O sucesso da agricultura moderna depende da coleta de dados e, em seguida, de sua transformação em informação para auxiliar as tomadas de decisão referentes à fitossanidade, à nutrição vegetal, ao início do plantio, ao melhor momento para a colheita, etc.
Porém, os produtores brasileiros, em sua maioria, ainda não têm uma política bem definida de controle da propriedade, seja por questões culturais, seja pela dificuldade e demanda de tempo que essa atividade requer.
Obviamente, o preço pela falta de controle é uma redução significativa do sucesso na atividade produtiva e ineficiência econômica.
Como então obter dados eficientemente?
A COLETA DE DADOS NA PRÁTICA
A coleta e controle de dados pode ser feita de duas maneiras:
1) Coleta tradicional, baseada no uso de planilhas e aplicativos corriqueiros de gráficos e tabelas, com transferência e compilação dado a dado.
Essa prática, embora funcional em alguns casos, exige muito do tempo do proprietário ou do Engenheiro Agrônomo da propriedade e há grande possibilidade de erros.
2) Uso de sistemas de gerenciamento e monitoramento da propriedade, capazes de reunir sistematicamente dados de solo, clima e manejo, através das tecnologias da agricultura de precisão.
Essa prática é automática, não demandando tempo dos profissionais tomadores de decisões.
A coleta tradicional de dados tem outro problema: a sistematização e inter-relação entre os dados precisam ser obtidas através de softwares geradores de gráficos, tabelas e regressões.
Ou seja, mais tempo precisa ser usado, após a coleta, para que os dados sejam transformados em informações capazes de embasar qualquer aplicação prática daquilo que está sendo conhecido.
A IMPORTÂNCIA DE ORGANIZAR OS DADOS DE CAMPO
Os sistemas de agricultura de precisão organizam previamente os dados do cliente e apresentam as informações em mapas inteligentes que consideram a variação espacial do solo, das plantas, da produção e do microclima, tornando a visualização muito mais simples e direta.
A Agrointeli consegue organizar todos os dados de campo em um único lugar, te permitindo saber tudo o que ocorreu entre o plantio e a colheita, por talhão.
A Agrointeli, ainda, te permite rastrear as operações de funcionários da fazenda e, por meio da funcionalidade de comparações de safras, torna-se possível comparações entre safras passadas e onde erros e acertos ocorreram. Clique Aqui para saber mais da plataforma digital da Agrointeli.
MULTIPLICIDADE DE VARIÁVEIS
As variáveis envolvidas na produção das culturas englobam múltiplos fatores, de forma que um bom controle deve considerar, no mínimo, os seguintes temas:
Dados edáficos: As variáveis químicas do solo, em diferentes profundidades de análise, como teores de nutrientes, pH e elementos tóxicos (principalmente alumínio) devem estar associados aos dados físicos, como profundidade real, granulometria, textura e declividade.
Na agricultura de precisão, esses dados são usados na aplicação de fertilizantes e corretivos em taxa variável, embora sejam base para compreensão das diferenças de produtividade entre talhões.
Mais estratégia, eficiência e planejamento no monitoramento climático: Os dados climáticos são essenciais para o planejamento da aplicação de produtos fitossanitários, da fertilização foliar, da mecanização, do plantio e da colheita.
Mesmo que a propriedade possua uma estação meteorológica, a sistematização das informações pode demorar e as previsões de precipitação vão, em todo caso, depender dos órgãos oficiais de Meteorologia.
Os sistemas de precisão estão conectados com plataformas confiáveis de informações meteorológicas e antecipam de maneira precisa as previsões importantes para o planejamento agrícola.
Dados fitossanitários: A variabilidade espacial da infestação de ervas daninhas, doenças e pragas pode ser obtida na agricultura de precisão, uma vez que, baseado na energia refletida pelas plantas de diferentes espécies ou entre plantas saudáveis e não saudáveis da mesma cultivar.
Sendo assim, o produtor rural consegue diagnosticar e fazer o controle de organismos indesejados na lavoura mais rapidamente.
Esse método tem se mostrado bem mais rápido e eficiente que o uso de “pragueiros” e “olheiros” para cálculos posteriores de índices de infestação e níveis de controle.
MAPEAMENTO DE NDVI NA AGRICULTURA
NDVI é a sigla em inglês para Normalized Difference Vegetation Index (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada, em português), utilizada para o mapeamento de áreas na agricultura, que usa sensores remotos para determinar as condições da vegetação.
Ou seja, o NDVI consegue fazer todas as medidas mencionadas no tópico anterior remotamente, sem a necessidade de inspeção presencial ou direcionamento de tempo, tão escasso no gerenciamento de grandes áreas.
Basicamente, o NDVI mede a energia luminosa que a população de plantas absorve ou emite, visto que diferentes objetos absorvem e emitem energia luminosa em diferentes frequências e comprimentos de onda.
No caso das plantas, elas possuem pigmentos, como clorofilas (a e b) e caroteno, capazes de absorver uma faixa de luz maior do que o olho humano é capaz de perceber.
Os sistemas e aplicativos NDVI medem quanto cada população reflete e, então, analisa e sistematiza esses dados, devolvendo mapas de fácil visualização e compreensão para os clientes.
TODOS OS DADOS DE CAMPO ORGANIZADO NA PALMA DA SUA MÃO
As melhores plataformas da agricultura de precisão te oferecem o acesso a todos os dados a partir de dispositivos corriqueiros, como smartphones, computadores pessoais e tablets, de qualquer lugar e a qualquer hora.
Ou seja, equipes multidisplinares ou multisetores de uma empresa podem se reunir e acessar dados instantânea e em tempo real para discussões sobre tomadas de decisões e manejo de risco por cliente e por talhão.
Percebemos, ao longo do texto, que é possível uma coleta descentralizada e pessoal de dados, o que pode ser útil para embasar o planejamento em alguns casos.
Porém, a tendência da agricultura moderna é optar, cada vez mais, pela agricultura de precisão, pois assim a propriedade tem acesso garantido a dados já transformados em informação, a mapas que facilitam a visualização das ocorrências espaciais dos fenômenos e a integração de informações agroclimáticas, edáficas e fitossanitárias.
O uso de imagem NDVI na agricultura de precisão eleva o controle visual da propriedade a níveis altamente profissionais.
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