Agricultura de Precisão

www.agriculturadeprecisao.org.br

José P. Molin

ESALQ/USP

jpmolin@usp.br

Prof. J. P. Molin

O que é Agricultura de Precisão?

AP é gerenciar o sistema de produção considerando a variabilidade espacial (e temporal) das lavouras... ...e tirar proveito dessas desuniformidades... ...sempre que elas forem relevantes.

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Milho

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•otimizar (reduzir?) o uso de insumos

•aumentar a produtividade

•melhorar a qualidade do produto

•aumentar a lucratividade

AP envolve um conjunto de possíveis

estratégias de gestão:

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Gerenciamento (com ajuste fino) da correção e

adubação do solo via aplicação em taxas variáveis,

basicamente de calcário, potássio, fósforo e gesso

Com base em amostragem georreferenciada

(“em grade”)

Como se pratica AP, hoje, no Brasil:

Considerando apenas o solo!

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Lei de Liebig (dos Mínimos), ampliada

e georreferenciada, que visa

regularizar os teores no solo ...

mas a própria Lei dos Mínimos tem

sido restrita à química do solo!

Outros fatores de produção devem

ser lembrados:

compactação do solo

pragas

doenças

densidade populacional

…

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Variabilidade dos teores de fósforo no solo de um talhão de

milho de 180 ha

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Linsley & Bauer (1929)

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O planejamento da

amostragem – a grade

amostral

Linsley & Bauer (1929)

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Os dados

mapeados

A legenda Linsley & Bauer (1929)

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A legenda

O mapa de dados

interpolados –

isolinhas

Linsley & Bauer (1929)

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A legenda

O mapa de dados

interpolados –

isolinhas “coloridas”

Linsley & Bauer (1929)

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Outros estudos de casos

Linsley & Bauer (1929)

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Depois desse fato, o próximo registro do

uso de amostragem georreferenciada

para a geração de mapas interpolados

de teores de atributos químicos do solo

(usando geoestatística) é de 1988, pelo

Prof. David Mulla, Minneapolis.

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O que mais pode ser feito:

• Gerar mais e melhores dados para gerenciar o

sistema e não apenas a fertilidade do solo!

• Aceitar o fato e assumir o desafio de que a

variabilidade espacial das lavouras é algo mais

complexo do que mapear e intervir em P, K, Ca

e Mg.

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Recursos já disponíveis

• Mapeamento das produtividades

• Relevo

• Uso de sensores:

• Planta

• Imagens (orbitais, aéreas...)

• Sensores ópticos

• Solo

• Condutividade elétrica

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Qual o objetivo final?

• Voltando à definição de AP: gerenciar o

sistema de produção consideração a sua

variabilidade espacial e temporal

• A forma mais racional de fazê-lo é

administrando sub talhões (unidades de gestão

diferenciada - UGD)

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Unidades de gestão diferenciada

• Unidades de gestão diferenciada são áreas delimitadas

como de mínima variabilidade dos fatores utilizados na sua

demarcação, dentro de um talhão.

• E os fatores?

mapas de produtividade

biomassa (por imagem ou sensor embarcado)

condutividade elétrica do solo

mapa pedológico

relevo

(“zonas de manejo”)

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Unidades de Gestão Diferenciada (UGD)

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Safrinha 2006

Safrinha 2002 Safrinha 2003

Safra 2005

Produtividades Normalizadas

0 a 40% da média

40 a 85% da média

85 a 105% da média

105 a 150% da média

+ 150% da média

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4

Todos

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4

Todos Somente safrinhas

X

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Todos Somente safrinhas

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1

4

2

3

Unidades de gestão diferenciada em função das produtividades médias

normalizadas:

1, 2 e 3 – alta produtividade

4 – baixa produtividade

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Lucro (R$/ha)

Milho Safrinha 2006 (kg/ha)

Valores atualizados para 2014:

R$ 20,00/saco

Custo: R$ 750,00/ha

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Condutividade Elétrica NDVI

Mapa de Produtividade Clusters

POVH, 2011

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Condutividade Elétrica do Solo

ALLRED, B et al., (2008)

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Sensor por contato

VerisThecnologie

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Condutividade

elétrica do solo por

contato

Trabalho realizado

em 2002 no Paraná

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Nem sempre é assim tão simples...

Milho

2009 Milho

2010

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Vertical - até 0,30m

Horizontal - até 1,20m

Sensor por indução

Prof. J. P. Molin EM38-MK2 Geonics

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Biomassa - níveis de aquisição de dados

Orbital

Aéreo (avião)

Aéreo (“VANT”)

Terrestres

www.google.com.br

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Região do Visível Região do Infravermelho Próximo

Exemplo de reflectäncia de uma cultura

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Fonte: Adaptado de Yara N response trial 1994.

A utilidade da refletância na agricultura

IR

450 500 550 600 650 700 750 800 850

0

0,1

0,2

0,3

0,4

0,5

0,6

Comprimento de onda, nm

60 kg/ha

120 kg/ha

200 kg/ha

Aumenta pelo

aumento de biomassa

Diminui com o amento

do conteúdo de clorofila

Suprimento de N

IR

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WERNER, A. (2008)

Sensores multiespectrais passivos

Sensores dedicados

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Yara N-Sensor

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N-Sensor ALS

Yara

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Biomassa predita versus real para 2009/10 e 2010/11

y = 1.0594x R² = 0.84

0

2000

4000

6000

8000

10000

0 2000 4000 6000 8000

Real

Bio

massa (

kg

ha

-1)

Biomassa predita (Kg ha-1)

20 cm

30 cm

40 cm

50 cm

60 cm

Linear (20 - 60)

Linear ("1/1")

PORTZ, 2014

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Nitrogênio predito versus real para 2009/10 e 2010/11

y = 1.0351x R² = 0.85

0

20

40

60

80

100

120

0 20 40 60 80 100 120

Real extr

ação

de n

itro

gên

io (

kg

ha

-1)

Extração predita de nitrogênio (Kg ha-1)

20 cm

30 cm

40 cm

50 cm

60 cm

Linear (20 - 60)

Linear ("1/1")

PORTZ, 2014

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Aplicação de N governada por sensores ópticos

SCHEPERS, J. (2007)

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Castro, PR, 2009

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Desafios

• variabilidade de MO no solo

• variabilidade da capacidade de retenção de água no solo

• incidência de pragas e doenças

• resposta dos diferentes híbridos

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Aumenta a largura das

semeadoras e desaparecem

as adubadoras...

Novas tendências

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A adubação em superfície toma conta

a partir de adubadoras a lanço...

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ABpro < 95% da média,

Área de transição, valores de 95% a 105% da média

APro > 105% da média

E a população variável...

Em princípio

acredita-se que

deve ser regida

pelo potencial de

resposta das

diferentes regiões

de um mesmo

talhão

O desafio é a delimitação dessas regiões – as UGDs

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UGD

Alta produtividade

UGD

Baixa produtividade

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R² = 0,9981

R² = 0,9917

R² = 0,9929

5000

6000

7000

8000

9000

10000

30000 39000 49000 58000 68000

Pro

du

tivi

dad

e (

kg h

a-1

)

População de plantas (pl ha-1)

UGD APro

Região de transição

UGD BPro

Efeito da população de plantas na produtividade de milho em diferentes UGD.

Média de quatro híbridos (Exp. 02, MS).

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5000

6000

7000

8000

9000

10000

30000 39000 49000 58000 68000

Pro

du

tivi

dad

e (k

g h

a-1)

População de plantas (pl ha-1)

H 1 R2 =0,95 H 2 R2 = 0,9999 H 3 R2 = 0,9999 H 4 R2 = 0,94

UGD de APro UGD de BPro

30000 39000 49000 58000 68000

População de plantas (pl ha-1)

H 1 R2 =0,9999 H 2 R2 = 0,996 H 3 R2 = 0,9999 H 4 R2 = 0,9999

Efeito da população de plantas na produtividade de milho em diferentes UGD.

Média de quatro híbridos (Exp. 02, MS).

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Estratégia AgChem

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Estratégia AgChem

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Calibração do sensor

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

10 12 14 16 18 20 22 24 26 28

sensor value

Dose de N (kg N/ha)

máxima dose de N

mínima dose de N

parcela de referência

po

nto

de

co

rte

de

bio

ma

ss

a

Fonte: Yara

Máxima dose de N

Mínima dose de N

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jpmolin@usp.br

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