O objetivo deste trabalho foi utilizar técnicas de georreferenciamento e de geoestatística para analisar a variabilidade espacial da força de desprendimento de frutos de cafeeiros por meio de semivariogramas e pela interpolação por krigagem. O trabalho foi conduzido no município de Três Pontas - MG, Brasil. A força de desprendimento dos frutos verdes e de cerejas dos cafeeiros foi obtida por meio de um protótipo de dinamômetro em pontos georreferenciados. A dependência espacial dos dados foi analisada por meio de ajustes de semivariogramas, clássico e robusto, para o método dos mínimos quadrados ordinários e ponderados, e apenas o ajuste clássico, para os métodos da máxima verossimilhança e máxima verossimilhança restrita. Testaram-se, para cada um dos métodos, os modelos esférico, exponencial e gaussiano. Os mapas de isolinhas obtidos por krigagem foram produzidos, baseados no melhor método e modelo de ajuste da função semivariograma, que foram obtidos pelas estatísticas de validação. As variáveis em estudo apresentaram estruturas de dependência espacial, as quais foram modeladas pelos semivariogramas, o que possibilitou a confecção dos mapas de isolinhas de distribuição espacial, obtidos por krigagem. Foi possível identificar os locais mais propícios para se iniciar a colheita seletiva e mecanizada dos frutos do cafeeiro.
The aim of this study was to use the georeferencing and geostatistics techniques to evaluate the spatial variability of coffee fruit detachment force by semivariograms adjustments and kriging interpolation. The study was conducted in Três Pontas, MG, Brazil. The detachment force of green and mature coffee fruit was obtained throughout a prototype dynamometer on georeferenced locations. The spatial dependence data was evaluated by classical and robust semivariogram adjustments, using ordinary least square and weighted least squares methods. Maximum likelihood and restricted maximum likelihood methods were also evaluated, but only for the classical semivariogram. Spherical, exponential and Gaussian models were compared for all the evaluated methods of semivariogram estimation. The isoline maps obtained by kriging were generated based on the best adjustment method and model of the semivariogram function obtained by the statistical validation. The studied variables showed spatial dependence, which were modeled by semivariograms that allowed plot isoline maps of the spatial distribution obtained by kriging. It was possible to identify the best places to start the mechanical and selective coffee fruit harvest.
