Nos últimos anos, tem sido crescente a adesão da Agricultura de Precisão por médios e grandes produtores brasileiros.

Principalmente, após os avanços tecnológicos de posicionamento georreferenciado, como o GPS (Global Positioning System ou Sistema de Posicionamento Global) e, do sensoriamento remoto.

A Agricultura de Precisão possibilita inúmeras aplicações ao produtor rural.

Uma delas é a possibilidade de adotar medidas de manejo baseadas em imagens geradas por satélites e/ou veículos aéreos não tripulados (VANTs).

No Brasil, os VANTs destinados a Agricultura de Precisão são comumente chamados de drones (zangão, em inglês), enquanto o Departamento de Controle do Espaço Aéreo (DECEA) também aceita a denominação de RPAs (Remotely Piloted Aircraft Systems).

A obtenção das imagens por sensores acoplados aos drones é baseada em técnicas de sensoriamento remoto, que permitem a geração de informações sobre a lavoura através de metodologias não-destrutivas.

Na prática, significa que, um drone, com um ou diversos sensores acoplados, sobrevoa determinada lavoura e tira fotos sequenciais georreferenciadas.

Para que tenham aplicação na Agricultura de Precisão, estas fotos são analisadas e agrupadas em um modelo único, conhecido como mosaico de ortofoto ou simplesmente, ortofotomosaico.

A partir deste ortofotomosaico, são gerados mapas aerofogramétricos da lavoura. Os quais fornecerão uma infinidade de informações sobre a lavoura, dependendo do conjunto de sensores que foi acoplado ao drone.

As técnicas de sensoriamento remoto são grandes aliadas da Agricultura de Precisão e exercem um papel enorme no campo. A partir delas, pode-se:

  • Estimar a produtividade da lavoura.
  • Avaliar o seu estado nutricional e o vigor.
  • Determinar estresses hídricos e necessidade de irrigação.
  • Detectar ataque de pragas e doenças.
  • Identificar falhas de plantio.
  • Determinar e acompanhar os estádios de desenvolvimento da lavoura, etc.

Os mapas gerados na Agricultura de Precisão ainda possibilitam a geração de banco de dados com zonas de manejo específicas.

Um exemplo clássico da aplicação das zonas de manejo são as aplicações de fertilizantes ou pulverizações de defensivos em taxa variável.

Nos próximos anos, a Agricultura de Precisão, cada vez mais, estará presente em grandes, médias e pequenas propriedades rurais.

A utilização de sensores acoplados a drones já caminha a passos largos no Brasil. Acredita-se que 80% de todos os drones comercializados no mundo tenham aplicação na Agricultura de Precisão nos próximos 20 anos.

O conceito de Agricultura de Precisão

A Agricultura de Precisão pode ser definida como a utilização de tecnologias na agricultura em diversas etapas do manejo, tendo como principal objetivo aumentar a eficiência no uso de insumos agrícolas.

A Agricultura de Precisão tem como premissa a adequação do manejo da lavoura, levando em consideração a sua variabilidade espacial.

Como por exemplo, o tipo de solo, as necessidades nutricionais, as falhas de plantio, a necessidade de aplicação de fertilizantes e defensivos.

Neste contexto, a Agricultura de Precisão abrange diversas vertentes da produção agrícola, indo desde o preparo do solo, plantio, tratos culturais até a colheita.

Além de, monitorar a produtividade, a ocorrência de estresses, o estádio de desenvolvimento da cultura, presença de plantas daninhas, a condição nutricional das plantas, entre outros aspectos.

Atualmente, é um erro considerar que as áreas agrícolas são homogêneas e basear o fornecimento de insumos nesta afirmativa.

Sendo assim, o objetivo principal da Agricultura de Precisão é otimizar o retorno econômico do produtor, através de aplicações pontuais de insumos em zonas com maiores probabilidades de respostas positivas, ou seja:

  • Aplicar insumos no local correto
  • Em quantidades adequadas
  • No momento mais apropriado

A Agricultura de Precisão conta com o auxílio de diversas tecnologias, atualmente o sensoriamento remoto é o seu principal aliado, pois permite a localização exata das zonas de manejo.

Celso Vainer Manzatto, pesquisador da Embrapa Meio Ambiente, afirma que:

O principal conceito da Agricultura de Precisão é aplicar os insumos no local correto, no momento adequado, as quantidades de insumos necessários à produção agrícola, para áreas cada vez menores e mais homogêneas, tanto quanto a tecnologia e os custos envolvidos o permitam.

Hoje em dia, nós podemos notar que os sistemas de georreferenciamento estão presentes em diversas máquinas e implementos agrícolas.

Estes sistemas auxiliam no momento da colheita, por exemplo, registrando com elevada precisão os locais com baixa produtividade.

Sensoriamento remoto na agricultura

 O sensoriamento remoto pode ser caracterizado como a obtenção de informações de um objeto, sem que haja contato físico com o mesmo. Pois baseia-se na Radiação Eletromagnética refletida pelo objeto em questão, no caso da Agricultura de Precisão, as plantas.

Na Agricultura de Precisão, as imagens baseadas em sensoriamento remoto podem ser obtidas com o auxílio de:

  • Satélites
  • Drones
  • Balões
  • Máquinas e implementos agrícolas

De acordo com a ferramenta utilizada, o sensoriamento remoto pode ser classificado como terrestre, sub-orbital e orbital.

Entretanto, todos têm suas vantagens e desvantagens na Agricultura de Precisão.

As imagens obtidas via satélite, podem conter a presença de nuvens, que escondem a cultura e impossibilitam as visualizações. Contudo, permitem a observação de grandes extensões de terra.

Os drones, por sua vez, necessitam de um operador que os leve até o local da realização dos voos e, na maioria das vezes, não possuem grande autonomia. Sendo necessário, a substituição de baterias ou recarga das mesmas diversas vezes durante o processo de obtenção das imagens.

O sensoriamento remoto aplicado a Agricultura de Precisão pode explorar diversos sensores, a partir dos quais é possível obter informações como:

  • Área plantada e falhas de plantio: através das imagens geradas por sensores acoplados a drones é possível fazer uma estimativa de toda a área plantada. Bem como, dos locais onde ocorreram falhas de plantio, permitindo que o produtor possa controlar e acompanhar o desenvolvimento da sua lavoura.
  • Estimativa do número de plantas: a partir de imagens áreas é possível realizar a contagem de plantas. Esse procedimento usa softwares computacionais específicos, como o QGIS e, é muito útil em na Agricultura de Precisão de grandes áreas com culturas florestais e arbustivas, como citrus, eucaliptos, oliveira, etc.
  • Estado fitossanitário da lavoura: com o auxílio de diferentes sensores, pode-se ter uma ideia do estado fitossanitário da lavoura. O mapeamento das culturas gera uma série de imagens com diferentes índices de vegetação. A partir dos quais é possível perceber onde estão as regiões com possíveis problemas nutricionais, deficiência hídrica ou sob ataque de pragas e doenças.
Técnicas de Vendas e Marketing no Agronegócio
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Geração de mapas e tomada de decisão

Os mapas georreferenciados são instrumentos fundamentais na Agricultura de Precisão, pois possibilitam a observação da variabilidade espacial existente nas lavouras.

Estes mapas são grandes aliados da Agricultura de Precisão, pois é a partir deles que são tomadas as decisões referentes ao manejo.

Atualmente, o mercado disponibiliza diversos tipos de mapas, os quais variam de acordo com a finalidade. Os mapas mais utilizados na Agricultura de Precisão, são:

  • Mapas de produtividade ou de colheita: são gerados no momento da colheita. De modo geral, correspondem a informações obtidas pelas colheitadeiras, que registram em tempo real a produtividade de uma porção de área colhida.
  • Mapas de índices de vegetação: são obtidos através de sensores, que mensuram a reflectância da vegetação, gerando índices correspondentes ao vigor das plantas.
  • Mapas de fertilidade do solo: são mapas são gerados usando métodos geoestatísticos, a partir de resultados obtidos nas análises de solo. Os mapas representam as variações de fertilidade na lavoura, possibilitando assim, fertilizações pontuais.

Estes mapas fazem parte do pacote tecnológico que envolve a Agricultura de Precisão e facilitam o planejamento das safras. Além de, auxiliar na tomada de decisão, pois demonstram com exatidão a variabilidade existente na lavoura.

Os mapas de fertilidade, servem para criar zonas de manejo específicas, ou seja, as aplicações de fertilizantes serão realizadas apenas nos pontos onde foram constados índices nutricionais abaixo do esperado.

Na prática, os mapas de fertilidade pré-definidos anteriormente, serão carregados no software dedicado do trator, que ajustará automaticamente os parâmetros de trabalho. Permitindo que as fertilizações ocorram em taxa variável dentro de um determinado talhão.

O mesmo ocorre para as aplicações de defensivos em taxa variável.

Entretanto, neste caso, costuma-se levar em consideração os mapas de índices de vegetação, que representam o vigor da lavoura.

Sendo assim, nos locais em que forem constatados baixo vigor, é necessário que o produtor ou Eng. Agrônomo se dirija até o local, para identificar a causa (planta daninha, praga ou doença).

Após a identificação do alvo, a Agricultura de Precisão direciona as medidas de controle, ou seja, ocorre a escolha do defensivo químico mais recomendado para sanar o problema.

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Exemplos de utilização adequada da Agricultura de Precisão

A Agricultura de Precisão é uma ferramenta que pode ser utilizada em todas as culturas agrícolas.

Entretanto, ela só trará resultados positivos se for usada adequadamente, como no exemplo que apresentaremos abaixo.

Este caso de trabalho corresponde a uma lavoura de arroz irrigado com pivô central, localizada no município de Bagé, RS, que utiliza a Agricultura de Precisão para auxiliar nas tomadas de decisão.

No momento de avaliação, a lavoura de arroz estava se aproximando do estágio de maturação, ou seja, próximo a colheita.

As imagens abaixo foram obtidas através de voos realizados com um drone, equipado com sensores RGB (Red, Green e Blue) e NDVI (Normalized Difference Vegetation Index).

Na figura 1, podemos observar o ortofotomosaico da lavoura, obtido com o sensor RGB, ou seja, corresponde a junção de diversas imagens que foram sobrepostas em sequência.

Agricultura de precisão - Ortofotomosaico de uma lavoura de arroz irrigado

Figura 1. Ortofotomosaico de uma lavoura de arroz irrigado.

 

Apesar desta imagem ser uma aproximação da realidade e possibilitar a observação de alguns detalhes, como estradas internas e o pivô central, ela não traz nenhuma informação relevante a Agricultura de Precisão.

A figura 2, localizada abaixo, representa um mapa de índice de vegetação que foi obtido através de um sensor de NDVI. Nesta imagem é possível observar uma grande variabilidade espacial.

Agricultura de precisão - Mapa NDVI

Figura 2. Mapa contendo o índice de vegetação NDVI em lavoura de arroz irrigado.

 

Comparando as duas imagens é possível notar que, apesar da lavoura estar visualmente homogênea (Figura 1), o sensor de NDVI detectou uma grande variação espacial (Figura 2).

As áreas com coloração mais próxima a cor verde, representam plantas com vigor elevado, enquanto que as áreas com coloração mais puxadas para o amarelo e vermelho, representam áreas de baixo vigor.

A partir da simples interpretação, baseada em uma única ferramenta de Agricultura de Precisão, como o índice NDVI, este produtor de Bagé pode perceber que:

  • A área localizada à esquerda, de cor verde (alto vigor), levará um pouco mais de tempo para ser colhida.
  • Enquanto que a área à direita, de cor amarela (baixo vigor), está próximo do seu ponto de colheita.
  • E principalmente que, apesar da área com pivô central ser uma estratégia utilizada na Agricultura de Precisão para homogeneizar o manejo, a lavoura necessita de dois momentos distintos ser colhida.

Os erros mais comuns na Agricultura de Precisão

Os erros mais comuns na Agricultura de Precisão estão relacionados, principalmente, a amostragem, calibragem e regulação de máquinas e equipamentos.

Neste sentido, para entender melhor como os erros atrapalham na construção dos mapas e tomadas de decisão na Agricultura de Precisão, alguns exemplos são demonstrados abaixo:

 

Mapa de produtividade

A Agricultura de Precisão baseia-se na qualidade das informações obtidas nos mapas de produtividade, entretanto, equipamentos mal calibrados, podem gerar erros nestes mapas.

A colheitadeira é o maquinário responsável pela coleta de dados e geração dos mapas de produtividade.

Estas máquinas, possuem diversos sensores e cada um coleta um tipo diferente de informação.

Se um sensor estiver mal calibrado, todo o manejo baseado na Agricultura de Precisão se tornará impreciso.

Por exemplo, se o monitor de colheita não for calibrado antes de iniciar a colheita propriamente dita, este pode gerar informações errôneas, não só a respeito da produtividade, mas também umidade dos grãos.

 

Mapas de fertilidade

Amostras de solos mal coletadas, geram erros grotescos na criação dos mapas de fertilidade dentro da Agricultura de Precisão.

Muitas vezes, o produtor não tem um padrão para a coleta das amostras, o que resulta na falta de representatividade do talhão.

Neste sentido, ao realizar os cálculos geoestatísticos para a criação dos mapas utilizados na Agricultura de Precisão, as zonas de manejo podem ser sub ou superestimadas.

Na prática, isso quer dizer que, as fertilizações baseadas na Agricultura de Precisão serão feitas de modo errado, ou seja, o fertilizante será depositado em quantidades e em locais inadequados.

 

Mapa de índices de vegetação

Os índices de vegetação utilizados na Agricultura de Precisão são obtidos através de sensores, os quais na maioria das vezes encontram-se acoplados a veículos aéreos ou máquina agrícolas.

Entretanto, para que a coleta destes dados seja útil a Agricultura de Precisão, os sensores necessitam de calibração prévia, momentos antes da sua utilização.

Pois, por trabalharem com radiação sofrem influência direta do sol. Ou seja, a sua calibração varia de local para local e, de acordo com as horas do dia (em função do posicionamento do sol).

A maioria dos sensores utilizados para geração de mapas de índices de vegetação é de fácil e rápida calibração e, justamente por isso, são muitas vezes esquecidos.

Sensores mal calibrados, geram mapas de índices de vegetação que destoam da realidade, sendo assim não representam com exatidão o vigor das plantas.

Por exemplo, se na geração do mapa mostrado na Figura 2, o operador não tivesse realizado a calibração radiométrica de forma adequada, talvez não fosse possível identificar diferença espacial no vigor da lavoura de arroz.

Levando a um erro por parte do produtor rural, que possivelmente colheria toda a lavoura de arroz de uma única vez.

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