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Mapeamento da Produtividade das Culturas

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Academic year: 2021

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Texto

(1)

José P. Molin

ESALQ/USP

Mapeamento da

Produtividade

(2)

Objetivo

Abordar a importância dos mapas de

produtividade das culturas, bem como os

equipamentos, formas de geração de

dados, seus tratamentos, a confecção e

(3)

• 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

• Produzir o mapa do lucro e do prejuízo

(4)

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

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Sensores gravimétricos

Placa de impacto

AgLeader

(7)

Sensor

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Sistema RDS

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(15)

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

(16)

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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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

(21)
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O mapa básico (de “pontos”) é a representação de

cada ponto amostral

(23)

O mapa de

umidade dos

grãos

O mapa de

umidade dos

grãos

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Balanças de placa Indicador

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John Deere Agrishow 2011

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Colheita

mecanizada

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Monitor de produtividade tipo balança

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MAGALHÃES, 2006

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(44)

Prof. J. P. Molin

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Tech-Agro (Solinftec)

HAPPICH et al., 2009

Monitor de produtividade (volumétrico, 2009)

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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 -1.58 Estimated bin weights (t)

Real bin weights (t)

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• Sacolão de aproximadamente 600 kg • Descarregados em veículo de transporte

(56)

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 plantas com uma banca central).

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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)

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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.

(60)

• Mapa de visualização dos 683 pontos (sacolões) coletados;

• Numeração das 30 bancas de colheita.

(61)

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 d1 d2 d3 c1 c2 c3 d4 c4

(62)

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) F re qü ênci a r el at iva ( % )

Produtividade: produção do ponto obtida pelo apontamento

área de representação calculada

Produtividade média – 25,3 t ha-1

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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

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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

(65)

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 %)

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Princípios de funcionamento para monitores de

produtividade de forragem

(73)

Limpeza de dados em arquivo de colheita

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Fonte de erros em mapas de produtividade

– Calibração

– Valores improváveis de produtividade e de umidade

– Erros de posicionamento

– Erros na medição de área – largura de corte

– Relevo/inclinação

– Tempo de espera ou retardo

– Tempo de enchimento

(75)

“GeoAgro Servicios procesa todo tipo de archivos de rendimiento y le entrega los mapas listos para ser interpretados”

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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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Ultrassom para medir largura de corte

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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

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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)

(90)

“MapFilter”

Referências

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