www.agriculturadeprecisao.org.br
José P. Molin
ESALQ/USP
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
Prof. J. P. Molin
• 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:
Prof. J. P. Molin
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)
Prof. J. P. Molin
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
Prof. J. P. Molin
monitor
GNSS
Sensor de fluxo de grãos
Sensor de
umidade de
grãos
Sensor de
rotaçãoSensor de
plataforma
Os componentes necessários
Prof. J. P. Molin
Sensor de fluxo de grãos
placa de impacto (gravimétrico)
óptico (volumétrico)
Sensor de umidade dos grãos
capacitância
Prof. J. P. Molin
Sensores gravimétricos
Placa de impacto
http://www.agleader.com
Elevador de taliscas
Profi
Prof. J. P. Molin
Sensores gravimétricosPlaca de impacto
AgLeader
Elevador de taliscas
Prof. J. P. Molin
Sensor
gravimétrico
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
http://www.solidrockfarms.com/yieldsense/
Prof. J. P. Molin
Sistema RDS
Sensores volumétricos
Prof. J. P. Molin
Sensor óptico
Profi
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Efeito da inclinação lateral da colhedora
Prof. J. P. Molin
Sensor de
inclinação
Prof. J. P. Molin
Sensor FarmScan
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Trimble
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
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
Prof. J. P. Molin
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
Prof. J. P. Molin
Sensores de
umidade dos grãos
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. MolinSensores de umidade dos grãos
Prof. J. P. Molin
AgLeader
Sensor de fluxo
(placa de impacto)Sensor de umidade
(capacitância)
Prof. J. P. Molin
MF - Brasil
Prof. J. P. MolinMonitores de cabine
Prof. J. P. MolinAgLeader
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
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
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
O mapa básico (de “pontos”) é a representação de
cada ponto amostral
Milho (kg ha-1)
Prof. J. P. Molin
... pontos
A visualização
dos mapas
Milho (kg ha-1)
Prof. J. P. Molin
Balanças de placa
Indicador
A calibração é fundamental...
Prof. J. P. Molin
Avaliações de erros em campo
Balanças de placa
Indicador
Qual a confiabilidade que se pode ter nos dados obtidos?
Prof. J. P. Molin
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
Prof. J. P. Molin
O mapa de
umidade dos
grãosO mapa de
umidade dos
grãos
Prof. J. P. Molin
Algodão
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
John Deere
Agrishow 2011
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Café
SARTORI et al., 2002
Prof. J. P. Molin
• 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
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
#
#
#
#
#
##
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
# #
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
# #
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
# #
#
#
#
#
#
##
##
#
#
##
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
##
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
#
100 0 100 Meters
Field Boundary
# Grain maturity samples
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
8.08
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Colheita
mecanizada
Cana
Prof. J. P. Molin
Monitor de produtividade
tipo balança
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
MAGALHÃES, 2006
Monitor de produtividade tipo balança
Prof. J. P. MolinMAGALHÃES, 2006
Monitor de produtividade tipo balança
Prof. J. P. MolinMAGALHÃES, 2006
Monitor de produtividade tipo balança
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Mapa obtido com monitor de produtividade tipo balança
Prof. J. P. Molin
CERRI & MAGALHÃES, P.G, 2008
Prof. J. P. Molin
Resultado semelhante com outro projeto de balança na Louisiana
Mailander et al., 2010Erro médio de 11%
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Sistema Case (CNH), novembro 2015
Prof. J. P. Molin
Monitor para tubérculos canadense e comercializado
na Austrália para cana
MAGALHÃES, 2016
Prof. J. P. Molin
Uvas viníferas (Califórnia, 2014)
Prof. J. P. Molin
Tech-Agro (Solinftec)HAPPICH et al., 2009
Monitor de produtividade
(volumétrico, 2009)
Prof. J. P. Molin
Tech-Agro (Solinftec)
Prof. J. P. Molin
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)
Prof. J. P. Molin
Solinftec, 2014
Prof. J. P. Molin
Agrishow 2017
Prof. J. P. Molin
Citros
Prof. J. P. Molin
• Sacolão de aproximadamente 600 kg
• Descarregados em veículo de transporte
A COLHEITA
Prof. J. P. Molin
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
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
APONTAMENTO
• Determinação da quantidade de frutas colhidas pelo colhedor para
a remuneração do seu serviço;
• Régua com marcações (estimativa de volume)
Coletores
Prof. J. P. Molin
CARREGAMENTO
• Conjunto mecanizado 1
Carregadora automotriz + 2 caminhões
Prof. J. P. Molin
Mapeamento de uma gleba
• Área 15,89 ha
• Laranja “Valência”;
• Espaçamento de 3,5 m X 7,5 m;
• Idade do pomar: 14 anos.
Prof. J. P. Molin
COLETA DE DADOS
• Georreferenciamento dos
sacolões de colheita
GPS Trimble
• Estimativa e coleta dos dados
de massa dos sacolões
TriPC
Prof. J. P. Molin
• Mapa de visualização dos
683 pontos (sacolões)
coletados;
• Numeração das 30 bancas
de colheita.
MOLIN & MASCARIN, 2007
Prof. J. P. Molin
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
MOLIN & MASCARIN, 2007
Prof. J. P. Molin
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
MOLIN & MASCARIN, 2007
Prof. J. P. Molin
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
MOLIN & MASCARIN, 2007
Prof. J. P. Molin
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.
Prof. J. P. Molin
PESAGEM
• Célula de carga;
• Guincho agrícola.
Prof. J. P. Molin
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 %)
MOLIN & MASCARIN, 2007
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Raízes, tubérculos e outros...
Prof. J. P. Molin
Fluxo em esteira(tomate, beterraba, batata,etc...)
Prof. J. P. Molin
Balança em esteira
Prof. J. P. Molin
greentronics.com
Prof. J. P. Molin
Forragem
Prof. J. P. Molin
Princípios de funcionamento para monitores de
produtividade de forragem
Prof. J. P. Molin
HarvestLab – John Deere
Mede umidade do material
por NIR (espectroscopia)Outros semelhantes:
Class – mede por
eletrocondutividade
mais temperatura Krone - mede por
eletrocondutividade
Prof. J. P. Molin
Limpeza de dados em arquivo de colheita
Otimizar a qualidade dos mapas
Prof. J. P. Molin
Yield Editor
(Scott Drummond,
USDA)
Prof. J. P. Molin
“GeoAgro Servicios procesa todo tipo de
archivos de rendimiento y le entrega los
mapas listos para ser interpretados”
Prof. J. P. Molin
Pontos posicionados fora do talhão
Tipos e dados errôneos
Prof. J. P. Molin
Coordenadas com valores inconsistentes
Prof. J. P. Molin
Pontos bem distribuidos
Pontos mal distribuidos e
desalinhados com (pequenos)
erros de posicionamento
Pontos mal posicionados dentro do talhão
Prof. J. P. Molin
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)
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Medição da largura de corte utilizando sensores ultrasônicosMissotten, 1998)
Prof. J. P. Molin
Ultrassom para medir largura de corte
Zhao et al (2010)
Prof. J. P. Molin
Ultrassom para medir largura de corte
Zhao et al (2010)
Prof. J. P. Molin
Ajuste automático da largura de corte via GNSS
AgLeader
Prof. J. P. Molin
Prof. J. P. Molin
Tempo de espera ou retardo
Prof. J. P. Molin
Tempo de enchimento
Prof. J. P. Molin
Drummond & Sudduth, 2007
Ajuste do tempo de espera ou retardo (“lag time”)
Prof. J. P. Molin
Milho (kg/ha)
0 – 1500
1500 – 3000
3000 – 4500
4500 – 6000
6000 – 7500
7500 - 10000
Tempo de enchimento
Prof. J. P. Molin
Milho (kg/ha)
0 – 1500
1500 – 3000
3000 – 4500
4500 – 6000
6000 – 7500
7500 - 10000
entrando
saindo
Tempo de enchimento
Prof. J. P. Molin
Tempo de retardo e tempo de enchimento
Retardo
Enchimento
Prof. J. P. Molin
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)
Prof. J. P. Molin
“Map Filter”
Comparação local, entre vizinhos
Prof. J. P. Molin
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
Top Related