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Aplicação em taxa variável de insumos agrícolas

A tecnologia de aplicação em taxa variável (ATV) é qualquer ferramenta ou sistema que permite ao agricultor variar a taxa de insumos agrícolas. É a pedra angular da agricultura de precisão e, combinada com outros avanços tecnológicos, impulsiona a agricultura a um ritmo acelerado de velocidade e crescimento.

Sistemas de GNSS e monitoramento de dados é outra área que mostra crescimento exponencial. Essa tecnologia teve primeiro praticidade nas indústrias automotiva e de aviação, mas agora a agricultura está se beneficiando dela de maneiras que outras indústrias não conseguem. Os agricultores estão mapeando os detalhes mais complexos de suas terras, aprendendo mais sobre suas fazendas e aumentando significativamente a produtividade como resultado.

A ATV tem muitas aplicações práticas em todo o setor agrícola e isso começou a aparecer financeiramente, tanto para os agricultores que o utilizam quanto para as empresas de tecnologia que o vendem, que não devem ser ignoradas. Além disso, com o aumento da demanda da comunidade global atual, não demorará muito para que o ATV seja compensado pela produtividade.

As informações usadas para variar as taxas podem ser baseadas em mapas criados a partir de relatórios de observação, arquivos de monitor de produtividade e dados de sensoriamento remoto. Diferentes tipos de informações são usados para diferentes problemas. Por exemplo, para variar as taxas de semeadura, os arquivos de dados do monitor de rendimento arquivado podem ser usados para criar mapas de taxas de semeadura da zona de manejo, enquanto a coleta e o processamento em tempo real das informações de reflectância da cultura podem ser usados para variar as taxas de nitrogênio durante o cultivo.

No Brasil, a prática da ATV é realizada basicamente pelo gerenciamento da fertilidade do solo, com base em amostragem georreferenciada (amostragens em grade), considerando apenas o solo, e ATV basicamente de calcário, potássio, fósforo e gesso.

Independentemente da abordagem, todos os sistemas de precisão de taxa variável exigem a coleta de informações precisas, configuração adequada dos sistemas de localização e orientação e calibração do equipamento usado para aplicar os insumos. Como os cálculos usados para determinar a taxa desejada não interessam ao equipamento, todos os cálculos devem ser verificados quanto à precisão. O equipamento fará o que é comunicado pela prescrição baseada em mapa ou pelas leituras dos sensores em movimento, realizadas no campo.

Para utilização da ATV deve considerar a variabilidade espacial do tipo de solo, matéria orgânica, necessidades de nutrientes, produtividade, pragas e doenças. As abordagens de ATV baseadas em mapas e baseadas em sensores são comumente usadas para aplicar tratamentos variáveis. Na abordagem baseada em mapas, os mapas são usados para identificar onde e quanto de um determinado insumo é aplicado. Na abordagem baseada em sensor, informações em tempo real são usadas para controlar onde e quanto de um determinado insumo é necessário (Tabela 1).

Parâmetro Baseado em Mapas Baseado em Sensor
Metodologia Grade amostral, laboratório de análises, mapas de ambientes de produção e uso de ATV Sensor de tempo real, feedback dos controladores de aplicação e uso de ATV
GNSS Necessário Não necessário
Análise de laboratório (solo e planta) Necessário Não necessário
Mapeamento Necessário Pode não ser necessário
Consumo de tempo Alto Baixo
Limitações Custos de análises de solo e plantas limitam seu uso Falta de sensores suficientes para obter informações sobre o cultivo e o solo
Operação Difícil Fácil
Habilidades Requerida Requerida
Unidade de amostragem 1 a 5 hectares Localizada

Tabela 1. Diferença de ATV baseado em mapas e baseado em sensor. Fonte: Ahmad (2018).

Os dados para a abordagem baseada em mapas podem ser coletados de várias maneiras diferentes, incluindo: amostragem de ponto em grade regular, amostras aleatórias de unidades de gerenciamento e dados arquivados do monitor de produtividade. Diferentes técnicas de análise são necessárias para diferentes problemas (Figura 1). Independentemente da abordagem de agricultura de precisão utilizada, o objetivo deve ser a melhoria da sustentabilidade econômica e ambiental do sistema de produção.

As semeadoras multi-híbrido/cultivares fornecem a capacidade de combinar a cultivar com o habitat do solo. Por exemplo, cultivares resistentes a doenças podem ser semeadas em áreas de campo com alta probabilidade de problemas de doenças. Para que essa abordagem produza um benefício econômico, o campo deve conter uma quantidade substancial de variabilidade no campo e as cultivares devem ter diferenças genéticas que as tornem mais adequadas para uma área específica. A seleção das diferentes zonas pode ser baseada em um conjunto de mapas de produtividade, mapas de pragas e doenças ou fatores do solo que possam limitar a disponibilidade de drenagem ou nutrientes.

insumos agrícolas

Figura 1. Fluxogramas e metodologias de controle para estratégias baseadas em mapas e sensores. Fonte: Sharda (2018).

A detecção em tempo real utiliza sensores ópticos para medir as condições de colheita na estação. Os índices de refletância da planta podem ser usados para reduzir a complexidade dos dados. Atualmente, tem sido utilizado o índice vegetativo de diferença normalizada (NDVI), que é baseado na refletância das plantas nas faixas vermelha e infravermelha próxima (NIR). O sensor de reflectância é promissor, pois fornece informações imediatas relacionadas ao estresse das plantas.

Na ATV com herbicida, em um campo contendo alta variabilidade espacial de ervas daninhas, a ATV pode reduzir a quantidade de herbicidas aplicados no campo em até 60%. Um bom exemplo de implementação bem-sucedida de informações de sensoriamento de reflectância remota em tempo real é o uso da tecnologia de ATV para aplicações nitrogenadas. O teste dessa tecnologia em milho, trigo e algodão mostra que a tecnologia pode aumentar a rentabilidade.

Para esta aplicação, é essencial que todas as taxas sejam verificadas porque a máquina não consegue distinguir entre taxas “sãs” e taxas razoáveis. Os sistemas de controle eletrônico de taxa são projetados para ajustar automaticamente taxas instantâneas de aplicação resultantes de alterações nos parâmetros operacionais da máquina e de campo. Normalmente, parâmetros de operação da máquina, como velocidade de deslocamento, largura da faixa de aplicação; e a taxa de aplicação de destino específica são usadas para calcular a taxa em cada ponto do campo. A capacidade de aplicar em ATV depende da capacidade do equipamento.

A principal responsabilidade da unidade de controle de aplicativos é vincular o mapa de prescrição ou a taxa do algoritmo do sensor à localização, orientação e velocidade atuais da máquina. O sinal de controle resultante geralmente é uma taxa de rotação, taxa de fluxo ou taxa de transportador que alcançará a colocação do produto desejada. A exatidão e precisão de um tratamento de taxa variável depende de um sistema de controle capaz de ajustar as taxas de aplicação instantânea com base em alterações no estilo de condução do operador, nos parâmetros operacionais da máquina, nas características do produto e no tempo de resposta do equipamento.

À medida que avançamos em direção à coleta de dados espaciais e temporais em grande volume, também é necessária a integração automática de dados com os sistemas de análise de dados. Os produtores podem se beneficiar de modelos de previsão com base local, onde os técnicos podem avaliar os benefícios potenciais de diferentes estratégias de gerenciamento. A agricultura futura também precisaria de pequenos sistemas aéreos e terrestres não tripulados, que possam explorar automaticamente e coletar dados sobre plantas e do solo. No geral, é necessária a total integração de fontes de informação, análises e tecnologias de aplicação para que os produtores possam utilizar tecnologias para maximizar os rendimentos com insumos ideais e impacto mínimo no meio ambiente para uma produção agrícola sustentável.

Referências Bibliográficas

  • D.K. Shannon, D.E. Clay, N.R. Kitchen, editors, 2018. Precision Agriculture Basics. ASA, CSSA, and SSSA, Madison, WI. doi:10.2134/precisionagbasics.2018.frontmatter
  • Ahmad, L., & Mahdi, S. S. (2018). Satellite Farming. doi:10.1007/978-3-030-03448-1

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