“…imagens captadas por drone e índices de vegetação têm sido utilizados como alternativa para aplicar somente em áreas onde é realmente necessário.”
Adão Felipe dos Santos, professor na ESAL/UFLA.
Adão Felipe dos Santos é engenheiro agrônomo pela Universidade Federal do Tocantins, mestre e doutor em produção vegetal pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, campus de Jaboticabal. Santos é professor de agricultura de precisão da Escola de Ciências Agrárias de Lavras (ESAL/UFLA).
O manejo da variabilidade espacial e temporal (regiões de uma lavoura que apresentam diferentes produtividades ou incidências de chuva, por exemplo) das lavouras têm melhorado a gestão de insumos e recursos dentro das propriedades com a adoção de técnicas de agricultura de precisão. Essas técnicas maximizam o potencial produtivo, priorizando a alocação de recursos em áreas onde se tem maior probabilidade de retorno e consequentemente maior lucratividade.
Dentre as estratégias de gestão da variabilidade, a utilização de mapas de colheita (mapas que informam a quantidade de produto colhido em cada parte da lavoura) provenientes de colhedoras equipadas com sistema de navegação global por satélite (GNSS) pode ser um ponto de partida para a maioria dos agricultores.
A identificação de áreas com maior potencial produtivo pode ser facilmente observada através dos mapas de colheita, e juntamente com outras ferramentas, como imagens de satélite, condutividade elétrica do solo e mapas de elevação, pode-se gerar as chamadas zonas de manejo (ZM).
É fundamental utilizar mais de uma safra dos mapas de colheita, uma vez que a variabilidade espacial da produtividade pode ser estável ou não ao longo do tempo. Além disso, para a criação de zona de manejo concisa e eficaz, parâmetros que não mudam facilmente, como relevo da área, textura, profundidade de horizontes de solo, e capacidade de armazenamento de água devem ser considerados.
Com a definição das ZM, o tratamento pode ser feito de forma mais eficiente, uma vez que é possível realizar aplicações em taxa variada de semeadura e de fertilizantes, podendo recomendar diferentes genótipos e adubação para cada uma das ZM. Além dessas vantagens, aplicações em taxa variada durante o desenvolvimento da cultura por meio de imagens captadas por drone e índices de vegetação têm sido utilizadas como alternativa para aplicar somente em áreas onde é realmente necessário.
Exemplo desse tipo de manejo é a aplicação de reguladores de crescimento em taxa variável no algodão. Além disso, aplicações de cobertura de nitrogênio (N) em trigo e milho têm utilizado os sensores on-the-go, que captam a reflectância das plantas, gerando índices NDVI, NDRE, GNDVI, e relacionando esses valores com estado nutricional das plantas para determinar, por meio de algoritmos, a necessidade de aplicação de N em cobertura.
Entretanto, nesse tipo de prescrição, zonas de baixo potencial produtivo irão receber mais fertilizante, o que pode não ser tão eficiente, por ser uma área de baixo vigor em comparação com a zona de alto vigor. Assim, quando ZM forem consideradas no manejo dos talhões, essas devem ser associadas com valores de taxa ótima de N, maximizando a eficiência da prescrição.
Apesar das vantagens de utilizar esse tipo de técnica, um dos principais problemas está relacionado a capacidade de análise dos dados e criação das zonas de manejo. Dessa forma, é essencial que mais profissionais ligados a agronomia entendam os processos e saibam como obter e filtrar dados para serem utilizados dentro de cada talhão.
Mapa de produtividade interpolado utilizando Krigagem após processo de filtragem de erros (a) Mapa de NDVI calculado a partir de imagens sentinela-2 (b), Mapa de elevação interpolado por meio de krigagem (c); Exemplo de definição de Zonas de Manejo considerando 3 classes. **Área de produção do Sul de Minas Gerais assistida pelo Grupo de Pesquisa e Extensão em Agricultura Digital da UFLA (GEPAD/UFLA)
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