A busca por um uso mais eficiente dos recursos naturais tem levado o setor agrícola a adotar práticas de manejo cada vez mais precisas, especialmente em áreas irrigadas. Nesse cenário, a irrigação de precisão com base em zonas de manejo se destaca como uma estratégia capaz de melhorar o aproveitamento de água e energia, sem prejudicar o desempenho produtivo das culturas.
Desenvolvemos um plugin para o QGIS em parceria com o Dr. Silas Alves Souza e o Professor Doutor Fernando Campos Mendonça que já está disponível para download e uso open source no repositório oficial do QGIS.
Para baixar e usar, basta ir ao menu de complementos e pesquisar por VRI Pivo. Não esqueça de marcar, na aba “Opções”, a alternativa “Mostrar também os complementos experimentais”, pois o plugin foi recém-desenvolvido e permanece como experimental. Também é fundamental instalar o SAGA Next Gen, versão 9.10.0, para o funcionamento do plugin.
O plugin tem por objetivos:
a) automatizar as etapas de interpolação, processamento dos dados e delimitação das zonas de manejo voltadas à irrigação em sistemas de pivô central;
b) adaptar para pivô central um método de definição de zonas de manejo com geometria regular, em formato de “fatias de pizza”, utilizando a variação da lâmina aplicada por meio do controle da velocidade do equipamento, como alternativa aos métodos baseados em pixels ou em zonas de formatos irregulares.
O plugin é capaz de executar esse fluxo de trabalho, facilitando todo o processo de delineamento de zonas de manejo para fins de irrigação, em uma ferramenta livre e open source, integrada às funções já existentes no QGIS.
Segue um memorial descritivo sobre o plugin VRI Pivo:
O uso de zonas de manejo já é amplamente conhecido na agricultura de precisão, sobretudo em aplicações voltadas ao suprimento nutricional das culturas. Na irrigação, porém, essa abordagem ainda é menos difundida e demanda maior aprofundamento técnico. Quando aplicadas ao manejo da irrigação, as zonas de manejo permitem ao produtor aproveitar a estrutura já existente na propriedade, desde que o sistema conte com recursos para distribuir diferentes lâminas de água conforme a necessidade de cada setor. Em áreas com zonas irregulares, essa diferenciação pode ser feita por conjuntos de aspersores capazes de aplicar água de forma específica em cada porção da área, abordagem que neste trabalho foi denominada VRIzona. Já quando as zonas são organizadas em setores regulares, em formato semelhante a “fatias de pizza”, o manejo pode ser realizado por meio da alteração da velocidade de deslocamento do pivô, estratégia definida como VRIvelocidade.
A partir dessa proposta, foi estruturada uma metodologia de delineamento de zonas de manejo compatível com as características operacionais dos sistemas de pivô central, especialmente nos casos em que a aplicação em taxa variável ocorre por controle de velocidade. Nessa abordagem, as zonas são definidas em setores geométricos regulares, facilitando sua adaptação ao equipamento em campo. Com base nessa metodologia, foi criado um plugin para o QGIS capaz de executar de forma otimizada todo o fluxo de trabalho, aproveitando os recursos já disponíveis no software em um ambiente livre e de código aberto. A solução proposta representa uma alternativa prática para a adoção da irrigação em taxa variável, reduzindo a complexidade operacional, aproveitando a infraestrutura já existente na propriedade e contribuindo para diminuir os custos de implementação, sem abrir mão dos benefícios esperados com a técnica.
Para viabilizar essa proposta, foi desenvolvido um plugin integrado ao QGIS com a finalidade de automatizar o fluxo de trabalho associado ao método otimizado de delineamento de zonas de manejo para irrigação em pivô central. Plugins, também conhecidos como complementos ou módulos de extensão, são aplicações criadas para ampliar as funcionalidades de um software principal por meio da adição de recursos específicos. Em geral, são leves, objetivos e executados apenas quando necessários. O plugin “VRI Pivo” foi programado em Python 3.13, possui compatibilidade com macOS, Linux e Windows, e pode ser utilizado no QGIS a partir da versão 3.22.9. Sua interface gráfica foi construída com PyQt5. Atualmente, o plugin está disponível tanto no GitHub quanto no repositório oficial de plugins do QGIS.
A interface do plugin foi organizada em três abas principais: i) Entrada de dados; ii) Interpolação; e iii) Zonas de manejo de irrigação. Na aba de entrada de dados, o usuário informa os arquivos vetoriais necessários para a análise, como o contorno do pivô central em formato de polígono e os dados georreferenciados em pontos, além de selecionar a variável que será trabalhada. Quando o usuário já dispõe de um mapa interpolado da variável de interesse, ou mesmo de um raster derivado de sensoriamento remoto ou proximal, esse arquivo pode ser carregado diretamente na etapa de delineamento das zonas de manejo. Para que o processamento ocorra corretamente, os dados devem estar previamente reprojetados para o sistema UTM. Nessa mesma etapa, o plugin também apresenta estatísticas descritivas da variável selecionada, como média, valor máximo, valor mínimo, amplitude, desvio padrão e quartis, permitindo uma avaliação inicial dos dados antes do avanço para as etapas seguintes.
Interface do plugin. Aba: Entrada de dados.
Na aba de interpolação, o plugin executa a interpolação espacial da variável escolhida na etapa anterior por meio de Krigagem Ordinária, considerando a resolução espacial definida pelo usuário. Para isso, foi incorporada a ferramenta Ordinary Kriging do módulo Spatial and Geostatistics do SAGA Next Gen, versão 9.10.0. O processo considera o número máximo de pares de pontos vizinhos, mas também permite ao usuário definir limites mínimos e máximos para essa vizinhança. O plugin ainda oferece opções para selecionar a medida estatística usada na quantificação do erro de predição, como desvio padrão ou variância, bem como para definir a forma de ajuste automático do semivariograma ao modelo teórico mais adequado aos dados experimentais, de modo a representar a dependência espacial observada. Além dos mapas interpolados com os valores estimados e seus respectivos erros, o sistema realiza validação cruzada nos formatos Leave one out, 2-fold ou k-fold, comparando valores observados e preditos. Ao final, também são gerados arquivos com os resultados das análises, incluindo os erros de predição e os indicadores da validação cruzada. Quando o usuário já possui o raster interpolado, essa etapa pode ser ignorada, e o plugin direciona o fluxo diretamente para a delimitação das zonas de manejo.
Interface do plugin. Aba: Interpolação.
Na aba destinada às zonas de manejo de irrigação, o plugin aplica análise de agrupamento aos dados geoespaciais por meio do método fuzzy k-means, gerando mapas em dois formatos distintos. O primeiro corresponde às zonas de manejo com geometria irregular, denominadas VRIzona, nas quais a variabilidade espacial exige controle individualizado da aplicação por aspersor. O segundo corresponde às zonas de manejo definidas para controle de velocidade do pivô, chamadas de VRIvelocidade, em que a lâmina aplicada pode ser ajustada pela rotação do equipamento. Para essa etapa, foi implementado o algoritmo fuzzy k-means da biblioteca Python Scikit-Fuzzy, permitindo a análise de similaridade entre os pontos por meio de três estratégias: Distância Mínima Interativa, Hill-Climbing e a combinação entre ambas. Na versão atual, o plugin ainda não determina automaticamente o número ideal de zonas com base em critérios como FPI e NCE, previstos na metodologia original. Assim, essa definição permanece sob responsabilidade do usuário, que deve informar o número de zonas desejado com apoio de análises externas ou do conhecimento prévio sobre a variabilidade da área.
Interface do plugin. Aba: Zonas de manejo de irrigação.
Depois que as informações necessárias são preenchidas e os parâmetros são definidos, o plugin gera arquivos temporários que podem ser visualizados diretamente no ambiente do QGIS. Em seguida, o usuário tem a opção de salvá-los no diretório de sua preferência. O fluxo também permite selecionar apenas os processos e produtos desejados, possibilitando executar o conjunto completo de rotinas ou apenas etapas específicas. Em todas as abas, há orientações resumidas para auxiliar o uso da ferramenta, incluindo observações importantes e requisitos mínimos para o funcionamento adequado.
Para verificar o desempenho da ferramenta, foi realizado um estudo de caso comparando os resultados produzidos pelo plugin com aqueles obtidos a partir da execução do fluxo de trabalho otimizado.
Os testes mostraram que o plugin conseguiu reproduzir o fluxo de trabalho proposto, gerando mapas interpolados de AD e os respectivos mapas das estratégias de manejo da irrigação por VRIzona e VRIvelocidade de forma semelhante aos resultados obtidos pelo método otimizado, considerando a dimensão de pixel de 10 x 10 metros. Quando os mapas produzidos por ambas as abordagens foram sobrepostos na mesma condição de resolução espacial, observou-se que, na maior parte da área irrigada, as diferenças entre os valores de AD permaneceram próximas de zero, indicando alta compatibilidade entre os resultados.
Mapas interpolados de água disponível (AD) e respectivos mapas de irrigação por zonas de manejo irregulares (VRIzona) e zonas de manejo por controle de velocidade (VRIvelocidade) para resolução de pixel de 10 x 10 m onde A) foram gerados pelo fluxo de trabalho otimizado B) gerados pelo plugin e C) é a diferença entre os valores de AD, obtida pela sobreposição de A e B.
Entre as limitações observadas, destaca-se o fato de que o plugin ainda não calcula automaticamente indicadores que auxiliem na escolha do número mais adequado de zonas de manejo, como FPI e NCE, utilizados no método otimizado. Na prática, isso faz com que o usuário precise informar esse número de forma direta, com base em análises externas ou em seu conhecimento da área. Outro aspecto importante é que, no caso das zonas voltadas ao controle de velocidade, a discretização da área está atualmente restrita a dois tamanhos de setor: 1° e 5°, equivalentes a 360 e 72 fatias, respectivamente. Embora essas opções atendam à maior parte dos sistemas de pivô central, seria interessante ampliar essa flexibilidade para que o tamanho das fatias pudesse ser ajustado conforme a resolução espacial dos dados amostrados. Em situações de baixa densidade amostral, por exemplo, setores maiores que 5° podem representar melhor a variabilidade da área. Já em cenários com densidade amostral média ou alta, intervalos intermediários entre 1° e 5° podem ser mais adequados.
Esse Memorial Descritivo foi escrito por Silas Alves Souza. O plugin faz parte de sua tese de doutorado sob a orientação do Professor Fernando Campos Mendonça no Departamento de Engenharia de Biossistemas, da ESALQ/USP, e com bolsa financiada pelo CNPq.
