A validação em campo aconteceu em 84,44 hectares (21,31% de 396,16 hectares), pois as outras áreas já havia sido. A usina disponibilizou apoio técnico para a realização da amostragem (Figura 20). Nesse local, conforme Figura 21, foi realizado a amostragem de Intensidade de Infestação em talhões escolhidos aleatoriamente.
Figura 20 – Faz. Boa Vista: Intensidade de Infestação
LEITURA: a) Despalha da cana;
b) Cana-de-açúcar danificada por ataque da broca da cana Fonte: Do Autor, 2018.
Figura 21 – Faz. Boa Vista: II x ISDS
Fonte: Do Autor, 2018
Tabela 17– Resultado Intensidade de Infestação (I.I) – Faz. Boa Vista
Data Amostrage
m
Talhão Variedade Estágio (Corte) Área (ha) Nº Canas Total de Entrenós Entrenós Brocados II (%) 10 5,12 13 171 2 1,17% 11 4,93 12 176 0 0,00% 13 3,96 10 149 3 2,01% 15 13,15 33 383 1 0,26% 19 6,40 16 248 3 1,21% 12/05/2017 20 RB966928 4ºC 6,99 17 304 2 0,66% 22 9,16 23 402 3 1,11% 23 8,22 21 359 4 0,75% 25 8,48 21 356 7 1,97% 27 13,82 35 539 25 4,64% 28 4,21 11 187 8 4,28% Fonte: Do Autor, 2018
5 DISCUSSÃO
Com base em Gallo et al. (2002) sobre os resultados de Intensidade de Infestação e do método de Identificação de Suscetibilidade à Diatraea saccharalis, pode-se verificar, conforme Tabela 16, que o método proposto obteve 100% (11 de 11 talhões avaliados – Faz. Boa Vista) de assertividade em validação a campo.
Tabela 18 – Grau de Infestação x Suscetibilidade à Diatraea saccharalis
Talhão Identificação a Suscetibilidade à Diatraea saccharalis (SDS) II (%) Grau de Infestação GALLO et al., (2002) 10 Ligeiro 1,17% Baixo 11 Ligeiro 0,00% Baixo 13 Ligeiro 2,01% Baixo 15 Ligeiro 0,26% Baixo 19 Ligeiro 1,21% Baixo 20 Ligeiro 0,66% Baixo 22 Ligeiro 1,11% Baixo 23 Ligeiro 0,75% Baixo 25 Ligeiro 1,97% Baixo 27 Ligeiro 4,64% Baixo 28 Ligeiro 4,28% Baixo Fonte: Do Autor, 2018
Nota-se que nos talhões 27 e 28 que tiveram infestações maiores, 4,64% e 4,28% respectivamente, em comparação com os outros talhões, seu nível de suscetibilidade – Ligeiro – está quase alcançando o próximo nível – Moderado – sendo possível essa identificação pela escala de cores usados na parametrização dos mapas (Figura 21). No restante dos talhões fica evidenciado a assertividade nas comparações entre os níveis de suscetibilidades proposta por essa metodologia e de intensidade de infestação verificados a campo. Já nas fazendas Medalha Milagrosa e Cruzeiro do Sul como não foi possível a validação em campo, foi validado via sensoriamento remoto utilizando o NDVI, sendo possível identificar (Figuras 18 e 19 – destacadas em círculo vermelho) que há locais que apresentaram alterações que podem ser associadas a suscetibilidade daquele local a broca da cana.
Nos outros locais com alterações, é necessário a correlação com outros fatores que também impactam a produtividade, sendo: pisoteio, compactação do solo, falha nutricional, falhas de plantio, dentre outras. Mas ressalta-se que também nos locais destacados pode-se haver esses mesmos problemas, mas sua associação com a suscetibilidade é pertinente devido estar nos locais identificados pelo método. Ressalta-se, conforme menciona Riffel et al. (2012, p. 2) que “o conhecimento da distribuição espaço-temporal de insetos-pragas nas culturas agrícolas, por meio do uso de ferramentas da agricultura de precisão, tem sido apontado como uma importante estratégia no Manejo Integrado de Pragas (MIP)”. As ferramentas da agricultura de precisão visão melhorar a eficiência no campo identificando os locais atacados durante o desenvolvimento das culturas agrícolas para diminuir as perdas ao final da safra.
Segundo Riffel et al. (2012, p. 2) “diante disso, no atual cenário de intensas transformações e inovações tecnológicas voltadas à agricultura, o monitoramento georreferenciado possui grande interesse econômico para o conhecimento das dinâmicas dos insetos-pragas nas diferentes áreas produtivas”. Os resultados mostram que o método poderá ser utilizado para o mapeamento de grandes extensões de áreas plantadas. Ressalta-se porém, que as amostragens de campo são essenciais para a confirmação dos dados gerados para uma maior assertividade na tomada de decisão. Os mapas gerados também poderão ser utilizados para direcionar as equipes de amostragem, criando uma alternativa para se fazer levantamentos direcionados corretamente, alcançando assim melhores resultados operacionais e desenvolvendo um controle eficiente para a Diatraea saccharalis, pois permitirá identificar os locais com maior suscetibilidade e com isso o controle biológico poderá ser mais eficiente, diminuindo assim o uso de defensivos químicos que acabam impactando o meio ambiente, além da redução dos custos de produção.
6 CONCLUSÕES
Os resultados obtidos mostram que o método proposto com base na análise multicritério de variáveis geográficas poderá contribuir para identificar os locais dentro de uma fazenda com maior suscetibilidade a Diatraea saccharalis, pois essa pesquisa confronta as combinações geográficas e sua dinâmica em relação a broca da cana. Diante disso, o método permite o monitoramento desses locais e indica um quantitativo de área que poderá ser atacada por essa praga. A partir disso, essas informações poderão ser adotadas para otimizar as amostragens e levantamentos de campo permitindo assim direcionar corretamente as equipes antecipando os ataques e permitindo um menor uso de defensivos químicos e aumento do uso do controle biológico.
O método proposto nessa pesquisa possui caráter atual, pois se baseia na análise multicritérios de fatores geográficos e suas influências na broca da cana utilizando o geoprocessamento e suas ferramentas na modelagem de dados geográficos, mas ressalta-se que o método necessita de maiores validações, seja em campo com um aprofundamento maior nas amostragens, seja na criação de áreas de controle, na verificação e validação de todas variáveis estudadas, e sempre associando a análises estatísticas e práticas em campo para verificar sua aplicação na tomada de decisão.
Foi identificado que as variáveis que utiliza-se de dados do clima (temperatura) na formatação do método pesquisado, necessita de possuir dados mais próximos ou mesmo dentro das fazendas pesquisadas, pois, os dados utilizados na pesquisa foi da estação meteorológica de Uberaba-MG que encontra-se na borda do município possuindo assim uma distância considerável sobre a localização das fazendas, mas reafirma-se que mesmo a estação meteorológica de Uberlândia-MG também é distante e encontra-se dentro da área urbana. Para novas validações, ressalta-se a importância de possuir estações meteorológicas mais próximas ao local estudado para não interferir na modelagem dos dados.
Em termos econômicos o método apresentado poderá ser aplicado devido ao seu baixo custo na aquisição de dados, pois as informações e dados utilizados são de acesso livre, e o SIG para a modelagem dos dados poderá ser um software livre.
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