Como a agricultura digital pode ajudar na estimativa de produtividade da lavoura?

Por Equipe FieldView™

Jan 11, 2021

A correlação de diferentes recursos digitais permite avaliar o desenvolvimento da cultura, possibilitando ao produtor verificar a tendência de qualidade e o potencial a ser atingido pela lavoura, antes mesmo da colheita

a agricultura digital ajuda na produtividade da lavoura durante a colheita da soja

Colheita de soja

Colher uma lavoura de alta produtividade é o sonho de todo agricultor. Mas isso não acontece da noite para o dia. É necessário aprimorar o manejo a cada safra, visando potencializar a produção.

Contudo, é necessário avaliar a performance de todos os componentes, que estão relacionados à arte de cultivar. Afinal, é quando se conhece a fundo os impactos e a eficiência de cada decisão tomada no campo que se pode colher os melhores resultados.

Com o acesso a informações precisas sobre o cultivo, essa tarefa pode ficar mais simples. E para captar e gerir esses dados ao longo de todo o ciclo da cultura, uma grande aliada pode ser a agricultura digital. 

Confira, a seguir, como ferramentas digitais podem subsidiar as tomadas de decisões do produtor, possibilitar maior visibilidade da performance da lavoura e ajudar a aperfeiçoar o manejo da fazenda, apoiando inclusive na verificação de tendências de produtividade por talhão.

 

Qual é a importância de enxergar a performance da lavoura?

Ao longo da safra, é importante o agricultor mensurar os resultados dos manejos que adotou na lavoura, o que permite quantificar o quanto as práticas utilizadas foram eficientes.

“O manejo pode até ser bem-sucedido, mas será que, se fizer diferente, o resultado final não pode ser potencializado, ou o volume colhido pode ser até semelhante, mas será que não se pode economizar em recursos?”, questiona o engenheiro agrônomo Rodrigo Alff, gerente de projetos corporativos da Climate FieldView, plataforma de agricultura digital da Bayer.

Por isso, é importante, segundo ele, enxergar a performance das práticas que estão sendo adotadas. “A agricultura digital pode ajudar a fazer essa análise qualitativa e quantitativa”, afirma.

A exemplo das funcionalidades oferecidas pela Climate FieldView™, o produtor pode realizar o mapeamento e gerenciar ainda melhor as operações de seus maquinários diretamente do campo. Com esse apoio, passa a ter à disposição um maior número de dados. Vamos entender melhor!

Como ponto de partida, o produtor pode contar com três recursos que o ajudam a analisar sua lavoura com um olhar mais acurado:

  • o Mapa de Plantio (Mapa de Distribuição de Sementes);
  • o Mapa de Pulverização;
  • o Mapa de Colheita.

O produtor pode correlacionar esses três mapas, de forma simples e rápida (tanto no celular como no iPad), para avaliar quais as razões para maiores ou menores produtividades, podendo considerar, inclusive, caso tenha à disposição, mapas de fertilidade do solo. 

Essa avaliação por ser feita tanto por híbrido quanto por variedade, de acordo com cada perfil de solo e manejo realizados, seja ele para controle de plantas daninhas, pragas, doenças ou qualquer que seja o desafio enfrentado naquele talhão.

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Era possível analisar a performance da lavoura, de forma assertiva, antes da agricultura digital?

Segundo Alff, antes do surgimento da agricultura digital, analisar a performance da lavoura era uma atividade complexa. O tempo investido para a realização das correlações e análises era muito grande. Nem sempre todas as informações estavam à disposição em um único local, visualmente falando.

Não se tinha à disposição ferramentas que pudessem gerar dados precisos em tempo real. A grande parte do gerenciamento das informações era realizada com anotações no papel ou contando com a memória do profissional, demandando uma alta organização. Também, baseava-se nas experiências e aprendizados de safras anteriores, bem como em experimentações.

Hoje, com a agricultura moderna, o agricultor passou a contar com diferentes ferramentas, que permitem cruzar essas camadas de dados gerados e disponíveis nas diversas plataformas do mercado e de maneira muito mais assertiva. 

O produtor pode ter à disposição, por exemplo, relatórios com a população de sementes de cada área da propriedade, e com a produtividade obtida nessas mesmas áreas. Ao final da safra, basta comparar as duas para saber se onde foram alocadas mais sementes a produção foi maior ou menor. 

Diferentemente do que se tinha no passado, a agricultura digital disponibiliza uma infinidade de informações sobre a lavoura, de modo organizado e ágil.

 

Imagens de satélite oferecem informações sobre a performance da lavoura

Do plantio à colheita, funcionalidades da agricultura 4.0, como imagens de satélite, por exemplo, permitem acompanhar, por meio do Mapa de Índice de Vegetação, todo o ciclo de desenvolvimento de uma cultura agrícola. Dessa forma, segundo o engenheiro agrônomo da Climate FieldView™, fica mais rápido e visível para o produtor verificar a tendência de qualidade e o potencial a ser atingido pela lavoura, antes mesmo da colheita.

Para se compreender melhor como isso é possível, vamos levar em consideração o ciclo de soja 2020/21, que ainda está em curso. 

Segundo o que foi divulgado nos principais veículos do agro, houve, no segundo semestre de 2020, o atraso no plantio de soja no país – problema verificado, principalmente, na região Sul e no Mato Grosso – provocado pelas poucas chuvas e altas temperaturas. 

No final de 2020, o regime climático se regularizou, mas qual pode ter sido o impacto da estiagem no estabelecimento da lavoura?

A agricultura digital pode ajudar a responder essa pergunta, interpretando o que as imagens de satélite podem nos mostrar. “Elas podem trazer uma ideia de como está o desenvolvimento, de como está a saúde das lavouras”, pontua Alff.

Para isso, o FieldView™ disponibiliza ao agricultor os Mapas do Diagnóstico FieldView, baseados no CCI (Climate Crop Index), cuja inteligência calcula a biomassa vegetativa verde atual (crescimento das plantas), com um nível de precisão bastante grande, sendo um diferencial frente às demais plataformas do mercado baseadas em NDVI. 

A resolução das imagens disponibilizadas é de 100 px/ha. Com esse mapa em mãos, o produtor tem uma ferramenta poderosa para manejar seu talhão de forma mais acurada.

O CCI é menos propenso à saturação (perda de variabilidade em biomassa muito alta), o que garante que seja mais certeiro na medição de biomassa no início da germinação – quando ainda há uma grande presença do solo na imagem – e também no decorrer da safra – quando a biomassa é muito alta.

“Pode ser que, como houve chuva no plantio e depois parou, muitas lavouras foram semeadas mas não emergiram. E o Mapa mostra que a semente está lá, mas, na verdade, não nasceu por diferentes fatores, provocando uma falha.” Dessa forma, de acordo com Alff, a agricultura digital ajuda a evidenciar o quanto a estiagem pode ter impactado a lavoura.

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Mapas de CCI ajudam a identificar qualitativamente a “saúde” da cultura

Os Mapas de CCI, disponibilizados ao agricultor pelo Diagnóstico FieldView™, ajudam a medir a “saúde” da lavoura com base em como a cultura reflete a luz (geralmente a solar). 

É que a luz solar, quando atinge uma planta, pode ser absorvida ou refletida. Se a cultura estiver saudável, a clorofila absorve fortemente a luz visível e as folhas refletem a luz do infravermelho próximo (NIR). No entanto, se está desidratada, doente ou afetada por pragas, por exemplo, a planta absorve mais da luz infravermelha. 

Portanto, o Mapa de CCI permite observar o quanto essa luz infravermelha foi absorvida em determinada área, ajudando a analisar a saúde das plantas naquele ponto. As imagens geradas vão do marrom (correspondente às áreas com água, asfalto, rocha etc.) ao verde escuro (onde existe palha e vegetação).

Dessa forma, o produtor tem condições de avaliar qualitativamente o desenvolvimento da lavoura e o quanto a produtividade pode ter sido afetada, com base nas variações de coloração apresentadas no mapa. 

Após a colheita da safra, o produtor pode cruzar a imagem CCI com os Mapas de Produtividade, que registram o quanto foi colhido de grão em cada parte do talhão. “Assim, a agricultura digital ajuda a olhar o desenvolvimento da lavoura e quantificar as perdas que podem ter sido provocadas em determinada área – pela estiagem, por exemplo”, explica Alff. 

No entanto, Alff faz uma observação: as imagens geradas pelo Diagnóstico FieldView™ possibilitam comparações dentro do mesmo talhão, e não entre lavouras diferentes.

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correlação entre o Mapa de Produtividade e a imagem de CCI do Diagnóstico FieldView™

Correlação entre o Mapa de Produtividade e a imagem de CCI do Diagnóstico FieldView™

 

Como estimar tendências de produtividade com o apoio da agricultura digital?

O produtor tem, em sua propriedade, diferentes ambientes de produção. Cada um apresentando uma tendência de produtividade específica, que pode ser mais bem compreendida e manejada com a ajuda da agricultura 4.0.

Os mapas de CCI podem ajudar a observar a tendência de desenvolvimento de cada ambiente. “Uma análise interessante de ser feita após a colheita é verificar, nos mapas do Diagnóstico FieldView™, quais partes do talhão tiveram coloração mais verde e mais vermelha/amarelada, correlacionando isso com a possibilidade de definir os ambientes de produção de cada talhão. Assim, é possível saber onde, na fazenda, existe um maior ou menor potencial de produtividade.”, relata Alff. 

As imagens são úteis para o gerenciamento da lavoura, embora não permitam saber o motivo da maior ou menor tendência de produtividade. “Essa tendência é indicada pela intensidade do verde do mapa e, teoricamente, é onde vou conseguir ter maior produção. Caso, é claro, a população de sementes tenha sido alocada corretamente nessas áreas”, comenta Alff.

Por isso, o produtor tem que analisar a imagem com cuidado e, a partir do momento em que uma variação na coloração é identificada, visitar a área para identificar a causa raiz dessa variabilidade no desenvolvimento. Em soja, por exemplo, caso mais sementes do que o recomendado tenham sido semeadas em determinada área, é possível ter alta vegetação, o que não significa alta produtividade. “Quando há muita planta por metro quadrado, a soja vegeta muito, mas produz pouco grão”, observa.

De acordo com Alff, diferentes mapas também podem ser correlacionados com as imagens CCI, como mapas de fertilidade de solo, de produtividade, de colheita, dentre outros. 

“Tenho condições de verificar, por exemplo, se onde tem mais potássio as plantas estão mais ou menos desenvolvidas”, menciona Alff. A partir dessa funcionalidade, o produtor pode fazer inúmeras análises sobre o desenvolvimento da lavoura ao correlacionar as imagens do Diagnóstico FieldView™ com outros mapas, como de argila, fósforo, manganês, entre outros.

Em um exemplo mencionado por Alff, o agricultor pode plantar uma variedade no início, no meio e no final da safra. Nessas áreas, ele aplica cinco defensivos diferentes. “Depois que colho essas três áreas, tenho muitos dados em mãos! Posso saber a resposta desta variedade, plantada em três datas diferentes, a determinado fungicida, por exemplo. Com esses dados, tenho condições de identificar o produto que melhor responde em cada janela de plantio para aquela variedade.”

O produtor terá em mãos dados que, quando correlacionados, ajudarão a montar um grande quebra-cabeça. Ao contar com esse big data sobre a lavoura, há condições de obter o melhor resultado possível em cada talhão, independente do ambiente de produção. Isto acontece porque a agricultura digital ajuda a definir qual é a melhor variedade a ser plantada nessa área, a data de plantio ideal, o melhor fungicida a ser aplicado, o adubo a ser utilizado, dentre outras recomendações. Essas informações agregam valor ao negócio do produtor, uma vez que permitem uma gestão muito mais assertiva da lavoura. 

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