Mapeamento de atributos químicos em diferentes densidades amostrais e influência na aduba o e calagem Mapping of chemical attributes in different sampling densities and influence on fertilization and liming

Como processo inicial de mapeamento a amostragem de solo,quando realizada de forma ineficiente, pode levar a um planejamento err neo quanto à aplica o de corretivos e fertilizantes. O objetivo do presente trabalho foi estabelecer uma densidade amostral que ofere a precis o nos mapas de atributos químicos gerados sobre diferentes densidades amostrais, em duas profundidades, e mensurar sua implica o prática na aduba o e calagem para a cultura da soja, na regi o de Guarapuava. Foram comparados mapas para pH, H+Al, P, K, Ca, Mg, V% e necessidade de calagem, nas camadas 0-10 e 0-20 cm, nas densidades amostrais de , , 1, 2 e 4 ha, sendo a primeira densidade tomada como referência de compara o. Os modos de compara o foram a exatid o global e o índice Kappa. A diminui o da densidade amostral depreciou a qualidade dos mapas gerados. Todas as densidades amostrais diferiram entre si quanto à exatid o porém foram encontrados bons níveis de exatid o até a densidade amostral de uma amostra por hectare. A agricultura de precis o utiliza, de forma mais eficiente, a quantidade de calcário e fertilizantes do que a agricultura convencional. Soil sampling and initial mapping process, when performed inefficiently, can lead to erroneous planning regarding the application of fertilizers. The objectives of this study were to establish a sampling density that provides accurate maps of the chemical attributes generated for different sampling densities in two depths, and to measure their practical implications in fertilization and liming for soybean on an Oxisol in the region of Guarapuava. Maps were compared for the attributes pH, H+Al, P, K, Ca, Mg, base saturation and the lime requirement, in the layers 0-10 and 0-20 cm, in the sampling densities of , , 1, 2 and 4 ha, being the first density taken as a reference for comparison. The methods of comparison were the overall accuracy and Kappa index. The decrease in sample density depreciated the quality of the generated maps. All sampling densities differ as to the accuracy, however, showed good levels of accuracy for the sample density of one sample per hectare. Precision agriculture uses in a better way the amount of lime and fertilizer than conventional agriculture.