A cafeicultura apresenta relevância no contexto da produção agrícola no estado de Minas Gerais. O sul de Minas Gerais produz 50% de todo café do estado, estando presente em pequenas e grandes propriedades, contudo verifica-se menor produtividade por parte dos pequenos produtores quando comparado aos cafeicultores empresariais. Essa baixa produtividade muitas vezes está associado ao baixo acesso às tecnologias. Diante desse cenário, uma alternativa a essa realidade é a difusão adequada de tecnologia que atenda a essa classe de produtores. Nesse contexto o emprego de malhas de amostragem de solo apresenta potencial para ser introduzido em pequenas propriedades com a finalidade de otimizar a utilização dos recursos, uma vez que o processo de amostragem convencional de solo não caracteriza a variabilidade existente, dessa forma o emprego de insumos é realizado através dos teores médios provenientes do processo de amostragem convencional. Objetivou-se avaliar a viabilidade econômica e agronômica do uso de técnicas de Agricultura de Precisão na recomendação de fertilizantes com diferentes malhas de amostragem comparativamente ao modelo tradicional de amostragem de solo na cafeicultura de pequenas propriedades e a definição de zonas de manejo homogênea em função das variáveis químicas de solo e produtividade. O experimento foi realizado na cidade de Inconfidentes MG, na propriedade Fazenda Escola, onde foi utilizado malhas amostrais de solo com 52, 28 e 15 pontos de coleta e no Sítio Água Limpa onde foi testado malhas com 49, 26 e 17 pontos amostrais. Em cada propriedade também foi feito amostragem convencional para verificar a utilização de insumos no processo de amostragem em malhas e no modelo convencional. Foram relacionados os custos de cada processo de amostragem de solo com a receita obtida da produção de café em cada lavoura em estudo. Foi utilizado a Geoestatística para caracterizar a dependência espacial e predizer valores dos atributos nos locais não amostrados. Verificou-se que em algumas malhas de amostragem não foi possível observar dependência espacial. Para alguns parâmetros químicos do solo verificou-se que o modelo de amostragem convencional apresenta potencial para continuar sendo utilizado desde que seja considerada a paisagem na determinação dos limites das lavouras. No estudo da análise econômica global para ambos os processos de amostragem de solo, foi verificada receita negativa. Conclui-se que foi constatada receita positiva apenas para a zona de manejo com 2,1 L/café/planta para o primeiro ano de produção para a Fazenda Escola. Contudo a receita líquida total para a amostragem de solo em malhas e no sistema tradicional foram negativas. Para o Sítio Água Limpa não foram calculados os custos de produção, tendo em vista a falta de dependência espacial para o atributo fósforo. Verifica-se pelos mapas de produtividade, potássio, matéria orgânica e saturação por bases na Fazenda Escola que esses atributos possibilitam definir duas zonas de manejo em função da posição da lavoura no relevo. Para o fósforo e argila, na Fazenda Escola, não houve possibilidade da definição de zonas de manejo. No Sítio Água Limpa não foi possível definir zonas de manejo homogêneas.
Coffee growing has relevance regarding to agricultural production in Minas Gerais state. Southern of Minas Gerais produces 50% of all state coffee, being present in small and large farms, but there is less productivity by small producers when compared to corporate farmers. This low productivity is often associated to low access to technologies. In this scenario, an alternative to the reality is adequate availability of technology that meets this producers’ class. In this context the use soil sampling grids has the potential to be introduced in small farms in order to optimize the use of resources, since the conventional soil sampling process does not characterize the existing variability, so the use of inputs is done through the medium contents from the conventional sampling procedure. The objective was to assess the economic and agronomic feasibility of using precision agriculture techniques on fertilizers recommendation with different sampling grids compared to the traditional model soil sampling in coffee growing of small farms and the definition of homogeneous management zones according to chemical variables of soil and productivity. The experiment was conducted in the city of Inconfidentes - MG, on the Farm Escola property, where soil sampling grids were used with 52, 28 and 15 collection points and in the Água Limpa (small farm) where grids were tested with 49, 26 and 17 sampling points. In each property was also made conventional sampling to verify the use of inputs in the sampling process in grids and in the conventional model. Each soil sample process cost with the obtained revenue of coffee production in each field of study was related. Geostatistics was used to characterize the spatial dependence and predict attribute values in unsampled locations. It has been found that in some grids sampling was not possible to observe spatial dependence. For some soil chemical parameters, it was found that the conventional sampling model has the potential to continue to be used since the landscape is considered in determining the crops limits. In the global economic analysis study for both soil sampling procedures, it was found negative revenue. It is conclude that positive revenue was detected only for the management zone with 2.1 L/coffee/plant for the first year of production for the Farm Escola. However, total net revenue for soil sampling in grids and in traditional system were negative. For Água Limpa were not calculated production costs in view the lack of spatial dependence for the phosphorus attribute. It is observed by the productivity maps; potassium, organic matter and base saturation on the Farm Escola, these attributes enable to define two management zones in crop position function in the relief. For phosphorus and clay there was no possibility of defining management zones. In Água Limpa property there was not possible to define homogeneous management zones.
