Tudo sobre Mapas De Produtividade

O que é Mapas De Produtividade

Os Mapas de Produtividade, frequentemente chamados de mapas de colheita, são representações visuais e georreferenciadas que ilustram a variabilidade espacial do rendimento das culturas dentro de um mesmo talhão. No contexto da agricultura brasileira, eles constituem a camada de informação mais básica e fundamental para a implementação da Agricultura de Precisão (AP). Ao contrário da gestão convencional, que trabalha com médias gerais de produção por hectare, esses mapas permitem ao produtor identificar exatamente quais zonas da lavoura entregaram alto desempenho e quais ficaram abaixo do esperado, detalhando a produção metro a metro.

A geração desses mapas ocorre durante a operação de colheita, utilizando colhedoras equipadas com receptores GNSS (como GPS) e um conjunto de sensores específicos. Estes sensores medem, em tempo real, o fluxo de massa ou volume dos grãos (ou biomassa, no caso de cana e café) e associam cada leitura a uma coordenada geográfica precisa. O resultado é um diagnóstico detalhado que transforma a lavoura em uma grade de dados, permitindo que o agrônomo ou gestor visualize “manchas” de produtividade.

Essa ferramenta é essencial para investigar as causas raízes da baixa produtividade, servindo como ponto de partida para investigações de fertilidade do solo, compactação, incidência de pragas ou falhas operacionais. Mais do que um registro histórico da safra, o mapa de produtividade é um instrumento de planejamento estratégico, pois valida as decisões de manejo tomadas durante o ciclo e orienta as aplicações de insumos em taxa variável para as próximas temporadas, visando a otimização de recursos e o aumento da rentabilidade.

Principais Características

Georreferenciamento de Dados: A característica central é a espacialização da informação; cada dado de peso ou volume colhido está atrelado a uma latitude e longitude específicas, permitindo a localização exata das variações dentro do talhão.
Dependência de Sensores Específicos: A coleta de dados baseia-se em diferentes tecnologias conforme a cultura, como placas de impacto e células de carga para grãos (medição de massa) ou sensores ópticos e volumétricos para cana-de-açúcar e café.
Correção por Umidade: Para garantir a precisão e a comparabilidade dos dados, os sistemas modernos integram sensores de umidade que padronizam os valores de peso colhido para uma umidade de referência (geralmente 13% para grãos), eliminando distorções causadas por grãos mais úmidos ou secos.
Visualização da Variabilidade: O produto final apresenta escalas de cores que facilitam a interpretação visual, destacando zonas de alta, média e baixa produtividade, o que rompe com a visão homogênea da área de cultivo.
Necessidade de Pós-Processamento: Os dados brutos gerados pela colhedora raramente estão prontos para uso imediato; eles requerem processamento em softwares de SIG (Sistemas de Informação Geográfica) para limpeza de erros de leitura e calibração final.

Importante Saber

Calibração é Crucial: A confiabilidade do mapa depende diretamente da calibração correta dos sensores antes e durante a colheita. Falhas na calibração da placa de impacto, do sensor de umidade ou a falta de compensação de inclinação do terreno podem gerar mapas que não condizem com a realidade do campo.
Limpeza de Dados (Data Cleaning): É fundamental filtrar os dados brutos para remover “ruídos” comuns, como leituras feitas durante manobras de cabeceira, momentos em que a plataforma não está cheia ou paradas da máquina, que podem distorcer as médias de produtividade.
Correlação com Outros Mapas: O mapa de produtividade aponta onde ocorreu o problema, mas não o que causou. Para uma análise agronômica completa, ele deve ser cruzado com mapas de fertilidade de solo, mapas de compactação, histórico de pragas e mapas de aplicação de insumos.
Base para Taxa Variável: Sem um histórico consistente de mapas de produtividade (idealmente de várias safras para diluir efeitos climáticos pontuais), é arriscado criar prescrições de adubação ou semeadura em taxa variável com alta assertividade.
Evolução para Mapas de Lucratividade: Ao cruzar os dados de produtividade com os custos de produção espacializados, é possível gerar mapas de lucro, identificando áreas do talhão que, apesar de produzirem, podem estar gerando prejuízo financeiro devido ao alto custo de investimento versus retorno obtido.