A amostragem é uma ferramenta de previsão confiável que não é usada apenas na agricultura. Os pesquisadores que prevêem os resultados das eleições ou as agências de saúde que planejam a próxima onda da Covid estão todos usando amostras do que está na população agora para tomar decisões sobre o futuro. Os produtores que coletam amostras de árvores para avaliar a saúde da fazenda estão usando os mesmos princípios gerais.
Em todos esses casos, quanto melhores forem suas técnicas de amostragem, mais precisos serão seus dados e melhores serão suas decisões.
Se você estiver monitorando pragas e doenças em evolução, crescimento e produtividade de árvores ou irrigação e saúde do solo, você precisará de dados que reflitam adequadamente a condição de suas plantações.
Revisitando a amostragem tradicional
A amostragem envolve o envio de observadores para medir as diferentes características das árvores em seu bosque. Ao coletar amostras de árvores que representam uma seção transversal das árvores no bosque, os produtores podem obter dados suficientes para refletir a saúde do bosque sem verificar cada árvore. Isso geralmente é feito verificando uma certa porcentagem de árvores selecionadas aleatoriamente, na esperança de obter amostras que ofereçam uma representação justa.
Do ponto de vista científico, a amostragem aleatória pode ser útil quando não há dados suficientes sobre quais árvores representam melhor todo o bosque. No entanto, esse método de amostragem envolve missões de reconhecimento caras e demoradas, onde os escoteiros geralmente viajam dezenas de quilômetros até bosques distantes e medem até 100 árvores por dia.
O que é amostragem inteligente?
A amostragem inteligente é uma versão da amostragem regular, permitindo que os escoteiros coletem dados melhores e/ou meçam menos árvores. Com a amostragem regular, os escoteiros contam com uma seleção aleatória de árvores para representar o todo, enquanto com a amostragem inteligente, os escoteiros escolhem suas amostras com base na distribuição de parâmetros específicos da árvore. Com amostras que refletem a saúde, a idade, a altura, o tipo de irrigação e o tamanho da copa das árvores em todo o bosque, os dados podem refletir melhor a realidade no terreno.
Por que usar a amostragem inteligente?
Na amostragem, o tempo é fundamental: os agricultores devem ser capazes de detectar doenças em seus estágios iniciais para que possam erradicar os problemas precocemente e evitar infectar outras árvores. Digamos que em um bosque de 10.000 árvores, metade das árvores esteja saudável, enquanto a outra metade esteja infectada pelo CIPO. Usando os métodos tradicionais de amostragem, os escoteiros teriam que amostrar aleatoriamente aproximadamente 100 árvores para coletar dados sólidos. Com a amostragem inteligente, no entanto, os escoteiros poderiam coletar apenas duas amostras para garantir que os dois grupos estivessem representados. Com apenas 10 ou 20 amostras, eles obteriam os mesmos dados fortes que teriam com 100 amostras selecionadas aleatoriamente.
A amostragem inteligente cria uma situação ganha-ganha, gerando dados mais confiáveis e exigindo menos tempo, dinheiro e mão de obra do que a amostragem regular.
Como fazer uma amostragem inteligente:
Antes de iniciar o processo, determine as unidades de medida que você pretende usar: você vai medir um bosque ou vários? Defina os parâmetros mais importantes para sua amostragem, como idade, altura, saúde etc.
- Divida as árvores em caixas. Por exemplo, divida as árvores por idade (em anos): 0-4, 5-10, 11-15, etc. Ou crie um sistema mais complexo que inclua parâmetros sobrepostos, como compartimentos de árvores de 5 a 10 anos com um volume inferior a 25 m ^ 3.
- Determine a porcentagem de árvores em cada compartimento. Isso é a distribuição dos parâmetros da árvore. Para garantir que você tenha escolhido intervalos de compartimentos precisos, calcule o desvio padrão dos valores dos parâmetros e garanta que os valores resultantes sejam suficientemente homogêneos. (Há algumas métricas que você pode usar, como por classe std, pontuação de homogeneidadee informações mútuas normalizadas entre compartimentos adjacentes.)
- Escolha uma porcentagem de árvores de cada compartimento para amostrar. Por exemplo, se 10% das árvores tiverem de 0 a 4 anos e 90% tiverem de 5 a 10 anos e você quiser amostrar 100 árvores, selecione 90 árvores para amostrar da faixa etária de 5 a 10 anos e 10 árvores para amostrar da faixa etária de 0 a 4 anos.
- Usando esses números, escolha amostras aleatórias dentro de cada compartimento.
Levando a amostragem inteligente a um novo patamar
Os agricultores podem aprimorar ainda mais suas práticas de amostragem inteligente por meio de imagens de alta resolução, uma técnica que permite que você, a partir de qualquer dispositivo digital, visualize árvores infectadas ou fracas suscetíveis a doenças e parâmetros das árvores, como tamanho, volume e altura da copa.
Imagens de alta resolução são cruciais para fazendas de grande escala. Um de nossos clientes tem milhões de árvores em milhares de hectares com 10.000 árvores por bosque. Usando a amostragem tradicional, os produtores tiveram que medir pelo menos 100.000 árvores. No entanto, com a imagem de alta resolução por árvore, o aplicativo móvel e o banco de dados personalizável do SeeTree, a empresa agrícola só precisou amostrar 2.000 árvores. Isso representa uma redução de 98% na amostragem.
Cada banco de dados SeeTree pode ser personalizado para armazenar uma variedade de parâmetros no nível da árvore e do bosque, incluindo idade da árvore, tipo de porta-enxerto e submercadoria. Nossos produtores podem então integrar cada um desses parâmetros, incluindo os locais em que eles se sobrepõem, em um sofisticado protocolo de amostragem inteligente.
Progredindo por meio de melhores métodos de amostragem
Não é fácil mudar para a amostragem inteligente. É necessário erradicar velhos hábitos e plantar novos em seu lugar. Mas a amostragem pode ter altos riscos. Por exemplo, algo simples, como uma previsão incorreta de rendimento, pode levar à insuficiência de mão de obra ou ao desperdício de recursos. É por isso que a amostragem inteligente, com seus custos mais baixos, resultados mais rápidos e dados mais confiáveis, pode ser exatamente o que você precisa para ampliar e melhorar seus resultados.
