Dissertação/Tese AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA EM AVALIAÇÃO QUALITATIVA DE PREPARO DO SOLO - PPGPV

A intensificação das operações mecanizadas no Cerrado brasileiro tem ampliado a necessidade de métodos quantitativos, precisos e espacialmente contínuos para a avaliação da qualidade do preparo do solo, especialmente para implantação de sistemas conservacionistas. Avaliações convencionais, fundamentadas em medições pontuais, apresentam limitações quanto à representação da variabilidade espacial dos atributos físicos do solo e à identificação de variações microtopograficas geradas implementos agrícolas. Nesse contexto, esta dissertação teve como objetivo avaliar a aplicabilidade de aeronaves remotamente pilotadas (RPAs) na caracterização da qualidade do preparo do solo, integrando informações microtopográficas obtidas por modelos digitais de elevação (MDEs) de alta resolução com atributos físicos mensurados em campo. Os experimentos foram conduzidos em área agrícola do Cerrado mineiro, submetida a diferentes operações mecanizadas de preparo do solo, incluindo subsolador, escarificador e sulcador, com distintas profundidades e intensidades de mobilização. Os levantamentos aéreos foram realizados com ARPs equipadas com sensores RGB, e os MDEs foram gerados por fotogrametria digital utilizando algoritmos de Structure from Motion (SfM). A caracterização microtopográfica da superfície do solo foi realizada por meio da extração de parâmetros como variação altimétrica e rugosidade superficial. Em campo, a resistência do solo à penetração foi determinada com penetrômetro digital, sendo os dados analisados por estatística descritiva e inferencial, incluindo medidas de tendência central, dispersão e comparação entre tratamentos. A estrutura espacial da resistência à penetração e dos parâmetros microtopográficos foi avaliada por meio de análise geoestatística, com ajuste de modelos teóricos de semivariograma e interpolação espacial por krigagem ordinária. Os resultados evidenciaram padrões espaciais bem definidos, com dependência espacial moderada a forte, permitindo a identificação de zonas com diferentes níveis de compactação e intensidade de preparo. Observou-se elevada concordância entre as áreas de maior rugosidade superficial e as zonas de menor resistência à penetração, indicando a capacidade dos MDEs em representar indiretamente a ação dos implementos agrícolas. Conclui-se que a integração entre ARPs, modelagem digital da superfície do solo e análises estatísticas e geoestatísticas constitui uma abordagem robusta, não destrutiva e eficiente para a avaliação da qualidade das operações mecanizadas, com elevado potencial de aplicação no monitoramento do preparo do solo e no suporte à tomada de decisão em sistemas de agricultura de precisão.

The intensification of mechanized operations in the Brazilian Cerrado has increased the demand for quantitative, accurate, and spatially continuous methods to assess soil tillage quality, especially for the implementation of conservation systems. Conventional evaluations based on point measurements present limitations in representing the spatial variability of soil physical attributes and in identifying microtopographic variations generated by agricultural implements. In this context, this dissertation aimed to evaluate the applicability of remotely piloted aircraft systems (RPAS) for characterizing soil tillage quality by integrating microtopographic information derived from high-resolution digital elevation models (DEMs) with soil physical attributes measured in the field. The experiments were conducted in an agricultural area of the Cerrado region of Minas Gerais, subjected to different mechanized soil tillage operations, including subsoiler, chisel plow, and furrow opener, with distinct depths and intensities of soil disturbance. Aerial surveys were carried out using RPAS equipped with RGB sensors, and DEMs were generated through digital photogrammetry using Structure from Motion (SfM) algorithms. Soil surface microtopography was characterized through the extraction of parameters such as altimetric variation and surface roughness. In the field, soil penetration resistance was determined using a digital penetrometer, and the data were analyzed through descriptive and inferential statistics, including measures of central tendency, dispersion, and comparisons among treatments. The spatial structure of penetration resistance and microtopographic parameters was evaluated using geostatistical analysis, with theoretical semivariogram modeling and spatial interpolation by ordinary kriging. The results revealed well-defined spatial patterns with moderate to strong spatial dependence, allowing the identification of zones with different levels of soil compaction and tillage intensity. A high degree of agreement was observed between areas of higher surface roughness and zones of lower penetration resistance, indicating the ability of DEMs to indirectly represent the effects of agricultural implements. It is concluded that the integration of RPAS, digital soil surface modeling, and statistical and geostatistical analyses represents a robust, non-destructive, and efficient approach for evaluating mechanized operation quality, with high potential for application in soil tillage monitoring and decision support within precision agriculture systems.