Coluna escrita para a edição 902, ano 80, da revista “A granja”, por Marisa Faulin, professora doutora em fitopatologia e diretora da Fatec Shunji Nishimura, em colaboração com a professora doutora Renata Bruna dos Santos Coscolin Favan e o professor doutor João Ricardo Favan.
Os mapas de colheita são ferramentas valiosas na agricultura moderna, oferecendo uma representação visual e detalhada da produtividade da lavoura, refletindo tudo o que ocorreu no ciclo de cultivo. Funcionam como registros detalhados, capturando informações sobre a produtividade é possível inferir a densidade das plantas, variações na qualidade do solo, pragas, doenças, etc. Ao mapear os rendimentos obtidos em diferentes áreas do campo, os agricultores podem identificar padrões, tendências e disparidades de produção, auxiliando na investigação e na tomada de decisões futuras, como otimização da distribuição de insumos, aplicação de fertilizantes, ajustes no manejo de pragas e doenças, entre outros aspectos.
Embora os mapas de colheita forneçam uma visão clara do resultado final da produção agrícola, eles são limitados quando se trata de oferecer explicações sobre as causas dos diferentes níveis de produtividade observados. Eles retratam o que foi colhido em cada área, mas não oferecem uma análise direta das razões por trás dessas discrepâncias de rendimento. A compreensão das causas, como variações climáticas, características do solo, práticas de manejo ou incidência de pragas, exige análises mais aprofundadas, que frequentemente requerem o uso de outras ferramentas complementares, como monitoramento continuo das condições do solo, sensores de umidade, imagens de satélite, análises laboratoriais e é claro o conhecimento por quem está dia a dia na lavoura.
Embora os mapas de colheita forneçam uma visão clara do resultado final da produção agrícola, eles são limitados quando se trata de oferecer explicações sobre as causas dos diferentes níveis de produtividade observados.
Embora os mapas de colheita forneçam uma visão clara do resultado final da produção agrícola, eles são limitados quando se trata de oferecer explicações sobre as causas dos diferentes níveis de produtividade observados. Eles retratam o que foi colhido em cada área, mas não oferecem uma análise direta das razões por trás dessas discrepâncias de rendimento. A compreensão das causas, como variações climáticas, características do solo, práticas de manejo ou incidência de pragas, exige análises mais aprofundadas, que frequentemente requerem o uso de outras ferramentas complementares, como monitoramento contínuo das condições do solo, sensores de umidade, imagens de satélite, análises laboratoriais e é claro o conhecimento por quem está dia a dia na lavoura.
Embora os mapas de colheita forneçam uma visão clara do resultado final da produção agrícola, eles são limitados quando se trata de oferecer explicações sobre as causas dos diferentes níveis de produtividade observados
Na atualidade da agricultura, ferramentas complementares são aquelas que aprimoram o acompanhamento do processo de produção. A integração entre máquinas automatizadas, profissionais agrícolas e a complexidade dos fatores de produção impulsiona a utilização de tecnologias. Estas visam a obtenção de dados para guiar a tomada de decisão e a gestão da produção, impactando diretamente na interpretação dos mapas de colheita gerados por máquinas agrícolas modernas.
A aplicação de índices de vegetação, como o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) e o EVI (Índice de Vegetação Melhorado), para avaliar a condição de talhões agrícolas e estimar o momento ideal de colheita, tem se popularizado. Essa prática permite uma análise mais detalhada de áreas especificas, contribuindo para inferências precisas sobre o ponto de colheita ideal. Com base em dados históricos bem estruturados e análise criteriosa, é possível identificar padrões e obter informações cruciais sobre a área, incluindo a predição da produtividade e eficiência do processo de colheita.
Entretanto, é importante reconhecer limitações na geração desses mapas, como a suavização excessiva de dados, que pode comprometer a representação da variabilidade espacial. A escolha inadequada da largura da plataforma de colheita e o posicionamento incorreto também podem distorcer significativamente os mapas, afetando a precisão das informações. Além disso, a calibração inadequada do volume de colheita pode levar a estimativas imprecisas de produtividade.
A interpretação correta desses mapas exige uma compreensão aprofundada das interações entre variáveis agronômicas. A falta dessa expertise pode limitar a eficácia na tomada de decisões. Superar tais desafios requer investi- mentos continuos em pesquisas e desenvolvimento de tecno- logias avançadas, bem como capacitar os agricultores para uma utilização mais precisa e eficiente dessas ferramentas.
Um exemplo atual dessa abordagem é a implementação de colheita inteligente na cultura do amendoim. Essa prática, que anteriormente focava na predição de parâmetros tradicionais, agora integra mapas de colheita, sensoriamento remoto e modelos de aprendizado de máquinas. Essa sinergia tem auxiliado produtores e cooperativas na definição de estratégias decisivas, otimizando o momento de colheita e aprimorando a gestão global da cultura. Este avanço representa uma aplicação prática bem-sucedida dessas tecnologias na agricultura contemporânea.
Portanto, enquanto os mapas de colheita representam um importante ponto de partida para a análise da produtividade agrícola, é fundamental reconhecer que eles oferecem uma visão limitada do panorama geral. Complementar esses mapas com dados detalhados e análises mais abrangentes é crucial para uma compreensão completa dos fatores que influenciam o sucesso ou insucesso da produção agrícola, permitindo aos agricultores tomarem decisões mais acertadas e definir estratégias para otimizar o desempenho da lavoura.
