Notícias fundação Shunji Sishimura

12/05/2021

AGRICULTURA DE PRECISÃO - Interpretar e agir

AGRICULTURA DE PRECISÃO
 
Interpretar e agir
 
Ferramentas para determinação de Zonas de Manejo são importantes para auxiliar na tomada de decisão em relação à abordagem específica em cada talhão. No entanto, é necessário saber interpretar corretamente cada dado para garantir o melhor aproveitamento possível da tecnologia e converter em aumento de produtividade

Agricultura cada vez mais com­petitiva, com custos elevados e margens apertadas, este é o cenário da agricultura moderna. Mais do que nunca, com o aumento das tec­nologias disponíveis para os produto­res, se faz necessário o gerenciamento das informações levantadas no campo, porém apenas as informações de quali­dade geradas por pessoas qualificadas e comprometidas conseguem levar ao sucesso da lavoura.

 

Os dados de análises sobre condutividade elétrica aparente do solo, índi­ces de vegetação e produtividade das culturas auxiliam muito na identifica­ção e no manejo da variabilidade espa­cial, direcionando amostragem de solo, acompanhamento no desenvolvimen­to da lavoura, identificação de proble­mas com nematoides, variação de tex­tura, fertilidade, aplicações de insumos em taxa variada etc. Isso possibilita uma tomada de decisão específica para cada condição em cada zona de manejo den­tro do talhão, respeitando a aptidão de cada ambiente e impactando significa­tivamente na rentabilidade, garantin­do a sustentabilidade e a longevidade da atividade agrícola.

Algumas dessas ferramentas de identificação da variabilidade espacial nos campos já são amplamente difun­didas e muitas vezes utilizadas sem muito critério. Um exemplo são os índi­ces vegetativos, em que o mais conhe­cido é o NDVI. Quando obtidos por sen­sores passivos como imagens de satéli­te ou drones, é necessário tomar cuida­do com relação aos resultados obtidos através dessas ferramentas, pois estes têm seus valores de leituras muito in­fluenciados por fatores climáticos no momento da leitura como sombreamento por nuvens, incidência de lumi­nosidade ou ângulo do sol em relação ao eixo perpendicular ao solo.

CONDUTIVIDADE ELETRICA APARENTE DO SOLO

A mensuração da condutividade elétrica aparente do solo (CEa) teve como propósito inicial a identificação de problemas com salinidade em campos de produção em zonas áridas com sistema de cultivo irrigado ou zonas com lençol freático de baixa profundidade.

Com o passar do tempo, foram descobertas outras finalidades e outras correlações para os dados gerados de condutividade elétrica. A Fundação de Apoio à Pesquisa Agropecuária do Mato Grosso (Fundação MT), empresa de pesquisa e consultoria sediada em Rondonópolis (MT), trabalha com condutividade elétrica do solo desde 2011, inicialmente voltada à pesquisa e ao desenvolvimento de técnicas para obtenção e uso dos resultados. A partir de 2013, passou a trabalhar também em áreas comerciais e hoje tem em seu banco de dados mais de 35 mil hectares mapeados em propriedades de parceiros e seus dados sendo utilizados para otimização da produtividade e rentabilidade das culturas principalmente soja, milho e algodão.

A mensuração da CEa do solo é mui­to influenciada por várias propriedades físico-químicas do solo, tais como: sais solúveis, mineralogia e conteúdo de ar­gila, quantidade de água presente no solo, densidade volumétrica e matéria orgânica.

A leitura da CEa pode ser feita com sensores acoplados a veículos ou trato­res que percorrem a área que se quer analisar, apresentando boa capacidade operacional, aproximadamente 30 a 40 hectares por hora, porém requerendo presença de umidade no solo.

Os dados resultantes da leitura de CEa têm alta correlação com os atributos físicos do solo e é uma ferramenta fun­damental para ser utilizada em talhões onde existe variabilidade na textura do solo. Através da eletricidade, o sensor de CEa consegue detectar ambientes diferentes dentro do talhão, separando-os em classes e permitindo o direcionamento da investigação. O mapa de CEa é um direcionador, por exem­plo, de amostragem de solo por apre­sentar uma alta correlação com teores de argila e também com produtivida­de, bem como atributos químicos que são condicionados pela textura do solo.

A Figura 1 é um mapa de conduti­vidade elétrica ao lado de um mapa de textura, onde a coleta de solo foi realizada direcionada pelos dados de condutividade elétrica em um talhão de 135 hectares. No mapa em tons de marrom, CEa, as cores diferentes entre as regiões dos mapas indicam em tons mais claros valores menores de CEa, e nas tonalidades mais escuras, maiores valores de CEa. As cores do mapa de tex­tura variam conforme a legenda.

Os números de condutividade elé­trica são relativos, ou seja, as amplitu­des dos valores variam de acordo com o momento da avaliação, porém as di­ferenças permanecem diferenciando os ambientes.

A quantidade de área contida em cada subdivisão de amostragem de solo é dependente da variação que existe no campo, não tendo valor fixo e sen­do uma maneira muito mais racional de identificação de variabilidade dos ambientes.

ÍNDICE DE VEGETAÇÃO

Índices de vegetação são obtidos através de sensores ópticos, que são capazes de medir a quantidade de luz, de comprimentos de ondas específicos que as plantas refletem, e através de cálculos matemáticos são obtidos os índices de vegetação como NDVI, NDRE, dentre outros. Os dados de índice de vegetação obtidos nos permitem um direcionamento da investigação da lavoura enquanto a cultura ainda está no campo, subsidiando a utilização de estratégias que podem impactar diretamente na produtividade e rentabilidade da lavoura.

Um exemplo de uso dos índices de vegetação, é para a cultura do algodão, que tem o ciclo mais longo em relação a soja e milho, e extremamente depen dente do manejo de nitrogénio e regulador de crescimen­to que é feito no decorrer do cultivo. Esta ferramenta é im­portantíssima para auxiliar na tomada de decisão quanto às determinações de doses e locais de aplicação de regulador de crescimento e nitrogénio.

Para as culturas de soja e milho, estes índices de vegeta­ção também são muito utilizados, direcionando as vistorias nas lavouras e assim auxiliando na identificação de proble­mas provenientes de diferenças de ambientes, ataque de pra­gas, doenças ou até mesmo problemas operacionais que es­tejam causando variabilidade nas lavouras.

A Figura 2 identifica as áreas em que a soja apresenta me­nor desenvolvimento nas regiões com coloração mais clara e nas regiões com coloração mais escura a cultura apresen­ta maior desenvolvimento e vigor.

MAPAS DE PRODUTIVIDADE

Os dados de produtividade são obtidos através de senso­res instalados nas colhedoras que registram a quantidade de material que chega no reservatório da máquina, sejam grãos ou plumas, e através de uma antena de GPS é possível georreferenciar os pontos onde há ou não variação da produtivi­dade dentro do talhão.

A Figura 3 destaca três mapas de produtividade de milho durante três safras consecutivas do mesmo talhão. Nota-se que a produtividade varia em relação aos anos de cultivo, sendo influenciada por manejos, datas de plantio, escolha de híbridos e diferenças climáticas entre os anos. Porém, as regiões com maiores e menores produtividades se mantêm praticamente nas mesmas posições, caracterizando as dife­renças de ambientes de produção existentes neste talhão.

Para se obter uma informação confiável, os dados extra­ídos dos monitores de colheita são trabalhados para elimi­nação de erros e ruídos (dados ruins). Esta etapa de proces­samento dos dados faz total diferença no resultado final do monitoramento de colheita, uma vez que dados mal traba­lhados geram uma informação errada e toda tomada de decisão dependente desses dados estará equivocada, acarre­tando custos desnecessários ou até mesmo decréscimo em produtividade.

Tudo o que acontece na lavoura durante a safra, desde recomendação química, corretivos, tratos culturais, quali­dade operacional, escolha da cultivar/híbrido, clima e inclu­sive histórico de anos passados, tem reflexo direto nos da­dos de produtividade e consequentemente na rentabilida­de das lavouras.

Após as informações levantadas, é possível recomendar manejos distintos para cada região do talhão, respeitando as aptidões do ambiente, otimizando resultados e maximi­zando lucros.

A agricultura tem passado por uma fase de moderniza­ção tecnológica imensa. Os grandes gargalos são a qualifica­ção de mão de obra, a qualidade das informações e a gestão dos dados obtidos, ou seja, como fazer com que essa quan­tidade de informação se reverta em ações que gerem lucro.

Como dito acima, é de fundamental importância que os da­dos gerados por sensores, sejam eles quais forem, sejam ob­tidos e analisados com muito critério, além de fazer uma ava­liação e analisar se aquele dado ou aquela imagem realmen­te condiz com a realidade da lavoura antes da tomada de decisão. Desta forma, o valor investido na tecnologia garantirá aumento de produtividade nas áreas menos produtivas e, con­sequentemente, maior homogeneidade na lavoura. QE

 

Marcus Leal, Fundação MT - Rondonópolis
Fonte: Revista Cultivar - www.revistacultivar.com.br – Fevereiro/2021 nº213 Ano XIX

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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