Download - Mapeamento da Produtividade das Culturas
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www.agriculturadeprecisao.org.br
José P. Molin
ESALQ/USP
Mapeamento da Produtividade
das Culturas
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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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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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![Page 28: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/28.jpg)
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
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Prof. J. P. MolinMonitores de cabine
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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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Prof. J. P. Molin
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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![Page 44: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/44.jpg)
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John Deere
Agrishow 2011
![Page 45: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/45.jpg)
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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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Prof. J. P. Molin
MAGALHÃES, 2006
Monitor de produtividade tipo balança
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Prof. J. P. MolinMAGALHÃES, 2006
Monitor de produtividade tipo balança
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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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![Page 82: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/82.jpg)
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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
MOLIN & MASCARIN, 2007
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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
MOLIN & MASCARIN, 2007
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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
MOLIN & MASCARIN, 2007
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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 %)
MOLIN & MASCARIN, 2007
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![Page 95: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/95.jpg)
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Raízes, tubérculos e outros...
![Page 96: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/96.jpg)
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Fluxo em esteira(tomate, beterraba, batata,etc...)
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Balança em esteira
![Page 98: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/98.jpg)
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greentronics.com
![Page 99: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/99.jpg)
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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
![Page 102: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/102.jpg)
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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)
![Page 104: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/104.jpg)
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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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![Page 111: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/111.jpg)
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![Page 112: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/112.jpg)
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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)
![Page 114: Mapeamento da Produtividade das Culturas](https://reader031.vdocuments.site/reader031/viewer/2022012100/6169dba211a7b741a34c258a/html5/thumbnails/114.jpg)
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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