CAPÍTULO 1 Agricultura de Precisão
3. Resutados e discussões
A Figura 1 mostra os mapas da termografia de superfície médias das áreas de ILPF, ILP, IPF, INT e EXT nas quatro estações do ano. As imagens mostram o efeito positivo da presença das árvores, pois na área de pastagem extensiva (EXT), as temperaturas tendem a ser mais elevadas, com redução nos sistemas ILPF e IPF. A estação da primavera apresentou as temperaturas de superfície mais extremas, provavelmente devido à ocorrência de poucas chuvas, e baixa água disponível no solo, associada com elevadas temperaturas do ar. Os mapas das médias das temperaturas de superfície nas estações foram gerados a partir dos mapas individuais de cada data de coleta (Tabela 1). Os dados de cada data geraram um mapa de temperatura, que depois em ambiente SIG foi possível gerar a "média" de cada estação, apresentada na Figura 2.
A Tabela 2 confirma esta tendência, uma vez que ao se comparar as classes de temperaturas dos sistemas há uma diferença, indicando um predomínio das temperaturas mais amenas no sistema ILPF. Os resultados na Tabela 2 indicaram que no Verão variaram de 22 a 26,9oC, no Outono de 22 a 31.9 oC, no Inverno de 17 a 31,9 oC e pôr fim a Primavera com valores acima de 32 oC.
Tabela 2. Percentual de temperatura no sistema estudado.
Sistemas Temperatura(oC) Estações do ano
Verão Outono Primavera Inverno
% -
ILPF
17 – 21,9 0,2 - - -
22 – 26,9 99,8 75,2 - 73,8
27 – 31,9 - 20,5 34 15,7
32- 36,9 - 4,3 52,2 10,5
≥ 37 - - 13,8 -
ILP
17 – 21,9 2,5 - - 7,5
22 – 26,9 97,3 53,4 - 18,3
27 – 31,9 0,2 34,5 0,2 71,6
32- 36,9 - 12,1 41,6 2,4
≥ 37 - - 58,2 0,2
IPF
17 – 21,9 - 0,4 - 29,8
22 – 26,9 100 93,3 - 60
27 – 31,9 - 6,3 - 9,4
32- 36,9 - - 48,2 0,8
≥ 37 - - 51,8 -
EXT
17 – 21,9 - - - 0,4
22 – 26,9 100 0,5 - 33,7
27 – 31,9 - 99,5 0,4 65,9
32- 36,9 - - 33,3 -
≥ 37 - - 66,3 -
INT
17 – 21,9 - - - 2,9
22 – 26,9 12,3 12,2 - 65,8
27 – 31,9 87,3 87,2 - 31,1
32- 36,9 0,4 0,6 48,8 0,2
≥ 37 - - 51,2 -
Figura 2. Mapas de termografia de superfície da área estudada em cada estação do ano.
4. Conclusões
Os resultados indicaram diferenças espaço-temporais ao longo do período analisado na área estudada em função dos meses de observação. O monitoramento permitiu avaliar os benefícios do sistema ILPF na redução da temperatura da superfície, além disso os resultados confirmaram que IRT pode ser uma ferramenta auxiliar para os estudos de sistemas de produção agropecuária.
Agradecimentos
À Associação Rede ILPF e FAPESP (Processo 2019/04528-6) pelo suporte financeiro, à AirScout Brasil pelo fornecimento das imagens aéreas e ao CNPq pela concessão da bolsa de iniciação científica.
Referência
AKKALA, A.; DEVABHAKTUNI, V.; KUMAR, A. Interpolation techniques and associated software for environmental data. Environmental Progress & Sustainable Energy, Hoboken, v.29, n.2, p. 134-141, 2010.
BALBINO, L. C.; BARCELLOS, A. de O.; STONE, L. F. (Ed.). Marco referencial: integração lavoura-pecuária-floresta. Brasília, DF: Embrapa, 2011. 130 p.
FILIPPINI ALBA, J. M. Modelagem SIG em agricultura de precisão: conceitos, revisão e
aplicações. In: BERNARDI, A. C. C.; NAIME, J. M.; RESENDE, A. V.; BASSOI, L. H.;
INAMASU, R. Y. (Ed.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, DF:
Embrapa, 2014. p. 84-95.
PEZZOPANE, J. R. M.; BERNARDI, A. C. de C.; BOSI, C.; OLIVEIRA, P. P. A.;
MARCONATO, M. H.; PEDROSO, A. de F.; ESTEVES, S. N. Forage productivity and nutritive value during pasture renovation in integrated systems. Agroforestry Systems, v.93, p.39-49, 2019.
DESEMPENHO DE SENSORES ELETRÔNICOS NA MEDIÇÃO DE PARÂMETROS FÍSICO-HÍDRICOS DO SOLO E VARIÁVEIS FÍSICO-CLIMÁTICAS
Emily A. Leite1,*, Lucas Assad Crudo2, Ismael Meurer1, Thais G. P. Avancini2, Gustavo de C.
Carvalho2, Jarbas H. de Miranda1
1 ESALQ/USP, Av. Pádua Dias, 11, 13418-900, Piracicaba, São Paulo
2 Centro Universitário FACENS , Rodovia Senador. José Ermírio de Moraes, 1425, CEP 18087-125, Sorocaba, SP
* Autor correspondente, e-mail: emily.leitee@usp.br
Resumo: A utilização de sensores eletrônicos é parte da nova era da agricultura digital, tornando-se possível, dentre outros, a obtenção de valores de umidade do solo e temperatura do solo, possibilitando seu registro de leituras em tempo real e em curtos intervalos de tempo. Devido à essa facilidade, torna-se possível verificar, detalhadamente, a dinâmica da água no solo, bem como, avaliar também flutuações de valores de temperatura do solo. Diante disso, o objetivo da pesquisa foi avaliar a performance de sensores eletrônicos no monitoramento da umidade do solo e outras variáveis climáticas, tais como: temperatura do ar e umidade relativa do ar e comparar com a metodologia padrão. Diante dos resultados obtidos pôde-se observar que o desempenho do sensor eletrônico foi considerado satisfatório diante dos valores obtidos quando comparados com a metodologia padrão e dessa forma, demonstrando confiabilidade em sua utilização.
Palavras-chave: umidade do solo, umidade do ar, temperatura do solo, temperatura do ar, agricultura digital.
PERFORMANCE EVALUATION OF ELETRONIC SENSORS IN THE MEASUREMENT OF SOIL PHYSICAL-WATER PARAMETERS AND PHYSICAL-CLIMATIC VARIABLES
Abstract: The use of electronic sensors is already a part of the new era of digital agriculture, making possible even the obtainment of soil moisture and temperature values, with real time recordings in short periods of time. Due to this facility, it allows to verify a detailed evolution of soil water dynamics behavior, as well as to evaluate daytime fluctuations of soil temperature values.
Therefore, the objective of this research was to evaluate the performance of electronic sensors in monitoring soil moisture and other physical parameters such as air temperature and relative humidity and compare with the standard methodology. Accordingly, to the results, tthe performance found by the electronic sensor was satisfactory, faced with the obtained values it showed accuracy in the data provided and thus demonstrating reliability in its use and purpose of use.
Keywords: soil humidity, air humidity, soil temperature, air temperature, digital agriculture.
1. Introdução
Uma necessidade crescente dentro do contexto da agricultura digital é o fato de tornar cada vez mais atrativa a possibilidade de coleta de dados de maneira contínua, por meio de sensores eletrônicos, principalmente quando essa coleta é feita em condições de campo. Dados como umidade relativa do ar, umidade do solo e temperatura do ar e do solo, se disponibilizados continuamente, podem abrir “portas” para uma agricultura moderna. Nesse sentido, o uso da eletrônica e de sensores de umidade do solo instalados em condições de campo vem ganhando cada vez mais espaço na agricultura, na medida em que vão se tornando cada vez mais acessíveis.
O monitoramento da quantidade de água armazenada no perfil de solo, na profundidade efetiva do sistema radicular, constitui-se em um dos principais fatores para o estudo da resposta de um determinado cultivo em condições de estresse-hídrico, bem como, é importante para estudos de
infiltração de água no solo, irrigação e drenagem de terras agrícolas e de condutividade hidráulica do solo (PALMIERI, 2009). O manejo da irrigação, por exemplo, é realizado com base nos dados de umidade do solo (BUSKE et al., 2014). Portanto, para estudos de dinâmica e de disponibilidade de água no solo, a determinação da umidade do solo é essencial.
Além disso, o uso de tecnologias aplicadas em relação à sustentabilidade do uso da água, tais como os sensores eletrônicos de umidade, podem auxiliar na redução da quantidade de água utilizada por unidade de área, favorecendo a conservação dos corpos hídricos. (FURQUIM;
ABDALA, 2019).
Os sensores eletrônicos para aferição dos parâmetros físicos-hídricos e físico-climáticos efetuam a denominada aferição indireta, dessa forma fazendo-se necessária a calibração desses instrumentos. Esses equipamentos podem apresentar diversas maneiras de funcionamento, alguns deles, baseiam-se em medidas de resistência à passagem de corrente elétrica, ou tomam como base a constante dielétrica da água, capacitância elétrica, tensão da água no solo entre outros. Seguidos pelos avanços da informática, a atuação dos sensores permite a automação das atividades no campo devido à coleta contínua dos dados obtidos (LEAO, 2007).
A temperatura do ar (T) e a umidade relativa do ar (UR) são variáveis climáticas que servem para a definição de um tipo climático de uma determinada região. Alterações em valores da UR podem afetar de forma considerável o desempenho de uma atividade agrícola (cultivo ou pecuária), determinando assim, a maneira de como é feito o seu manejo. Tendo como exemplo o manejo da irrigação, a base para determinar a quantidade de água a ser aplicada em um determinado cultivo está comumente associada à capacidade com que a superfície do solo e da vegetação possuem em perder água para a atmosfera (SILVA et al., 2011).
Para calibração dos sensores eletrônicos, em termos de estimativa da umidade do solo, utiliza-se o método padrão ou método gravimétrico. Tal método se baseia na coleta de uma amostra de solo e estimando-se a sua massa úmida. Após essa etapa de coleta e estimativa da massa úmida, leva-se à uma estufa em uma temperatura de 105 ֯C até adquirir peso constante e determina-se a massa seca do solo. Uma alternativa para estufa é a utilização de forno de microondas (KLUTE, 1986). A secagem em estufa ou microondas removerá a água “retida” entre as partículas do solo, porém, não remove a água estrutural, presa na matriz das argilas. A diferença entre a massa úmida e sêca é a massa de água existente na amostra do solo.
O sensor de Umidade do Solo (Watermark) é constituído por dois eletrodos em uma matriz de gesso, operando em uma faixa de frequência de 50 a 10000 Hertz. O sensor de Temperatura, Umidade e Pressão (BME280) mede estes parâmetros físico-climáticos atuando em uma faixa de erro médio situada em torno de 1 ֯C para temperatura, 3% para umidade do ar e 0,1 kPa para pressão atmosférica do ar. Dessa forma, objetivo da presente pesquisa trata-se da obtenção de valores diretos de umidade de solo, radiação solar e umidade relativa do ar.
2. Material e Métodos