Artigos sobre Monitoramento da Produtividade

O que é Monitoramento Da Produtividade

O monitoramento da produtividade é uma prática essencial dentro da agricultura de precisão que consiste na coleta sistemática, processamento e análise de dados referentes ao rendimento das culturas em pontos específicos de um talhão. Diferente da avaliação tradicional, que considera a média de produção de uma área total, o monitoramento detalhado utiliza tecnologias embarcadas nas colhedoras para registrar a variabilidade espacial da lavoura, permitindo identificar zonas de alto e baixo desempenho produtivo com exatidão geográfica.

No contexto do agronegócio brasileiro, onde as extensões de terra são vastas e frequentemente heterogêneas em termos de solo e relevo, essa técnica serve como o principal indicador da eficiência do manejo adotado ao longo da safra. O processo envolve o uso de receptores GNSS (Sistema Global de Navegação por Satélite) integrados a sensores de fluxo e umidade na máquina, que capturam informações a cada segundo durante a colheita. Esses dados brutos são posteriormente transformados em mapas de produtividade, ferramentas visuais que traduzem os números em manchas coloridas, facilitando a interpretação agronômica.

A importância prática desse monitoramento reside na sua capacidade de diagnóstico. Ao entender que a lavoura não produz de forma uniforme, o produtor e o agrônomo podem investigar as causas raízes das áreas de baixa produtividade — sejam elas compactação do solo, deficiência nutricional, pragas ou doenças. Isso habilita a tomada de decisão baseada em dados, permitindo a aplicação de insumos à taxa variável nas safras seguintes, otimizando custos e maximizando o potencial produtivo de cada metro quadrado da propriedade.

Principais Características

• Georreferenciamento de Dados: Utilização de receptores GNSS para vincular cada dado de massa ou volume colhido a uma coordenada geográfica precisa (latitude e longitude), criando uma malha de informações espaciais.

• Sensores de Fluxo e Massa: Emprego de tecnologias gravimétricas (como placas de impacto em grãos) ou volumétricas (sensores ópticos ou células de carga) para medir a quantidade de produto que passa pela colhedora em tempo real.

• Correção de Umidade: Integração obrigatória com sensores de umidade para padronizar os dados de peso, garantindo que a variabilidade observada no mapa reflita a produção real e não diferenças no teor de água dos grãos ou da biomassa.

• Variabilidade Espacial: Capacidade de evidenciar as diferenças de rendimento dentro do mesmo talhão, gerando representações visuais (mapas de calor) que destacam as “manchas” de produtividade.

• Necessidade de Pós-processamento: Os dados coletados exigem tratamento em softwares específicos para a remoção de erros de leitura, pontos espúrios e falhas de calibração antes de se tornarem informações úteis.

Importante Saber

• Calibração é Crítica: Para que o monitoramento seja confiável, a calibração dos sensores deve ser realizada periodicamente, preferencialmente na troca de talhões ou quando houver mudança significativa nas condições da cultura (umidade, peso de mil grãos).

• Limpeza de Dados: Os dados brutos saídos da colhedora frequentemente contêm erros (“sujeira”) causados por manobras de cabeceira, paradas da máquina ou atraso no fluxo de grãos. O uso de mapas sem o devido tratamento estatístico pode levar a decisões agronômicas equivocadas.

• Diagnóstico, não Solução: O mapa de produtividade aponta onde está o problema, mas não o que é o problema. Ele deve ser sobreposto a outros mapas (análise de solo, compactação, histórico de pragas) para que o agrônomo identifique a causa da baixa produtividade.

• Histórico de Safras: A análise de um único ano pode ser influenciada por fatores climáticos pontuais. O ideal é cruzar dados de monitoramento de várias safras para definir zonas de manejo estáveis e seguras para investimentos em taxa variável.

• Diferentes Tecnologias por Cultura: Enquanto em grãos (soja e milho) predominam sensores de impacto, em culturas como cana-de-açúcar, batata ou beterraba, utilizam-se tecnologias distintas, como pesagem por esteira, células de carga ou análise de imagens, exigindo conhecimento específico do maquinário.