irrigado, com fertilizantes aplicados ao solo; T3-fertirrigado, com dose anual de fertilizantes parcelada em quatro aplicações; T4-fertirrigado, com dose anual de fertilizantes parcelada quinzenalmente ao longo do ano. O florescimento das plantas iniciou-se cerca de 120 dias após o transplantio e os primeiros frutos foram colhidos cerca de 200 dias após o transplantio, com intervalo entre o florescimento e a frutificação de 80 dias em média. Os tratamentos utilizados não proporcionaram diferenças significativas, em nenhum dos parâmetros avaliados, com picos de produção em agosto e janeiro. As baixas temperaturas e os dias curtos, que ocorrem na região de maio a julho, interromperam a produção nos meses de outubro e novembro. O maracujazeiro amarelo mostrou-se uma cultura com bom desenvolvimento na região, porém, com um período de entressafra que independe dos tratamentos. Os frutos produzidos foram de boa qualidade, tanto para o mercado in-natura quanto para as indústrias processadoras de sucos concentrados. Palavras-chave: Fertirrigação, Gotejamento, Fotoperíodo, Entressafra. YELLOW PASSION FRUIT PRODUCTION IN THE RAINFED AND IRRIGATED CONDITIONS IN JATAÍ -GOABSTRACT: Nowadays the passion fruit plant can be irrigated with any one of the methods available: surface, sprinkler and drip irrigation. In the last method there is possible to apply fertilizers through water, what increases the efficiency and reduces the labor, allowing to turn