Mapeamento da Produtividade das Culturas

www.agriculturadeprecisao.org.br

José P. Molin

ESALQ/USP

[email protected]

Mapeamento da Produtividade

das Culturas

Prof. J. P. Molin

Objetivo

Abordar a importância dos mapas de produtividade das culturas, bem como os

equipamentos, formas de geração de dados, seus tratamentos, a confecção e

interpretação dos mapas

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• Entender a variabilidade da lavoura

• Investigar as suas possíveis causas

• Guiar as investigações (direcionar a amostragem)

• Delimitar regiões (“zonas de manejo”)

• Calcular espacialmente as quantidades de nutrientes exportados

Os mapas de produtividade servem para:

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Application of Yield Maps

Is significant spatial yield variability consistent from year to

year?

Uniform field

management

Site-specific field

management

Is the cause for variability

known?

Can the cause of variability be

eliminated?

NoYes

Yes

No

No

Yes

Variable treatment to eliminate the

cause

Adamchuk (2016)

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Como obter o dado para gerar o mapa

de produtividade

• Tomando como base culturas de grãos, temos:

– quantidade de grãos colhidos num espaço

– tamanho da área desse local

– sua localização

– umidade dos grãos colhidos

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monitor

GNSS

Sensor de fluxo de grãos

Sensor de

umidade de

grãos

Sensor de

rotaçãoSensor de

plataforma

Os componentes necessários

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Sensor de fluxo de grãos

placa de impacto (gravimétrico)

óptico (volumétrico)

Sensor de umidade dos grãos

capacitância

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Sensores gravimétricos

Placa de impacto

http://www.agleader.com

Elevador de taliscas

Profi

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Sensores gravimétricosPlaca de impacto

AgLeader

Elevador de taliscas

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Sensor

gravimétrico

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http://www.solidrockfarms.com/yieldsense/

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Sistema RDS

Sensores volumétricos

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Sensor óptico

Profi

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Efeito da inclinação lateral da colhedora

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Sensor de

inclinação

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Sensor FarmScan

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Trimble

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Marca Comercial ou

Fabricante

Tipo de Sensor de Fluxo

AFS, Case IH Placa de impacto com célula de carga

New Holland Placa de impacto com célula de carga

Harvest Doc, J. Deere Placa de impacto com potenciômetro, ou com célula

Fieldstar, AGCO Radioativo/Torquímetro/Placa de impacto

AgLeader Placa de impacto com célula de carga

Plantium Placa de impacto com célula de carga

Stara (Canlink, FarmScan) Facho de luz

Trimble Facho de luz

Verion Placa de impacto com célula de carga

Precision Planting Placa de impacto

Alguns dos fornecedores e tipo de sensor de fluxo

de grãos que utilizam

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Sensores de

umidade dos grãos

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Prof. J. P. MolinSensores de umidade dos grãos

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AgLeader

Sensor de fluxo

(placa de impacto)Sensor de umidade

(capacitância)

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MF - Brasil

Prof. J. P. MolinMonitores de cabine

Prof. J. P. MolinAgLeader

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Área de um “ponto” no mapa de colheita

Distância percorrida pela

máquina no intervalo de

coleta (geralmente de 1 a 3

segundos)

Largura da

plataforma

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O mapa básico (de “pontos”) é a representação de

cada ponto amostral

Milho (kg ha-1)

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... pontos

A visualização

dos mapas

Milho (kg ha-1)

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Balanças de placa

Indicador

A calibração é fundamental...

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Avaliações de erros em campo

Balanças de placa

Indicador

Qual a confiabilidade que se pode ter nos dados obtidos?

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Erro da totalização de monitor de produtividade 1998

-8-6-4-202468

Err

o (

%)

I.C = 1 desvio padrão Erro médio

Desvio padrão = 2,79

Erro médio = -0,50%

Erro da totalização de monitor de produtividade 1999

-8-6-4-202468

Err

o (

%)

I.C = 1 desvio padrão Erro médio

Desvio padrão = 3,11

Erro médio = -1,06%

Dispersão dos erros de totalização do peso, em %, obtidos pelo monitor em relação

ao peso obtido com balança, colheita de 1999

Dispersão dos erros de totalização do peso, em %, obtidos pelo monitor em relação

ao peso obtido com balança, colheita de 1998

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O mapa de

umidade dos

grãosO mapa de

umidade dos

grãos

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Algodão

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John Deere

Agrishow 2011

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Café

SARTORI et al., 2002

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• O medidor volumétrico da colheita é composto por um sensor de ultrassom, palhetas e um contador de pulsos

• O volume contido entre 02 palhetas é conhecido (2,79 litros). O contador de pulsos mede quantas cargas de 2,79 litros são descarregadas na carreta e o computador marca a coordenada desse volume colhido.

Monitor de produtividade de café

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100 0 100 Meters

Field Boundary

# Grain maturity samples

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8.08

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Colheita

mecanizada

Cana

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Monitor de produtividade

tipo balança

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MAGALHÃES, 2006

Monitor de produtividade tipo balança

Prof. J. P. MolinMAGALHÃES, 2006

Monitor de produtividade tipo balança

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Mapa obtido com monitor de produtividade tipo balança

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CERRI & MAGALHÃES, P.G, 2008

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Resultado semelhante com outro projeto de balança na Louisiana

Mailander et al., 2010Erro médio de 11%

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Sistema Case (CNH), novembro 2015

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Monitor para tubérculos canadense e comercializado

na Austrália para cana

MAGALHÃES, 2016

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Uvas viníferas (Califórnia, 2014)

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Tech-Agro (Solinftec)HAPPICH et al., 2009

Monitor de produtividade

(volumétrico, 2009)

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Tech-Agro (Solinftec)

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0.00

2.00

4.00

6.00

8.00

10.00

12.00

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42

Real (t) Est.(t) Diff. % e.

231.05 234.71 -3.66 -1.58Estimated bin weights (t)

Real bin weights (t)

Tech-Agro (Solinftec)

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Solinftec, 2014

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Agrishow 2017

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Citros

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• Sacolão de aproximadamente 600 kg

• Descarregados em veículo de transporte

A COLHEITA

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DISTRIBUIÇÃO DA EQUIPE DE COLHEITA

• Largura da faixa de colheita é fixa dentro do sistema das empresas;

• Largura variável entre as empresas consultadas (4 ou 6 fileiras de plantascom uma banca central).

4 linhas com espaçamento de 7,5 metros, totalizando largura de 30 m

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APONTAMENTO

• Determinação da quantidade de frutas colhidas pelo colhedor para

a remuneração do seu serviço;

• Régua com marcações (estimativa de volume)

Coletores

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CARREGAMENTO

• Conjunto mecanizado 1

Carregadora automotriz + 2 caminhões

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Mapeamento de uma gleba

• Área 15,89 ha

• Laranja “Valência”;

• Espaçamento de 3,5 m X 7,5 m;

• Idade do pomar: 14 anos.

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COLETA DE DADOS

• Georreferenciamento dos

sacolões de colheita

GPS Trimble

• Estimativa e coleta dos dados

de massa dos sacolões

TriPC

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• Mapa de visualização dos

683 pontos (sacolões)

coletados;

• Numeração das 30 bancas

de colheita.

MOLIN & MASCARIN, 2007

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ÁREA DE CONTRIBUIÇÃO• Coordenadas UTM

• Cálculo de distâncias

• Cálculo dos comprimentos

(meias-distâncias)

Ponto inicial inserido na borda da quadra

Ponto georreferenciado do sacolão

d – Distância entre pontos

c – Comprimento da célula

l – Largura da célula

l

d1 d2 d3

c1 c2 c3

d4

c4


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Produtividade (t.ha-1)

1 – 22

22 – 28

28 – 102

0

10

20

30

40

50

1 - 10 10 - 20 20 - 30 30 - 40 40 - 50 50 - 60 60 - 70 70 - 80 80 - 90 90 - 100

Produtividade (ton.ha-1)

Fre

qüên

cia

rela

tiva

(%)

Produtividade: produção do ponto obtida pelo apontamento

área de representação calculada

Produtividade média – 25,3 t ha-1


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MAPA DE PRODUTIVIDADE• Interpolação dos pontos;

• Mapa de superfície;

• Regiões de produtividade

diferenciada;

Produtividade de laranja (t.ha-1)

1 – 22

22 – 28

28 – 100


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Aferição dos apontamentos

• Determinar o nível de acerto e confiabilidade da estimativa de

massa dos sacolões através da mensuração de seu volume,

realizada pelo responsável de colheita;

• Pesagem de uma população de sacolões:

– 2 equipes de colheita com responsáveis distintos

– 65 sacolões cada

– 130 sacolões totais

• Realização da estimativa simultaneamente à pesagem.

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PESAGEM

• Célula de carga;

• Guincho agrícola.

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DESVIO DO APONTAMENTO

Apontamento (kg)

Célula de Carga (kgf)

Diferença(kg)

Média aritmética 540,69 559,95 -19,25

Equipe 1 CV (%) 26,03 26,55

Soma 35.145 36.396 -1.251 (3,42 %)

Média aritmética 560,15 582,87 -22,71

Equipe 2 CV (%) 23,98 22,29

Soma 36.410 37.886 -1.476 (3,89 %)


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Raízes, tubérculos e outros...

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Fluxo em esteira(tomate, beterraba, batata,etc...)

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Balança em esteira

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greentronics.com

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Forragem

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Princípios de funcionamento para monitores de

produtividade de forragem

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HarvestLab – John Deere

Mede umidade do material

por NIR (espectroscopia)Outros semelhantes:

Class – mede por

eletrocondutividade

mais temperatura Krone - mede por

eletrocondutividade

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Limpeza de dados em arquivo de colheita

Otimizar a qualidade dos mapas

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Yield Editor

(Scott Drummond,

USDA)

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“GeoAgro Servicios procesa todo tipo de

archivos de rendimiento y le entrega los

mapas listos para ser interpretados”

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Pontos posicionados fora do talhão

Tipos e dados errôneos

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Coordenadas com valores inconsistentes

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Pontos bem distribuidos

Pontos mal distribuidos e

desalinhados com (pequenos)

erros de posicionamento

Pontos mal posicionados dentro do talhão

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O operador comanda boa parte da qualidade dos dados coletados

Erros na largura de corte

Largura da plataforma

Distância percorrida pela máquina no

tempo de coleta (geralmente 1 a 3 s)

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Medição da largura de corte utilizando sensores ultrasônicosMissotten, 1998)

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Ultrassom para medir largura de corte

Zhao et al (2010)

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Ajuste automático da largura de corte via GNSS

AgLeader

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Tempo de espera ou retardo

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Tempo de enchimento

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Drummond & Sudduth, 2007

Ajuste do tempo de espera ou retardo (“lag time”)

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Milho (kg/ha)

0 – 1500

1500 – 3000

3000 – 4500

4500 – 6000

6000 – 7500

7500 - 10000

Tempo de enchimento

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Milho (kg/ha)

0 – 1500

1500 – 3000

3000 – 4500

4500 – 6000

6000 – 7500

7500 - 10000

entrando

saindo

Tempo de enchimento

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Tempo de retardo e tempo de enchimento

Retardo

Enchimento

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Métodos de remoção de dados errôneos

• Usando critérios estatísticos de população (desvio padrão);

• Excluindo dados de regiões previamente demarcadas (buffers), especialmente das bordas;

• Classificando e identificando cada tipo de dado errôneo para remoção (passo-a-passo)

• Comparativos locais (ponto a ponto)

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“Map Filter”

Comparação local, entre vizinhos

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Porque o uso de mapas de produtividade não avança?

1. O usuário não entende a utilidade do dado

2. Os arquivos não são facilmente acessíveis (formato proprietário)

3. O procedimento de calibração do monitor ainda é o mesmo de 1990

4. Ainda não surgiram soluções práticas para erros básicos

5. O sensor não evoluiu, apenas o display

6. O operador não é treinado e não sabe o que está fazendo e para que serve

7. A forma de extrair os dados precisa evoluir (com recursos de telemetria)

8. O usuário precisa dedicar-se

9. O usuário espera substituir a balança

10.Qualidade da informação nem sempre é assegurada (dados sem limpeza

geram mapas sem utilidade e as expectativas são frustradas)

11.Junção de dados de várias colhedoras em uma única área não é “amigável”

12.O sensor de fluxo exige limpeza periódica (na colheita da soja)

13.O tamanho do arquivo gerado pelo monitor de alguns fabricantes é

desnecessariamente muito grande

14.Há pouca cultura para o uso de mapas de produtividade

15.Há poucos serviços disponíveis de manipulação de dados e geração de mapas

Mapeamento da Produtividade das Culturas

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