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{"id":9859,"date":"2022-08-02T08:58:27","date_gmt":"2022-08-02T11:58:27","guid":{"rendered":"https:\/\/agribrasilis.com\/?p=9859"},"modified":"2022-09-06T08:54:05","modified_gmt":"2022-09-06T11:54:05","slug":"mapas-tematicos-para-conhecer-melhor-a-lavoura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/agribrasilis.com\/2022\/08\/02\/mapas-tematicos-para-conhecer-melhor-a-lavoura\/","title":{"rendered":"Mapas tem\u00e1ticos para conhecer melhor a lavoura"},"content":{"rendered":"\u201c…mapas podem ser de diversos tipos, obtidos de formas variadas. Os mais utilizados s\u00e3o os mapas de fertilidade do solo, produtividade de culturas e \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o.\u201d<\/p>\n
\n![\"\"](\"https:\/\/agribrasilis.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/mapas-tem.jpg\")
<\/p>\n
Lucas Rios do Amaral<\/strong> \u00e9 agr\u00f4nomo pela Universidade Federal de S\u00e3o Carlos, mestre e doutor em fitotecnia pela Escola Superior de Agricultura \u201cLuiz de Queiroz\u201d (Esalq\/USP).<\/p>\nRios do Amaral<\/strong> \u00e9 especialista em agricultura de precis\u00e3o e professor na Faculdade de Engenharia Agr\u00edcola da Universidade Estadual de Campinas.<\/p>\nPode-se definir agricultura de precis\u00e3o como uma estrat\u00e9gia de gest\u00e3o que considera a variabilidade temporal e espacial para melhorar a sustentabilidade da produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola. Ou seja, o agricultor deixa de considerar sua \u00e1rea como homog\u00eanea. Com isso, almeja-se realizar o manejo correto e na dose recomendada para cada parte da lavoura, o que pode melhorar a rentabilidade da produ\u00e7\u00e3o e reduzir impactos ambientais.<\/p>\n
Para que esse tipo de gest\u00e3o seja poss\u00edvel \u00e9 importante conhecer como os fatores de produ\u00e7\u00e3o est\u00e3o distribu\u00eddos ao longo das lavouras. Por isso a obten\u00e7\u00e3o de mapas tem\u00e1ticos \u00e9 fundamental. Esses mapas podem ser de diversos tipos, obtidos de formas variadas. Os mais utilizados s\u00e3o os mapas de fertilidade do solo, produtividade da cultura e \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
Mapas de fertilidade do solo s\u00e3o os mais utilizados na agricultura de precis\u00e3o. Atrav\u00e9s da coleta de amostras de solo, utilizando esses dados para gera\u00e7\u00e3o de mapas cont\u00ednuos de fertilidade, \u00e9 poss\u00edvel a an\u00e1lise t\u00e9cnica das propriedades do solo e a recomenda\u00e7\u00e3o de fertilizantes em doses variadas.<\/p>\n
Praticamente todas as empresas que prestam servi\u00e7o em agricultura de precis\u00e3o possuem em seu portf\u00f3lio a cria\u00e7\u00e3o de mapas de fertilidade do solo e recomenda\u00e7\u00e3o de fertilizantes em doses variadas. A Figura 1 ilustra esse procedimento.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/agribrasilis.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/mapas-1.jpg\")
Figura 1 \u2013 Procedimento para obten\u00e7\u00e3o dos mapas de prescri\u00e7\u00e3o de fertilizantes em doses variadas; exemplo para calagem.<\/p><\/div>\n
A interpreta\u00e7\u00e3o espacial da produtividade das culturas \u00e9 interessante para detectar varia\u00e7\u00f5es de lucratividade das lavouras e para compreender rela\u00e7\u00f5es de causa e efeito.<\/p>\n
A investiga\u00e7\u00e3o das causas das \u00e1reas de baixas produtividades \u00e9 poss\u00edvel com a explora\u00e7\u00e3o das rela\u00e7\u00f5es entre outros mapas dispon\u00edveis e avalia\u00e7\u00f5es de campo direcionadas para os locais de interesse.<\/p>\n
Mapas de produtividade s\u00e3o obtidos por meio de sensores instalados nas colhedoras e s\u00e3o fundamentais para a tomada de decis\u00e3o. A figura 2a mostra um mapa de produtividade de soja e duas regi\u00f5es que tiveram comportamento abaixo do esperado em compara\u00e7\u00e3o \u00e0s \u00e1reas vizinhas, o que deve direcionar investiga\u00e7\u00f5es para compreender suas causas.<\/p>\n
Outra forma de inferir sobre o desenvolvimento da cultura \u00e9 por meio do sensoriamento remoto: imagens coletadas por sat\u00e9lites, avi\u00f5es, drones ou mesmo c\u00e2meras e sensores embarcados em m\u00e1quinas agr\u00edcolas.<\/p>\n
\u00c9 comum a gera\u00e7\u00e3o de \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o obtidos por meio de combina\u00e7\u00f5es das bandas espectrais dispon\u00edveis nos sensores\/c\u00e2meras. Esses \u00edndices buscam destacar propriedades das plantas, como vigor da cultura, cobertura do solo, \u00edndice de \u00e1rea foliar, sanidade da cultura, etc.<\/p>\n
O \u00edndice mais conhecido \u00e9 o NDVI (\u00edndice de vegeta\u00e7\u00e3o da diferen\u00e7a normalizada), que utiliza tradicionalmente a banda do vermelho, sens\u00edvel \u00e0 varia\u00e7\u00e3o de clorofila nas folhas, e a banda do infravermelho pr\u00f3ximo, influenciada pela estrutura do dossel da cultura (Figura 2b).\u00a0 H\u00e1 diversas possibilidade de \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o que podem ser exploradas conforme a necessidade do agricultor.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/agribrasilis.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/mpas-2.jpg\")
Figura 2 \u2013 \u00c0 esquerda, dados de produtividade de soja (a), com indica\u00e7\u00e3o de duas regi\u00f5es com produtividade abaixo do esperado (setas amarelas). \u00c0 direita, imagem de NDVI do est\u00e1gio inicial de desenvolvimento da mesma safra de soja.<\/p><\/div>\n
Existem tamb\u00e9m mapas pedol\u00f3gicos, de condutividade el\u00e9trica do solo e de pragas (insetos, doen\u00e7as e plantas daninhas). Mapas pedol\u00f3gicos (Figura 3) s\u00e3o tradicionais na agricultura para conhecimento dos tipos de solos presentes nas \u00e1reas, obtidos por profissionais especializados (ped\u00f3logos) e podem orientar a interpreta\u00e7\u00e3o do potencial produtivo da \u00e1rea e a tomada de decis\u00e3o agron\u00f4mica.<\/p>\n
Dados de condutividade el\u00e9trica aparente do solo s\u00e3o obtidos geralmente por sensores tracionados por m\u00e1quinas agr\u00edcolas, ou mesmo quadriciclos, e indicam a varia\u00e7\u00e3o do solo ao longo da lavoura (Figura 3); diversas propriedades influenciam no sinal do sensor, mas o fator preponderante \u00e9 a textura do solo.<\/p>\n
Os mapas de pragas s\u00e3o muito demandados pelos agricultores. Custos com defensivos agr\u00edcolas s\u00e3o grande parte dos custos de produ\u00e7\u00e3o e a tecnologia para pulveriza\u00e7\u00e3o em taxas vari\u00e1veis j\u00e1 est\u00e1 embarcada na maioria dos pulverizadores modernos. Por\u00e9m, o mapeamento de agentes biol\u00f3gicos n\u00e3o \u00e9 simples e \u00e9 bastante arriscado no caso de um diagn\u00f3stico errado, principalmente se o tratamento fitossanit\u00e1rio deixar de ser feito onde seria necess\u00e1rio.<\/p>\n
Com as ferramentas digitais cada vez mais presentes na agricultura, v\u00e1rias abordagens v\u00eam sendo propostas e validadas, como reconhecimento de danos de ataque de pragas por meio de imagens de drones e algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/agribrasilis.com\/wp-content\/uploads\/2022\/08\/mapas3.jpg\")
Figura 3 \u2013 Divis\u00e3o de classes de solo ao longo de uma \u00e1rea de 110 ha e dados de condutividade el\u00e9trica aparente do solo.<\/p><\/div>\n
Outro tipo de mapa tem\u00e1tico \u00e9 o \u201cmapa do aplicado\u201d (em ingl\u00eas, as-applied<\/em>), o qual representa a qualidade da aplica\u00e7\u00e3o realizada. Representa o que foi efetivamente aplicado no campo. Ao comparar o mapa do aplicado com o mapa de prescri\u00e7\u00e3o \u00e9 poss\u00edvel inferir sobre a qualidade do servi\u00e7o realizado, inclusive podendo identificar importantes falhas operacionais, o que pode resultar em melhorias para as pr\u00f3ximas safras.<\/p>\nT\u00e9cnicas de sensoriamento tem sido aperfei\u00e7oadas nos \u00faltimos anos, inclusive com plataformas de an\u00e1lise de dados em nuvem e com ferramentas cada vez mais robustas. Tal possibilidade tem sido impulsionada pelo \u201cboom\u201d das ferramentas da agricultura digital.<\/p>\n
O profissional do agro precisa estar apto a trabalhar com essas tecnologias, buscando gerar conhecimento espacializado visando um manejo mais eficiente e baseado em dados.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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