Rone Batista de Oliveira
Alessandra Fagioli da Silva
Antonio Augusto Corrêa Tavares
Núcleo de Investigação em Tecnologia de Aplicação e Máquinas Agrícolas (NITEC) da Universidade Estadual do Norte do Paraná (UENP), Bandeirantes (PR)
Neste artigo serão discutidas as diferentes aplicações de conceitos de variabilidade espacial de variáveis dos sistemas de produção e ferramentas de análise de dados que resultam em tomada de decisões e intervenções específicas, tornando-as ferramentas essenciais para aplicação da agricultura de precisão (AP). No entanto, não teremos a pretensão de realizar conclusões, pois a área está em pleno desenvolvimento e muitas aplicações e soluções já foram resolvidas por esses tipos de análises e muitas outras poderão ser criadas, trazendo benefícios à agricultura.
Lembramos que a AP é uma maneira de gerenciar a agricultura levando em consideração a variabilidade temporal e espacial da produtividade das culturas e dos fatores a ela inerentes, porém,são necessários profissionais qualificados para interpretar corretamente a variabilidade existente e entender a necessidade de tomada de decisões e intervenções localizadas, realizadas com base no retorno econômico, social e ambiental das atividades.
O conceito de AP somente se concretiza com tomada de decisões e intervenções específicas.
Definição
Mesmo com mais de duas décadas de definição, notamos na prática uma grande distorção entre o que AP poderá oferecer e a esperança dos produtores. A tendência é que a adesão da AP proporcionará uniformidade das lavouras, aumento da produtividade e redução do custo de produção.
O ponto positivo é a adoção continuada e fundamentada nos fatores relacionados à variabilidade espacial das lavouras. Neste aspecto, o conceito de variabilidade espacial aparece como fundamental para otimização do planejamento de amostragem (aquisição de dados espaciais) e aplicações de diferentes técnicas de mapeamento.
Além disso, auxilia na definição de inovações tecnológicas visando ampliar a adoção e entender as diferentes escalas e regiões em que a AP é empregada no Brasil.
A análise da variabilidade espacial com uso da geoestatÃstica e a AP possuem ferramentas que são complementares e somatórias para o entendimento das variações que ocorrem no campo. Em várias situações, a geoestatÃstica oferece recursos Ãmpares à AP e, reciprocamente, a AP proporciona recursos que permitem determinar a estrutura de dependência espacial, que juntas permitem construir cenários para tomada de decisões e ações práticas de manejo específico.
O começo
O ciclo básico de produção, que contém diferentes sistemas de manejo, geralmente se inicia com as práticas de limpeza da área e correção do solo; semeadura e adubação; controle de plantas daninhas, pragas e doenças; colheita, e por fim toda a logÃstica de transporte e comercialização.
Observa-se que técnicas de geoestatÃstica e AP podem ser aplicadas com atuações no gerenciamento em todas as etapas do ciclo. Alguns pontos do sistema de produção estão bem consolidados e outros com limitações de aplicações destas técnicas.
O tamanho dos retângulos na Figura 1 simboliza a necessidade de evolução em cada segmento no ciclo de produção agrícola. Nota-se que o manejo de plantas daninhas, pragas e doenças ainda é o maior “gargalo“ para adoção de AP e carece de ações efetivas em nível de intervenções específicas.
É a fase de maior demanda de pesquisas para compreender a estrutura e dependência espacial de plantas daninhas, doenças e pragas, sensores e sistemas para monitoramento preciso e em tempo real. Esta evolução necessita de alto investimento devido à complexidade dos equipamentos para atuações localizadas, e é pouco explorada e desconhecida.
No segmento solo, em nível de território brasileiro, os métodos convencionais de levantamento e classificação de solos são demorados, de alto custo e com limites abruptos entre as unidades de mapeamento.
Além disso, não são adequados para a aplicação da AP, pois a dependência espacial dos atributos do solo não é considerada (Silva, 2014). Neste caso, o uso da interpolação por geoestatÃstica, que considera a dependência espacial de atributos do solo no processo de classificação, permite obter mapas de solos mais realÃsticos, porque os limites entre as classes de solos são graduais, similares à ocorrência na natureza.
Figura 1. Relação intrÃnseca entre a GeoestatÃstica e Agricultura de Precisão no ciclo de produção.
Particularidades
No ciclo de produção agrícola (Figura 1), observa-se que a amostragem e o mapeamento são os pontos comuns que afirmam a relação recÃproca da análise da variabilidade espacial por meio da geoestatÃstica e AP.
Existem muitas dúvidas e falta de entendimento em relação ao tamanho da malha amostral (grid) e o número de pontos na amostragem, indicando muitos resultados de altÃssima incerteza, principalmente em função da busca de padronização e generalização de métodos de amostragens em um cenário de agricultura no Brasil que apresenta muitas diferenças em termos de regiões e escalas de produção.
É sabido e pouco praticado que um maior número de pontos (mais informações) consegue representar melhor a variabilidade, porém, também a alteração do tamanho e do tipo de malha amostral em uma lavoura pode gerar mapas diferentes que podem requerer maior ou menor aquisição de insumos.
Cada malha apresenta particularidades que variam de lavoura para lavoura. A geoestatÃstica é a técnica de análise mais apropriada, pois leva em consideração todos estes fatores. É neste aspecto que a aplicação da geoestatÃstica torna-se fundamental para otimização do número mÃnimo de pontos amostrais, tipo e tamanho da grade amostral para representar com menos incerteza a variabilidade espacial dos fatores determinantes da produtividade.
AGeostatÃsticaé a principal técnica da AP para estabelecer de maneira otimizada e segura o plano de amostragem georreferenciado. Na prática, permite conhecer a viabilidade para construir mapas na agricultura com base em amostragens e incertezas.
Alguns produtores e empresas empregam a Agricultura de Precisão (AP) de maneira inadequada, visando reduzir custos de produção. Geralmente, analisam muitos hectares por grid, o que diminui a precisão e a eficiência da tecnologia.
