Entender o que acontece em cada parte da sua lavoura é fundamental para tomar as decisões certas na hora de manejar os talhões. Afinal, nem toda área produz da mesma forma, e tratar tudo por igual pode significar perda de dinheiro e de potencial produtivo.
Os mapas de produtividade são uma das melhores ferramentas para conhecer o ciclo das culturas em detalhe. Com esse monitoramento, é possível entender as “manchas” de alta e baixa produção na lavoura e, com isso, otimizar o uso de insumos e aumentar os resultados.
Neste artigo, vamos explicar como gerar e utilizar esses mapas para fazer um monitoramento correto da produtividade das suas culturas e melhorar o desempenho da sua fazenda.
O que são mapas de produtividade?
Mapas de produtividade são representações visuais que mostram a quantidade de grãos ou produto colhido em locais específicos do talhão. Para isso, a colhedora utiliza um GPS ou receptor GNSS (GNSS: sigla para Sistema Global de Navegação por Satélite, que inclui GPS e outros sistemas) para registrar a produção em cada ponto percorrido.
Eles são considerados o ponto de partida ideal para produtores que desejam aplicar técnicas de agricultura de precisão em suas fazendas, pois revelam a variabilidade da área de forma clara.
Para que um mapa de produtividade seja gerado, a máquina precisa coletar as seguintes informações básicas:
- A quantidade de produto colhido (em kg ou sacas);
- O tamanho exato da área onde o produto foi colhido;
- As coordenadas geográficas (latitude e longitude) de cada ponto de coleta;
- Dados de sensores auxiliares, como o de umidade dos grãos.
Fonte: (Milho Amarelo)
Com base nessas informações, é possível criar os mapas de produtividade. No entanto, o processamento desses dados em softwares específicos e a análise posterior exigem certo conhecimento para gerar mapas que sejam realmente confiáveis e representem a realidade do campo.
A coleta dos dados de produtividade pode ser feita de duas maneiras principais:
- De forma direta: Sensores medem diretamente a massa (peso) ou o volume do produto que passa pela colhedora.
- De forma indireta: Outros tipos de sensores estimam a quantidade colhida por meio de sinais elétricos ou hidráulicos. Um exemplo é medir a pressão no picador da colhedora de cana para estimar o volume de material processado.
Sensores necessários para criar os mapas
Diversos sensores são utilizados nas colhedoras para confeccionar os mapas de produtividade. Eles podem ser ópticos (usam luz), gravimétricos (usam peso), volumétricos (usam volume) ou uma combinação entre eles.
- Em colhedoras de grãos, os sensores mais comuns são os gravimétricos do tipo “placa de impacto”. Eles funcionam de forma semelhante a uma balança, medindo a força do impacto dos grãos em uma placa para calcular a quantidade colhida naquela coordenada.
- Os sensores volumétricos também são bastante utilizados. Geralmente são sensores ópticos que medem o volume de produto em cada talisca (concha) do elevador da colhedora.
(Fonte: Planters Precision)
Associado a esses sensores, as colhedoras modernas possuem um sensor de umidade dos grãos. Ele é essencial para garantir que as comparações de produtividade sejam justas.
Os teores de umidade ideais para a colheita de soja e milho podem variar de 12% a 15%, dependendo da cultivar. Como a umidade dos grãos varia muito dentro do mesmo talhão, o sensor serve para calibrar todos os valores para um padrão único pré-estabelecido (por exemplo, 13%).
Em outras culturas, a tecnologia também avança:
- Na cana-de-açúcar, já existem opções que usam câmeras fotográficas para medir o volume de material que passa no elevador.
- Em culturas como batata e beterraba, são usadas células de carga (que também são um tipo de balança) para medir a massa em kg por segundo.
Passo a Passo: Como Criar Mapas de Produtividade Confiáveis
Mesmo com todos os sensores calibrados antes da colheita, os dados brutos coletados no campo quase sempre contêm erros. Poeira, grãos de soja, óleo e sujeira podem se acumular nos sensores, causando leituras incorretas.
Além disso, podem ocorrer outros problemas:
- O receptor GNSS pode ter erros de posicionamento por perda de sinal momentânea.
- Configurações erradas na colhedora, como o tamanho da plataforma.
- Manobras no meio do talhão ou nas bordaduras podem gerar dados de produtividade zero ou irreais.
Em resumo, os mapas de produtividade brutos contêm “sujeira” que precisa ser limpa durante o processamento para obtermos um resultado final que represente fielmente a lavoura.
A imagem a seguir mostra a diferença clara entre um mapa gerado com dados brutos (à esquerda) e um mapa gerado após a filtragem dos dados (à direita). O segundo é muito mais útil para a tomada de decisão.
Dados de produtividade de soja originais e após a filtragem utilizando o software MapFilter 2.0
Para o pós-processamento dos dados (a “limpeza”), devemos seguir três etapas principais:
- Filtragem dos dados: Este é o processo de identificar e remover os pontos com erros, como velocidades extremas, produtividades impossíveis (muito altas ou muito baixas) e dados de manobras.
- Interpolação: Após a limpeza, a interpolação é usada para estimar os valores entre os pontos de coleta, criando um mapa contínuo e visualmente coeso, sem “buracos”.
- Criação dos mapas de recomendação: Com o mapa de produtividade limpo em mãos, o próximo passo é transformá-lo em um plano de ação, como um mapa de aplicação de fertilizantes em taxa variada.
Para a filtragem dos dados, podem ser utilizados softwares como o Excel (para usuários avançados), softwares estatísticos ou ferramentas especializadas como o MapFilter 2.0, disponibilizado gratuitamente pelo Laboratório de Agricultura de Precisão (LAP) neste link.
(Fonte: LAP)
O MapFilter 2.0 é um software projetado para filtrar grandes volumes de dados. Ele utiliza parâmetros estatísticos para analisar a qualidade dos dados coletados, comparando cada ponto com seus “vizinhos” em um raio definido para decidir se ele é válido ou um erro a ser descartado.
Uma Alternativa: Usando Mapas de Biomassa da Vegetação
Uma forma indireta de monitorar a produtividade das culturas é através da análise de mapas de biomassa, como os mapas de NDVI.
O que é NDVI? O NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) é um indicador gerado a partir de imagens de satélite ou drone que mostra a saúde e o vigor da vegetação. Áreas mais verdes e densas geralmente têm um NDVI mais alto e, consequentemente, maior potencial produtivo.
Analisar os mapas de NDVI ao longo da safra pode ajudar a identificar regiões mais ou menos produtivas dentro dos talhões antes mesmo da colheita.
É possível contratar mapas de NDVI dentro do Aegro. Para isso:
- Ative o Aegro Imagens no seu software de gestão agrícola.
- Aguarde até que as primeiras imagens de satélite fiquem prontas.
- Depois, visualize as imagens dentro das safras, clicando no ícone do Aegro Imagens no canto superior esquerdo do mapa.
Ao clicar em um talhão, você verá o histórico de imagens geradas para aquela área. A escala de cores indicará se o índice de vegetação é alto (verde escuro) ou baixo (vermelho/amarelo).
No Aegro, você pode cruzar os mapas de NDVI com o histórico de operações realizadas em cada área. Isso permite checar se suas atividades de manejo, como adubação ou aplicação de defensivos, estão trazendo o resultado esperado. Esses mapas são extremamente úteis para o planejamento de operações e para tomar decisões mais assertivas.
Método Manual: Como Estimar a Produtividade Diretamente no Campo
Medições feitas diretamente no campo também podem ser usadas para estimar a produtividade, embora sejam menos precisas que os mapas de colheita.
Para calcular a expectativa de produtividade de soja, por exemplo, você pode seguir estes passos em alguns pontos de amostragem no talhão:
- Conte o número de vagens em 10 plantas consecutivas e divida o resultado por 10.
- Exemplo: 200 vagens em 10 plantas = média de 20 vagens por planta (200/10).
- Conte o número de grãos em um conjunto de vagens e divida pelo número de vagens.
- Exemplo: 150 grãos em 60 vagens = média de 2,5 grãos por vagem (150/60).
- Verifique o Peso de Mil Grãos (PMG) para a cultivar que você utilizou.
- Exemplo: 200 gramas é o peso de 1.000 grãos dessa cultivar.
Com esses dados e a população de plantas, use a seguinte fórmula:
Para o nosso exemplo, com 343.750 plantas por hectare, a produtividade esperada seria de 57,29 sc/ha.
É importante lembrar que as medições em campo são estimativas baseadas em amostras. Elas não conseguem capturar a variabilidade de toda a área. Por isso, os mapas de produtividade gerados pelas colhedoras são sempre os mais indicados para o correto entendimento das manchas na lavoura.
Transformando Dados em Lucro: Como Usar os Mapas nas Recomendações
O grande valor dos mapas de produtividade está na sua aplicação prática. Eles podem ser usados para repor os nutrientes exportados pelas culturas de forma mais inteligente e otimizar as aplicações de insumos em cada área.
(Fonte: Unesp)
A partir de um mapa de produtividade, é possível criar um mapa de exportação de nutrientes. Este mapa é calculado multiplicando a produtividade de cada ponto (pixel) pelo valor de exportação daquele nutriente pela cultura (por exemplo, kg de Potássio por saca de soja colhida).
Com os mapas de exportação, fica fácil criar os mapas de recomendação de fertilizantes, definindo a dose exata a ser aplicada em cada parte do talhão.
Frequentemente, as manchas de produtividade se repetem ao longo dos anos. Ou seja, locais de alta produtividade tendem a continuar produzindo bem, enquanto locais de baixa produtividade podem se manter assim. Nesses casos, a gestão localizada, usando ferramentas de agricultura de precisão, é a melhor estratégia.
- Áreas de alto potencial produtivo: Devem receber maiores doses de insumos para que atinjam seu teto de produtividade, maximizando o retorno.
- Áreas de baixo potencial produtivo: Devem receber apenas os insumos necessários para a manutenção da produtividade. Aplicar doses altas aqui seria um desperdício de dinheiro.
Dessa forma, a aplicação de insumos em doses variadas é muito mais eficiente que a aplicação de uma dose única pela média. Você aumenta o lucro nas áreas boas e reduz custos com a aplicação de insumos desnecessários nas áreas de menor potencial.
Conclusão
O monitoramento da produtividade das culturas, por meio de mapas de colheita, é uma ferramenta poderosa para entender a sua lavoura em um nível de detalhe que antes era impossível.
A análise histórica desses mapas permite otimizar a aplicação de insumos em doses variadas, gerando não só um aumento de produtividade, mas também um maior retorno financeiro.
Para quem deseja implantar conceitos de agricultura de precisão, os mapas de produtividade, desde que bem feitos e corretamente analisados, são o primeiro e mais importante passo.
Glossário
Agricultura de precisão: Estratégia de gestão agrícola que utiliza tecnologias como GPS, sensores e drones para entender e gerenciar a variabilidade dentro da lavoura. O objetivo é otimizar o uso de insumos, aplicando-os apenas onde e quando são necessários.
Filtragem de dados: Processo de “limpeza” dos dados brutos coletados pela colhedora para remover informações incorretas. Erros causados por manobras, poeira nos sensores ou perda de sinal de GPS são identificados e eliminados para criar um mapa confiável.
GNSS (Sistema Global de Navegação por Satélite): Sigla em inglês para Global Navigation Satellite System. É o termo técnico para sistemas de posicionamento por satélite, incluindo o GPS, usados para registrar as coordenadas geográficas exatas de onde os dados de colheita foram coletados.
Interpolação: Método matemático usado após a filtragem para preencher os espaços entre os pontos de coleta de dados. Este processo cria um mapa contínuo e sem “buracos”, estimando a produtividade em toda a extensão do talhão.
Mapa de exportação de nutrientes: Mapa temático criado a partir do mapa de produtividade. Ele calcula a quantidade de nutrientes (como Nitrogênio, Fósforo e Potássio) que foi removida do solo pela cultura em cada ponto, servindo de base para a adubação de reposição.
NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada): Indicador gerado por imagens de satélite ou drone que mostra a saúde e o vigor da vegetação. Áreas com NDVI mais alto (mais verdes) geralmente correspondem a plantas mais desenvolvidas e com maior potencial produtivo.
PMG (Peso de Mil Grãos): Métrica que informa o peso, em gramas, de uma amostra de mil grãos de uma determinada cultivar. É um dado essencial para as fórmulas de estimativa de produtividade, pois reflete o quão bem os grãos se desenvolveram.
Sensores gravimétricos: Tipo de sensor que mede a produtividade com base no peso (massa) do produto. O modelo mais comum em colhedoras de grãos é a “placa de impacto”, que calcula o fluxo de grãos medindo a força do impacto deles contra a placa.
Transforme dados em decisões lucrativas com o Aegro
Gerar mapas de produtividade é apenas o primeiro passo. O verdadeiro desafio é transformar esses dados complexos em ações que realmente aumentem o lucro. É aqui que um software de gestão agrícola como o Aegro faz a diferença. Ao centralizar as informações da lavoura, ele permite cruzar os dados dos mapas com o histórico de operações e os custos de cada talhão, mostrando o cenário completo em um só lugar.
Dessa forma, você não apenas identifica as áreas de alto e baixo potencial, mas também entende o custo-benefício de cada aplicação de insumo. Ferramentas de gestão financeira integradas ajudam a planejar a compra de fertilizantes e defensivos com mais precisão e a acompanhar o retorno sobre o investimento de cada decisão, garantindo que a agricultura de precisão se traduza em maior rentabilidade.
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Perguntas Frequentes
O que acontece se eu usar os dados brutos de um mapa de colheita sem a devida ’limpeza’?
Utilizar dados brutos sem filtragem leva a decisões equivocadas. Erros de sensores ou manobras da colhedora criam informações falsas de produtividade, o que pode resultar na aplicação incorreta de fertilizantes, desperdiçando insumos em áreas de baixo potencial ou nutrindo de forma insuficiente as áreas mais produtivas.
Qual a principal diferença entre um mapa de produtividade e um mapa de NDVI?
A principal diferença está no que eles medem e quando. O mapa de produtividade mostra o resultado real da colheita (kg/ha) no final da safra. Já o mapa de NDVI, gerado por satélite ou drone, é uma estimativa do potencial produtivo durante o ciclo da cultura, medindo o vigor e a saúde da vegetação.
É necessário ter uma colhedora nova para gerar mapas de produtividade?
Não necessariamente. Embora muitas colhedoras modernas já venham equipadas de fábrica, é possível instalar kits de agricultura de precisão em máquinas mais antigas. Esses kits incluem o monitor de produtividade, sensores de umidade e o receptor GNSS (GPS), tornando a tecnologia mais acessível.
Como um mapa de produtividade se transforma em economia real de fertilizantes?
O mapa de produtividade permite criar um mapa de exportação de nutrientes, mostrando exatamente quanto cada parte do talhão extraiu do solo. Com base nisso, é gerado um mapa de aplicação em taxa variada, que orienta a aplicação de fertilizantes apenas nas doses e locais necessários, evitando desperdício e otimizando o investimento.
Os mapas de produtividade são úteis apenas para grandes propriedades rurais?
Não, eles são valiosos para propriedades de qualquer tamanho. Em fazendas menores, otimizar o uso de insumos e entender a variabilidade do solo pode ter um impacto ainda maior na rentabilidade por hectare. A tecnologia ajuda a tomar decisões mais precisas independentemente da escala da operação.
Com que frequência as ‘manchas’ de produtividade de um talhão costumam mudar?
Geralmente, as zonas de alta e baixa produtividade são estáveis ao longo dos anos, pois são influenciadas por características duradouras do solo e do relevo. A análise de mapas de múltiplas safras confirma essa tendência e permite criar estratégias de manejo localizado de longo prazo, buscando corrigir limitações e elevar o potencial de toda a área.
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