Introdução à Agricultura de Precisão

AGRICULTURA TRADICIONALX

AGRICULTURA MODERNA

Agricultura de Precisão (AP)

• Precision Agriculture• Precision Farming• Site-Specific Crop Manegement• VRT (Variable-Rate Tecnology)

Por quê AP?

Agricultura Moderna

• Mudanças nos sistemas de produção:– Cultivo mínimo– Plantio Direto– MIP– MID– Manejo ecológico– Agroecologia– Agricultura orgânica– Agricultura sustentável– Sistema de Produção Integrada– AGRICULTURA DE PRECISÃO

“Há a necessidade do aumento da eficiência de todos os setores da

economia”Tschiedel, M., Ferreira, M. F, 2002

Ao longo do desenvolvimento tecnológico da agricultura o produtor buscou:• Aumento da produtividade• Reduzir insumos• Simplicidade e conforto• Rentabilidade

Jhon Deere

“Agricultura pela média” (Molin,2008)

ouseja

análise do solo – média – Kg/ha de fertilizantes

produção = produtividade = Kg/ha ou sc/alq.

Agricultura de Precisão

• Definição“Segundo BATCHELOR et al. (1997) a

agricultura de precisão é uma filosofia de manejo dafazenda na qual os produtores são capazes de

identificar a variabilidade dentro de um campo, eentão manejar aquela variabilidade para aumentar

produtividade e os lucros.”

Fonte: Tschiedel, M., Ferreira, M. F. Introdução à agricultura de precisão. Ciência Rural, Santa Maria, v.32, n.1, p.159-163, 2002.

Agricultura de Precisão• Definição

“A agricultura de precisão é uma filosofiade gerenciamento agrícola que parte de informaçõesexatas, precisas e se completa com decisões exatas.Agricultura de precisão, também chamada de AP, éuma maneira de gerir um campo produtivo metro ametro, levando em conta o fato de que cada pedaço

da fazenda tem propriedades diferentes (ROZA,2000).”

Fonte: Tschiedel, M., Ferreira, M. F. Introdução à agricultura de precisão. Ciência Rural, Santa Maria, v.32, n.1, p.159-163, 2002.

Agricultura de Precisão

• Definição“O termo agricultura de precisão engloba o

uso de tecnologias atuais para o manejo de solo,insumos e culturas, de modo adequado às variações

espaciais e temporais em fatores que afetam aprodutividade das mesmas (EMBRAPA, 1997).”

Fonte: Tschiedel, M., Ferreira, M. F. Introdução à agricultura de precisão. Ciência Rural, Santa Maria, v.32, n.1, p.159-163, 2002.

Molin, 2008• Definição

“Um sistema de gestão ou gerenciamento da produção agrícola”

“Um elenco de tecnologias e procedimentos utilizados para que a lavouras e o sistema de

produção seja otimizado, tendo como elemento chave o gerenciamento da variabilidade espacial

da produção e dos fatores a ela relacionados”“Agricultura nas estrelas”

Campo.....

Fonte: Projeto Aquarius - UFSM

Roadmap de AP

Hoje, predominam as tecnologias de pronto uso, migrando para o gerenciamento da variabilidade e alguns poucos casos de gestão integrada em grandes fazendas

Onde Estamos

Based on Rogers, E. (1962) Diffusion of innovations. Free Press, London, NY, USA.

weed seeker

Light Bar

Auto-pilot

Comutador segmento

Sprayer Control

Marcador espuma

Taxa variável

Consultorias de AP

Fluxograma da relação de trabalho em assistência técnica para Tecnologia AP (Adaptado de Molin, sn.)

AGRICULTURA DE PRECISÃO

VANTAGENS DE DESAFIOS

Vantagens (Batchelor et al., 1997)

• Melhorar os rendimentos de colheita e lucros;• fornecer informações para tomar decisões de

manejo mais embasadas;• prover registros de fazenda mais detalhados e

úteis;• reduzir custos de fertilizante;• reduzir custos de praguicida; e• reduzir poluição.

Vantagens (Gentil & Ferreira, 1999)

• Redução do grave problema de risco da atividade agrícola;

• Redução dos custos de produção;• Tomada de decisão rápida e certa;• Controle de toda a situação, pelo uso da informação;• Maior produtividade da lavoura;• Mais tempo livre para o administrador;• Melhoria do meio ambiente pelo menor uso de

defensivo.

Vantagens CAMPO (2000)

• redução de quantidades de insumos;• redução dos custos de produção;• redução da contaminação ambiental; e• aumento no rendimento das culturas.

• Realidade da AP (Claudia Brito Silva, Esalq/USP, 2009) http://www.usp.br/agen/?p=6877

–56% das usinas de cana-de-açúcar já utilizam algum tipo de ferramenta de AP• 205 usinas da UDOP

• Realidade da AP (Claudia Brito Silva, Esalq/USP, 2009)

• Técnicas mais usadas:– 76% - imagem de satélite;– 39% - piloto automático;– 36% - fotografias aéreas;– 31% - amostragem do solo em grade GPS;– Tempo médio de uso é de 4 anos;– 29% - aplicação a taxa variável;– 96% das empresas pretende ampliar o uso da

tecnologia.

• Realidade da AP (Claudia Brito Silva, Esalq/USP, 2009)

• Problemas do uso da tecnologia:– 96% -altos custos;– 94% - a falta de pessoal qualificado;– 88% - elevados custos na prestação dos serviços.

• Realidade da AP (Claudia Brito Silva, Esalq/USP, 2009)

• Impactos na empresa:– 94% - mudança significativa no gerenciamento;– 78% - aumento de produtividade;– 73% - redução no impacto ambiental;– 71% - redução nos custos de produção.

DESAFIOS

AGRICULTURA DE PRECISÃO

Ferramentas

Gps

Eletrônica Embarcada Imagens aéreas

Imagens Satélites

Sistemas de Informação

Sistemas de Navegação

Desafios

Grande desafio: interpretar os dados gerados EM RECOMENDAÇÕES

Ciência do solo

Ecofisiologia

Fitopatologia

Climatologia

Sistema: Solo – Planta – Atmosfera > 60 fatores que interferem na produção

Tecnologia de máquinas e implementos

• Máquinas e implementos:– Tratores agrícolas

• Mecânicos e automatizados

– Plantadoras / adubadoras• Convencional e direto

– Pulverizadores• Montados , arrasto ou automotrizes

– Colheitadeiras• Com e sem transbordo

DESAFIO?

CICLOS AP

Fonte: Arvus

Ciclo AP, Molin (2008)

AGRICULTURA DE PRECISÃO

Ciclo AP

início

AGRICULTURA DE PRECISÃO

Ciclo APDado +

coordenada

início

COLETA DADOS

Mapa de Produtividade

• Fertilidade do solo – análise química• Compactação do solo – análise física• Umidade do solo – análise física• Biologia do solo – análise biológica

– Pragas de solo– Doenças de solo

• Pedologia do solo – análise física– classificação do solo (textura)

• Outros– Condutividade elétrica do solo– Temperatura– Infiltração de água no solo– Aeração do solo– Etc...

Solo

• pH – H2O ou CaCl2 - potenciometria• MO – digestão ácida - titulometria• P – resina trocadora de íons e titulometria• Ca – absorção atômica• Mg – absorção atômica• K – absorção atômica• (H+Al) - potenciometria• SB – calculado = Ca+Mg+K)• CTC – calculado = SB+(H+Al)• V% - calculado = (SB/CTC)*100

Fertilidade do solo (análise do solo)

BZnCuFeMnMoSAl

N?

X Y pH CaCl2 pH H2O MO P K Ca Mg H+AL SB T V%582987 7554698 5.9 6.5 26 392 2.3 72 10 18 84 102 83583030 7554649 5.6 6.3 22 330 1.8 69 12 18 83 101 82583073 7554609 5.9 6.5 11 126 2.6 41 9 16 53 69 76583053 7554570 5.3 6 9 78 1.5 27 9 18 38 56 67582987 7554553 5.6 6.3 8 91 1.7 30 7 15 39 54 72583089 7554542 5.3 6 7 34 1.6 27 9 17 38 55 68583175 7554608 5.2 5.9 9 61 1.7 23 6 18 31 49 63583215 7554629 5.3 6 8 35 1.3 22 5 18 28 46 62583165 7554647 5.5 6.2 6 66 1.4 24 6 16 31 47 67583103 7554681 6.1 6.7 17 139 10.2 41 10 12 61 73 84583095 7554761 5.5 6.2 9 88 2.2 34 7 17 43 60 72583160 7554766 5.5 6.2 6 26 1.9 28 9 16 39 55 71583120 7554631 7 7.5 11 170 3.9 106 12 10 122 132 92

Média 5.9 6.5 13 119 3,1 45 9 16 57 73 78

Análise área convencional FSNT

PHCACL2 PHH2O MO P K CA MG PHSMP AL S SB CTC V4.7 5.4 25.0 143 1.80 26.0 26.0 28 2 19.0 54.0 82.0 664.8 5.5 24.0 119 3.10 27.0 21.0 25 2 10.0 51.0 76.0 674.8 5.5 21.0 109 1.40 13.0 12.0 22 2 22.0 26.0 48.0 554.5 5.3 18.0 68 1.20 21.0 20.0 26 2 12.0 42.0 68.0 624.4 5.2 21.0 95 2.00 12.0 11.0 28 3 11.0 25.0 53.0 474.7 5.4 24.0 137 1.50 26.0 19.0 28 2 4.0 47.0 75.0 624.5 5.3 22.0 147 2.50 37.0 34.0 25 1 11.0 74.0 99.0 744.5 5.3 19.0 77 2.30 22.0 22.0 25 2 17.0 46.0 71.0 654.6 5.4 20.0 74 1.40 13.0 12.0 21 2 16.0 26.0 47.0 564.7 5.4 29.0 157 1.80 24.0 11.0 29 2 8.0 37.0 66.0 564.6 5.4 11.0 150 1.80 24.0 16.0 28 2 7.0 42.0 70.0 604.6 5.4 16.0 160 2.40 25.0 14.0 33 2 8.0 41.0 74.0 564.9 5.6 13.0 87 1.20 29.0 28.0 18 1 12.0 58.0 76.0 774.5 5.3 15.0 112 1.00 19.0 18.0 28 2 28.0 38.0 66.0 584.0 4.8 13.0 141 1.50 12.0 10.0 40 4 19.0 24.0 64.0 374.7 5.4 10.0 127 2.20 26.0 24.0 25 2 9.0 52.0 77.0 684.6 5.4 13.0 108 1.70 36.0 36.0 22 1 19.0 74.0 96.0 773.9 4.7 10.0 65 1.30 7.0 6.0 34 6 9.0 14.0 48.0 304.5 5.3 17.0 153 1.60 22.0 15.0 28 3 11.0 39.0 67.0 584.8 5.5 13.0 161 1.30 38.0 38.0 24 1 16.0 77.0 101.0 774.7 5.4 10.0 118 1.00 16.0 14.0 21 2 13.0 31.0 52.0 604.5 5.3 9.0 80 1.70 10.0 10.0 26 2 11.0 22.0 48.0 454.8 5.5 10.0 141 1.60 28.0 28.0 21 2 13.0 58.0 79.0 734.6 5.4 13.0 159 2.10 16.0 15.0 29 2 23.0 33.0 62.0 534.5 5.3 9.0 104 1.90 21.0 20.0 25 2 18.0 43.0 68.0 634.2 5.0 11.0 115 1.10 14.0 10.0 36 3 7.0 25.0 61.0 414.7 5.4 15.0 140 2.00 22.0 17.0 24 2 18.0 41.0 65.0 633.9 4.7 12.0 134 1.90 10.0 8.0 38 4 37.0 20.0 58.0 344.3 5.1 18.0 140 2.80 19.0 18.0 34 3 50.0 40.0 74.0 544.7 5.4 16.0 155 1.80 31.0 30.0 28 2 8.0 63.0 91.0 695.2 5.9 13.0 163 2.30 43.0 28.0 20 0 24.0 73.0 93.0 794.2 5.0 11.0 105 1.70 17.0 15.0 28 3 9.0 34.0 62.0 544.9 5.6 22.0 286 1.90 39.0 14.0 26 2 11.0 55.0 81.0 685.2 6.0 22.0 156 1.70 54.0 40.0 20 0 11.0 96.0 116.0 834.8 5.5 15.0 110 1.30 23.0 20.0 26 2 16.0 44.0 70.0 633.9 4.7 13.0 81 1.10 6.0 5.0 33 6 14.0 12.0 45.0 274.3 5.1 17.0 163 0.90 22.0 9.0 36 3 9.0 32.0 68.0 474.6 5.4 16.0 145 1.80 22.0 14.0 28 2 11.0 38.0 66.0 57

4.6 5.3 15.9 128.6 1.7 22.9 18.6 27.3 2.3 15.0 43.3 70.6 59.0

Café solo fsnt

AGRICULTURA DE PRECISÃO

Ciclo AP

início

GEOESTATÍSTICA!

Análise de dados e geração de mapas

• Daniel Krige (1951) – África do Sul – estudou a importância de correlacionar as variações com as distâncias - Ouro

• Matheron (1961) – elaborou a teoria das Variáveis Regionalizáveis

– Krigagem

HISTÓRICO

• “Esperança de que, na média, as amostras próximas, no tempo e no espaço, sejam mais similares entre si do que as que estiverem mais distantes”

Zimback, 2010

Teoria Fundamental

• Independência entre os dados coletados• Distribuição normal dos dados• Variância e coeficiente de variação constantes

ESTATÍSTICA

Denpendência entre os dados coletados Interpretação baseada na variação natural dos dados Análise dos variogramas

Geoestatística Estatística

• SIGs– É uma família de programas que permitem

armazenar, manipular e mostrar espacialmente (coordenadas geográficas) os resultados colhidos no campo.

– Podem lidar com vários atributos para um mesmo ponto ao mesmo tempo, podendo estes atributos serem mostrados em camadas, como um mapa em cima do outro.

– Dado + coordenada + geoestatística = mapa

Análise de dados

• Sistemas de coordenadas– Coordenadas geográficas (Latitude e Longitude)

• Graus, minutos e segundos– UTM (Universal Transverse Mercatur)

• métrica• Geoestatística

– Interpolação de dados – esparsos– Métodos mais comuns:

• Vizinho próximo• Média local• Inverso da distância a uma potência• Contorno• Krigagem – é o mais recomendado (demonstração GS+)

Análise de dados

Análise de dados

REAL X OBSERVADA X ESTIMADA

?

observado

estimado

42 2431

28 32 42 28 26

36 44 32 28 36 40

22 35 44 29 43

27 26 24 33 52

27 33 26 35 22

19 22 28 36

20 28 31 30 24

22 25 35 17 22

27 48 30

39 29 22

26 40

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12°5

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"S

0 390 780 1.170 1.560195

Metros

Fazenda X

Legenda

Teores de fósforo

Inverso da distância ao quadrado

17,6 - 20,9

20,9 - 23,4

23,4 - 25,4

25,4 - 26,9

26,9 - 28,9

28,9 - 31,5

31,5 - 34,8

34,8 - 39,1

39,1 - 44,7

44,7 - 52,0.

42 2431

28 32 42 28 26

36 44 32 28 36 40

22 35 44 29 43

27 26 24 33 52

27 33 26 35 22

19 22 28 36

20 28 31 30 24

22 25 35 17 22

27 48 30

39 29 22

26 40

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12°5

'30

"S

0 390 780 1.170 1.560195

Metros

Fazenda X

Legenda

Teores de fósforoKernel Smooth

17,6 - 20,9

20,9 - 23,4

23,4 - 25,4

25,4 - 26,9

26,9 - 28,9

28,9 - 31,5

31,5 - 34,8

34,8 - 39,1

39,1 - 44,7

44,7 - 52,0.

42 2431

28 32 42 28 26

36 44 32 28 36 40

22 35 44 29 43

27 26 24 33 52

27 33 26 35 22

19 22 28 36

20 28 31 30 24

22 25 35 17 22

27 48 30

39 29 22

26 40

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"S

12°5

'30

"S

0 390 780 1.170 1.560195

Metros

Fazenda X

Legenda

Teores de fósforoKrigagem Ordinária

17,6 - 20,9

20,9 - 23,4

23,4 - 25,4

25,4 - 26,9

26,9 - 28,9

28,9 - 31,5

31,5 - 34,8

34,8 - 39,1

39,1 - 44,7

44,7 - 52,0.

46°21'0"W

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'0"S

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"S

12°5

'30

"S

0 390 780 1.170 1.560195

Metros

Fazenda X

Legenda

Teores de fósforoErro padrão da predição

2,02 - 2,07

2,07 - 2,15

2,15 - 2,29

2,29 - 2,48

2,48 - 2,70

2,70 - 2,97

2,97 - 3,31

3,31 - 3,80

3,80 - 4,48

4,48 - 5,93.

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12°5

'30

"S

0 390 780 1.170 1.560195

Metros

Fazenda X

Legenda

Teores de fósforoErro padrão da predição

2,02 - 2,07

2,07 - 2,15

2,15 - 2,29

2,29 - 2,48

2,48 - 2,70

2,70 - 2,97

2,97 - 3,31

3,31 - 3,80

3,80 - 4,48

4,48 - 5,93.

582838 582881 582924 582967

7554871

7554898

7554926

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1741631521401291171069483

582838 582881 582924 582967

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7554926

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1741631521401291171069483

Krigagem

Interpretar

582838 582881 582924 582967

7554871

7554898

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7554953

2682392111831541269769

582838 582881 582924 582967

7554871

7554898

7554926

7554953

2682392111831541269769

582838. 582881. 582924. 582967.

7554871.

7554898.

7554926.

7554953.

268.239.211.183.154.126.97.69.

582838. 582881. 582924. 582967.

7554871.

7554898.

7554926.

7554953.

268.239.211.183.154.126.97.69.

IDW

582838. 582881. 582924. 582967.

7554871.

7554898.

7554926.

7554953.

46735.39108.31482.23856.16229.8603.976.-6650.

582838. 582881. 582924. 582967.

7554871.

7554898.

7554926.

7554953.

46735.39108.31482.23856.16229.8603.976.-6650.

582838. 582881. 582924. 582967.

7554871.

7554898.

7554926.

7554953.

2.902.632.362.091.811.541.271.00

582838. 582881. 582924. 582967.

7554871.

7554898.

7554926.

7554953.

2.902.632.362.091.811.541.271.00

Krigagem

IDW

K no solo

AGRICULTURA DE PRECISÃO

Ciclo AP

início

Aplicação de Fertilizantes, Corretivo e Defensivos em Taxa Variável ou localizada:

• Aplicações pré-processadas: faz-se a coleta de amostras no campo, análise em laboratório, geração dos mapas de aplicação no escritório e envio destes para as adubadoras efetuarem aplicação na lavoura.

• Aplicações em tempo real: sensores medem quantidade de nutrientes presentes e variam no mesmo instante a aplicação.

Mapa de velocidade

Mapa de aplicação

AGRICULTURA DE PRECISÃO

Ciclo AP

início

• Monitoramento dos processos de agricultura de precisão;

• Levantamento de dados do cultivo;– Pragas– Doenças– Plantas daninhas

• Levantamento e acompanhamento dos dados da planta, climáticos e do solo;

• Correção de imperfeições;• Checagem de rendimentos

Acompanhamento

• Nutrição da planta – análise foliar (química) e também assinatura espectral (sensor) (IBN)

• Problemas bióticos - sensores• Tonalidade verde das folhas – clorofilômetro - N• Desenvolvimento da plantas - sensor• Desenvolvimento de frutos – sensor• Fluxo de seiva• Análise de seiva• Taxa fotossintética – gases (CO2 e O2) - sensor

• Maturação de frutos – hormônios, taxa respiratória dos frutos – sensores

Planta

• Pragas– Formas de ataque/alimentação (morfologia), período de

ocorrência, toxemia, distribuição• Doenças

– Sistemas de previsão/aviso (fungos), diagnóstico por marcadores moleculares ou assinatura espectral (sensor remoto próximo ou distante) e demarcação de manchas

• Plantas Daninhas– Morfologia, Distribuição espacial, formas de localização

(sensoriamento remoto distante em pós-emergência), demarcação de manchas

Planta - Cultivo

Fundação MS

• Multispectral image analysis (Citrus)• Variety identification, dry plants, diseases• Example of diseases -> Greening

HyperspectralCitrovita experiment 01 in 09/2009

Visible lightImage obtained with 950-1150nm wavelenghts

Assintomatic tree in visible lightDry tree

Ocorrência de Spodoptera no milho – aplicação do

inseticida somente a partir das áreas verdes. Nas azuis

não aplicar inseticida, apenas o fungicida.

Meloidogyne sp. no solo no milho safrinha (A) e no pré-plantio de verão (B), 2011

A B

3,5 meses após

Semeadura ou aplicação de precisão

Zona de manejo

Mapa

AGRICULTURA DE PRECISÃO

Ciclo AP

início

AGRICULTURA DE PRECISÃO

Ciclo AP

início

• Feedback• Se aquilo que foi executado trouxe retorno

quantitativo e/ou qualitativo.

Produção

• Mapa de colheita• Sensores:

– Instalados em locais apropriados na máquina– 500 a 1.300 pontos por hectare (8 a 20 m2)– Objetivo:

• Fluxo de massa• Umidade• Velocidade• Levante da plataforma• inclinação

– Tipo (fluxo de massa):

Produção

Molin, 2008

Mapeamento de colheita:

Mapeamento de colheita:

Figure 2. Medidor Volumétrico de Fluxo de Frutos de Café

1

2

35

Componentes:Medidor VolumétricoGPS Monitor de Colheita

Sensor de Pulsos

Mapeamento de colheita de café

Fonte: Faz. Vanguarda

Ponto inteligente!

Gestão integrada

Aplicações Usuais de AP(PA) no Brasil1. Barra de Luzes2. Piloto Automático3. Controle Automático de Seções4. Sensores5. Aplicação localizada ou em Taxa Variável6. Mapeamento de Colheita7. Telemetria