Monitoramento da produtividade de culturas: entenda para que servem, os sensores envolvidos e como confeccioná-los corretamente.

O entendimento das lavouras é essencial para tomada de decisões na hora do manejo dos talhões.

Os mapas de produtividade são um dos melhores indicadores do conhecimento do ciclo das culturas. Com monitoramento é possível entender as manchas da lavoura e otimizar a produção.

Conheça neste artigo como gerar mapas para fazer o correto monitoramento da produtividade de culturas e melhorar os resultados da sua lavoura. 

O que são mapas de produtividade

Os mapas de produtividade são indicadores da quantidade colhida em determinado local (com auxílio de um GPS ou receptor GNSS) em uma determinada distância percorrida.

Eles são considerados o pontapé inicial para aqueles que desejam aplicar técnicas de agricultura de precisão em suas fazendas.

Para simplificar o entendimento, o monitoramento da produtividade de culturas contém as seguintes informações básicas:

• quantidade de produto colhido;
• tamanho da área onde foram colhidos os produtos;
• coordenadas dos pontos onde foram colhidos os produtos;
• sensores auxiliares.

Fonte: (Milho Amarelo)

De acordo com estas informações é possível criar mapas de produtividade. Porém, seu processamento em softwares dedicados e análises posteriores exigem certo conhecimento para geração de mapas confiáveis.

Junto com as informações básicas, diversos sensores atuam para que o mapa de produtividade agrícola seja fidedigno ao que encontramos em campo.

A aquisição dos dados de produtividade pode ser realizada de forma direta ou indireta.

De forma direta, sensores mensuram as medições de massa e volume. A aquisição indireta envolve sensores que estimam a quantidade colhida por meio de sinais elétricos ou hidráulicos, como por exemplo, a pressão do picador da colhedora de cana.

Sensores necessários para criar os mapas 

Alguns sensores acessórios são utilizados para confeccionar os mapas de produtividade necessários para o monitoramento de produtividade de culturas.

Eles podem ser ópticos, gravimétricos, volumétricos ou, ainda, uma combinação de alguns deles.

Nas colhedoras de grãos, os sensores mais comuns são os gravimétricos, do tipo “placa de impacto”. São semelhantes às balanças que mensuram a quantidade de grãos colhidos naquela coordenada e área.

Os volumétricos também são bem comuns nas colhedoras de grãos. Eles são sensores ópticos que mensuram o volume de produto em cada talisca do elevador. 

(Fonte: Planters Precision)

Associados a estes sensores, geralmente as colhedoras possuem sensores de umidade dos grãos para calibração para uma umidade padrão, para conversão futura, usando os grãos na mesma umidade. 

Os teores de umidade para colheita de soja e milho podem variar de 12% a 15%, de acordo com as variedades e cultivares utilizadas. Mas, dentro das lavouras, a umidade nos grãos varia e o sensor serve para calibrar todos os valores para um padrão pré-estabelecido.

Em culturas como a da cana-de-açúcar existem ainda opções que mensuram volume do que passa no elevador da colhedora, utilizando câmeras fotográficas. 

Em batata e beterraba, por exemplo, sensores utilizam uma célula de carga (que nada mais é do que uma balança também) que mensura a massa em kg/s.

Como confeccionar os mapas para monitoramento da produtividade de culturas

O monitoramento da produtividade de culturas possui inúmeros sensores que devem estar calibrados no momento anterior à colheita.

Porém, durante a operação, podemos ter os grãos de soja, óleo e sujeira agregados aos sensores, acarretando possíveis erros na coleta dos dados.

O receptor GNSS pode apresentar erros de deslocamento durante a colheita em momento de possíveis perdas de sinal.

Diversas configurações selecionadas no momento da colheita podem ser escolhidas erroneamente como, por exemplo, o tamanho da plataforma, manobras no meio do talhão ou nas bordaduras.

Em resumo, os mapas de produtividade possuem erros no conjunto de dados, por isso, é necessário limpar esses erros durante o processamento para obtermos melhores resultados após a colheita.

Na imagem a seguir vemos a diferença do mapa de produtividade interpolado sem filtrar os dados e o mapa interpolado com os dados filtrados. Este último é mais representativo ao que temos no campo. Veja:

Dados de produtividade de soja originais e após a filtragem utilizando o software MapFilter 2.0

Para o pós-processamento devemos nos atentar a alguns fatores como:

1. Filtragem dos dados 
2. Interpolação
3. Criação dos mapas de recomendação

Para o processo de limpeza dos dados, pode-se utilizar softwares como o Excel, softwares estatísticos ou também o MapFilter 2.0 disponibilizado pelo LAP neste link.

(Fonte: LAP)

O MapFilter 2.0 é um software para filtragem de dados de alta densidade. Ele analisa globalmente e localmente a qualidade dos dados coletados e utiliza parâmetros estatísticos para classificar um dado ponto no conjunto de dados, analisando seus vizinhos em um raio pré-determinado. 

Mapas de biomassa da vegetação

Uma forma indireta de realizar o monitoramento da produtividade das culturas é por meio das análises dos mapas de biomassa da vegetação.

As análises dos mapas de NDVI da lavoura podem auxiliar a entender regiões mais produtivas dentro dos talhões.

É possível contratar mapas de NDVI dentro do Aegro.

Ative o Aegro Imagens pelo seu software de gestão agrícola e aguarde até que as primeiras imagens de satélite fiquem prontas.

Depois disso, suas imagens poderão ser visualizadas dentro das safras pelo ícone do Aegro Imagens, que fica no canto superior esquerdo do mapa.

Ao clicar em um talhão específico, você verá o histórico de imagens geradas para aquela área. A graduação de cores indicará se o índice de vegetação é alto ou baixo.

Você também poderá analisar os mapas de NDVI juntamente com o histórico de operações realizadas em cada área da plantação, checando se as suas atividades de manejo estão tendo o resultado esperado.

Dentro do Aegro, os mapas NDVI são extremamente úteis para o planejamento de operações nas suas safras e servirão de base para tomadas de decisões assertivas.

Mensurações a campo

Mensurações a campo também podem ser utilizadas para o monitoramento da produtividade de culturas.

Para calcular a expectativa de produtividade de soja, siga os seguintes passos:

1 – Conte o número de vagens em 10 plantas consecutivas e divida o resultado por 10

Ex: 10 plantas ao todo deram 200 vagens, média de 20 vagens por planta (200/10).

2 – Conte o número de grãos nas vagens e divida pelo número de vagens

Ex: 60 vagens ao todo deram 150 grãos, média de 2,5 grãos por vagem (150/60).

3 – Olhe o peso de 1.000 grãos para o híbrido que você utilizou

Ex: 200g é o peso de 1.000 grãos desse híbrido.

Plantas por hectare: 343.750 mil plantas

Vagens por planta: 20 vagens

Grãos por vagem: 2,5 grãos

Peso de mil grãos: 200 gramas

Use a seguinte fórmula:

Para o nosso exemplo, a produtividade esperada é de 57,29 sc/ha.

As mensurações em campo não conseguem amostrar toda a área da lavoura, sendo, neste caso, estimativas baseadas em modelos estatísticos para tentar estimar a produtividade de cada talhão.

Os mapas de produtividade proveniente das colhedoras são os mais indicados para o correto entendimento das manchas nas lavouras.

Como usar os mapas nas recomendações

O monitoramento da produtividade de culturas pode ser usados para repor os nutrientes exportados anualmente pelas culturas e otimizar as aplicações de insumos nas áreas.

(Fonte: Unesp)

Os mapas de exportação são criados multiplicando o valor dos pixels no mapa de produtividade pelos valores de exportação daquele nutriente pela cultura, kg de nutriente por kg de produto colhido.

Com os mapas de exportação, é possível criar os mapas de recomendação de acordo com o produto a ser aplicado em cada talhão.

As manchas encontradas nas lavouras podem se repetir ao longo dos anos, ou seja, locais de alta produtividade. Ano após ano, podem apresentar produtividades sempre mais elevadas.

As manchas de baixa e média produtividades podem apresentar as mesmas características. Como devemos proceder nestes casos?

Os talhões que apresentarem manchas que se repetem ao longo do ano podem ser manejados utilizando ferramentas de agricultura de precisão.

Nestes casos, a gestão localizada deve ser utilizada criando recomendações baseadas nas manchas, buscando explorar economicamente as regiões de alta e baixa produtividades das lavouras.

Aplicação dos insumos em doses variadas, neste caso, será muito mais eficiente quando comparado com aplicações pela média.

Áreas de alto potencial devem ser exploradas para atingir maiores produtividades com maiores doses de adubações. Já áreas de baixo potencial devem receber apenas os insumos necessários para a manutenção da produtividade.

Dessa forma, áreas de baixo potencial, com redução de custos com aplicação de insumos desnecessários também gerarão maior retorno econômico.

Conclusão

O monitoramento da produtividade de culturas auxilia a entender melhor a lavoura.

A análise histórica dos mapas de produtividade pode otimizar a aplicação dos insumos em doses variadas, gerando maior retorno financeiro inclusive.

Os mapas de produtividade, desde que bem confeccionados, são os primeiros passos para quem deseja implantar conceitos de agricultura de precisão em suas áreas.

>> Leia mais:

“Software para agricultura de precisão: o guia definitivo para escolher um”

“Como realizar a aplicação localizada de insumos e otimizar os custos da sua lavoura“

“Saiba as vantagens da Cafeicultura de Precisão e como aplicá-la“

Você já possui os mapas de produtividade das suas lavouras? Restou alguma dúvida sobre o monitoramento de produtividade de culturas? Adoraria ver seu comentário abaixo.