Amostragem de solo em grade e sensoriamento remoto: uma mudança orientada por dados na agricultura de precisão.

A agricultura tradicional costuma tratar um campo inteiro de forma uniforme, aplicando a mesma quantidade de sementes, fertilizantes ou calcário em todos os locais. Na realidade, os campos geralmente apresentam tipos de solo e níveis de fertilidade muito diferentes em áreas distintas. No entanto, nos últimos anos, um número crescente de agricultores tem utilizado a amostragem de solo em grade e a análise de precisão do solo como parte da agricultura digital.

Em um levantamento de terras agrícolas nos EUA, a análise de amostras de solo é agora utilizada em cerca de 271 toneladas de milho e 141 toneladas de trigo, um aumento significativo em relação aos números bem menores de alguns anos atrás. A adoção desses testes está crescendo à medida que o custo dos serviços de laboratório diminui e os agricultores percebem um retorno mais claro das aplicações de nutrientes direcionadas. Enquanto isso, os gastos globais com equipamentos para agricultura de precisão (que incluem a amostragem de solo em grade, entre outras ferramentas) estão impulsionando o crescimento do mercado, estimado em US$ 10,5 bilhões em 2024, com projeções de dobrar nos próximos anos.

Estudos mostram que a aplicação de fertilizantes com base em valores médios de campo "trata todo o solo como igual" – uma prática que tende a "fazer com que os agricultores percam produtividade e dinheiro". Por exemplo, uma revisão constatou que basear a fertilização em médias de campo frequentemente desperdiça insumos em algumas áreas e deixa outras com nutrientes insuficientes, reduzindo o potencial de produção.

No entanto, os solos são naturalmente variáveis: a erosão passada, a topografia e o histórico de culturas criam uma "variabilidade extrema em escala de campo" no pH, nutrientes, umidade e matéria orgânica do solo, mesmo dentro de um único campo. As áreas mais altas podem ter a camada superficial do solo esgotada, enquanto as áreas mais baixas podem reter mais umidade e nutrientes. Tratar todas essas áreas da mesma forma ignora essas diferenças.

O que é amostragem de solo em grade?

A amostragem de solo em grade é um método sistemático para coletar amostras de solo em toda uma área. Em vez de coletar uma ou duas amostras aleatórias, a área é dividida em uma grade imaginária de pequenas células de tamanho igual (por exemplo, de 1 a 2,5 acres por célula). Um dispositivo GPS guia o amostrador até o centro de cada célula. Em cada ponto da grade, o amostrador coleta vários núcleos (normalmente de 10 a 15 núcleos) ao redor desse ponto e os mistura em uma única amostra composta.

Cada célula, portanto, fornece uma amostra de solo que representa aquela pequena área do campo. O tamanho da grade (área da célula) é escolhido para equilibrar detalhes e custo – células menores (mais pontos) oferecem maior resolução, mas custam mais para amostrar. Pesquisas sugerem que grades de 1 acre capturam mais de 80% da variabilidade do campo, enquanto grades de 2,5 acres capturam um pouco menos. Alguns pontos-chave são:

• Divide o campo em células iguais (por exemplo, de 1 a 2,5 acres cada).
• Utiliza GPS para amostrar pontos em locais fixos (pontos pretos na figura).
• Coleta de 10 a 15 amostras de solo por ponto e envia a amostra composta para o laboratório.

1. Planejando a grade: Antes da amostragem, os agricultores escolhem o tamanho da grade com base no tamanho do campo, na variabilidade e no orçamento. Uma escolha comum é de cerca de 2,5 acres por amostra; trabalhos de altíssima resolução podem usar células de 1 acre. As coordenadas GPS para cada ponto da grade são geradas em um mapa ou plano de amostragem.

2. Coleta de amostras: Em cada ponto marcado, o amostrador coleta amostras de solo a poucos metros desse local. Todas as amostras coletadas naquele ponto são reunidas em um único saco. O uso de uma sonda ou trado de aço inoxidável limpo e um GPS garante a precisão. A profundidade de amostragem e o número de amostras por ponto seguem as melhores práticas (por exemplo, 10 a 15 amostras por ponto para minimizar a variabilidade em microescala).

3. Análise laboratorial: As amostras compostas são enviadas para um laboratório de solos. O laboratório mede propriedades-chave do solo: pH, nutrientes disponíveis (fósforo, potássio, nitrogênio, etc.), matéria orgânica e, às vezes, micronutrientes ou capacidade de fornecimento de micronutrientes. Esses dados nutricionais são então vinculados às coordenadas GPS de cada ponto da grade.

4. Resultados – Mapas de Nutrientes do Solo: Após a obtenção de todos os resultados de laboratório, os pontos de dados são interpolados para criar mapas contínuos do solo para o campo. O software pode desenhar curvas de nível ou mapas de zonas sombreadas para cada parâmetro – por exemplo, mostrando regiões de “alto”, “médio” e “baixo” teor de fósforo ou pH no solo.

Esses mapas de variabilidade do solo permitem ao agricultor ver exatamente quais partes da lavoura são ricas ou pobres em cada nutriente. Por exemplo, um estudo observa que os mapas de amostragem em grade “revelam diferenças na fertilidade que os testes de campo tradicionais… podem não perceber”, permitindo que nutrientes como fertilizantes de fósforo e potássio, ou calcário, sejam aplicados somente onde serão eficazes.

A amostragem em grade produz uma visão muito detalhada da fertilidade do solo. No mapa de agricultura de precisão acima, cada ponto corresponde a um local amostrado. Os mapas resultantes (não mostrados) podem destacar padrões, como uma faixa de baixo pH ou uma área com baixo teor de nitrogênio. Por exemplo, uma pesquisa nos EUA constatou que, quando os agricultores adotaram o manejo de nutrientes baseado em amostragem de solo, 67% relataram maiores rendimentos e economizaram cerca de $24 por acre em custos com milho.

Esses ganhos resultam da aplicação dos nutrientes certos nos locais certos – uma decisão que só é possível com mapas detalhados da composição química do solo. Ao longo do tempo, a repetição da amostragem em grade a cada poucos anos também ajuda a monitorar se a fertilidade está melhorando sob o novo manejo.

Papel do sensoriamento remoto na amostragem de solo em grade

Sensoriamento remoto significa coletar informações sobre o campo à distância, sem contato físico com o solo ou as plantações. Na agricultura, isso geralmente envolve satélites, aeronaves tripuladas ou drones equipados com câmeras ou sensores. Esses sensores detectam a luz solar refletida (frequentemente nas faixas visível e infravermelha) ou outros sinais da superfície. O resultado mais comum é uma camada de imagem que reflete a saúde das plantas ou a umidade do solo.

Por exemplo, satélites como o Sentinel-2 ou o Landsat capturam regularmente imagens multiespectrais de todos os campos do mundo. Voos aéreos (aviões de asa fixa) podem tirar fotos de alta resolução sobre grandes áreas. Drones não tripulados (VANTs) podem até voar sob nuvens para obter imagens de altíssima resolução sob demanda sobre alguns campos.

O indicador de sensoriamento remoto mais conhecido para culturas agrícolas é o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). O NDVI compara a quantidade de luz que as plantas refletem nas faixas de comprimento de onda do vermelho e do infravermelho próximo. Plantas verdes e saudáveis absorvem a luz vermelha (para a fotossíntese) e refletem o infravermelho próximo (NIR). Solo exposto e água resultam em um NDVI próximo de 0 ou negativo. Em termos simples, um NDVI mais alto significa plantas mais verdes e saudáveis; um NDVI mais baixo significa vegetação mais esparsa ou estressada.

Como o sensoriamento remoto ajuda: O sensoriamento remoto não substitui a amostragem do solo, mas fornece um complemento crucial. As imagens podem revelar padrões espaciais da saúde das culturas que frequentemente refletem a variabilidade do solo. Por exemplo, áreas afetadas pela seca ou com deficiência de nutrientes podem aparecer como manchas com baixo NDVI.

Como observa uma plataforma de agricultura de precisão, os satélites “mostram padrões de crescimento das plantas que normalmente refletem a variabilidade do solo”, auxiliando no planejamento da amostragem e do manejo. Ao longo do tempo, os mapas de NDVI obtidos por satélite permitem que os agricultores acompanhem tendências: por exemplo, se um determinado canto da lavoura apresentar consistentemente um NDVI mais baixo ano após ano, isso indica um problema crônico (drenagem deficiente, pH baixo, etc.).

O sensoriamento remoto também é temporal. Ao contrário de uma amostra de solo coletada uma única vez, podemos obter uma imagem da lavoura semanalmente ou até mesmo diariamente. Isso permite que os agricultores observem como a saúde das plantas está mudando ao longo da safra. Se uma área repentinamente fica vermelha (NDVI baixo) entre duas imagens, isso indica um novo estresse (surto de pragas, área afetada pela seca, etc.). Essa visão temporal orienta quando e onde inspecionar as lavouras ou ajustar o manejo no meio da safra.

Por fim, imagens históricas podem orientar a estratégia de amostragem. Se o sensoriamento remoto mostrar que apenas parte de uma área apresenta problemas, o agricultor pode optar por uma malha de amostragem mais fina nessa zona e uma malha mais ampla em outras áreas. Em outras palavras, mapas de satélite/drone podem ajudar a direcionar a amostragem do solo para onde ela é mais importante, tornando o processo mais eficiente.

Integração de amostragem em grade e sensoriamento remoto

A integração da amostragem em grade e do sensoriamento remoto está sendo adotada de forma mais ampla: nos EUA, mais da metade das áreas agrícolas agora utiliza ferramentas como controladores de seção de pulverização, controladores de linha de plantio e amostras de solo de precisão. Além disso, o monitoramento de produtividade é utilizado em cerca de 701.000 toneladas de área cultivada com milho, e as previsões de mercado indicam que o mercado combinado de agricultura de precisão (hardware + software + serviços) crescerá de cerca de US$ 10,5 bilhões em 2024 para mais de US$ 21 bilhões em 2032.

Esses números mostram que a fusão de dados de solo coletados em campo com sensoriamento aéreo e por satélite está se tornando a base das práticas de muitas fazendas. O verdadeiro poder surge quando combinamos amostras de grade com imagens remotas em um ciclo de feedback contínuo. Cada método supre as deficiências do outro.

1. Verificação em campo (calibração de imagens): Amostras de solo em grade fornecem a "verdade terrestre" que ajuda a interpretar dados de sensoriamento remoto. Por exemplo, se um mapa NDVI mostra uma área com baixo vigor, uma amostra de solo desse local pode revelar que ela tem baixo teor de potássio. Em diversos campos, pesquisadores encontraram fortes correlações entre medidas do solo e índices espectrais (por exemplo, relacionando o pH ou os nutrientes do solo a dados de satélite). Ao construir um modelo que relaciona o NDVI (ou outras bandas espectrais) a valores medidos em laboratório, podemos usar o sensoriamento remoto para prever a fertilidade do solo em locais não amostrados.

2. Extrapolação e Interpolação: Como os satélites cobrem toda a área simultaneamente, eles preenchem as lacunas entre os pontos de amostragem. Por exemplo, suponha que tenhamos amostrado a cada 2,5 acres, mas desejemos um mapa mais detalhado. Se o NDVI estiver correlacionado com os níveis de nutrientes, podemos interpolar entre os pontos da grade usando os gradientes de NDVI. Isso aumenta drasticamente a resolução efetiva. Em um estudo de caso, pesquisadores usaram dados de satélite correlacionados com o pH do solo para planejar uma amostragem ideal e, em seguida, criar mapas de pH precisos e de alta resolução com um número muito menor de amostras.

3. Criação de mapas de prescrição de VRT: A combinação de mapas de solo detalhados e imagens é a base da Tecnologia de Taxa Variável (VRT). Por exemplo, para aplicar fertilizante, o software pode sobrepor um mapa NDVI a um mapa de nutrientes do solo e gerar um mapa de prescrição que varia as taxas de aplicação em toda a área. Um cenário possível é: o mapa NDVI mostra um canto sul da área com crescimento atrasado, e amostras coletadas nessa região confirmam a baixa concentração de fósforo.

O agricultor pode então criar uma prescrição de alto teor de fósforo exatamente para aquela zona, economizando fertilizantes em zonas saudáveis. Na prática, o manejo de fertilizantes baseado no NDVI levou a melhorias drásticas. Por exemplo, um produtor de milho tailandês encontrou imagens de NDVI no meio da safra que isolaram zonas de estresse hídrico.

Análises de solo confirmaram a deficiência de nitrogênio nessas áreas, então ele aplicou fertilizante apenas nelas. As plantações se recuperaram em poucas semanas. Essa abordagem direcionada aumentou a produtividade e a uniformidade, demonstrando como imagens e amostras, juntas, impulsionam uma gestão eficaz das plantações.

4. Delimitação da Zona de Gestão: Em vez de usar cegamente uma grade fixa para sempre, os agricultores podem evoluir para zonas de manejo – áreas maiores dentro das quais as condições são aproximadamente uniformes. As zonas são frequentemente definidas pela combinação de várias camadas: resultados de análise de solo por grade, mapas de produtividade, elevação e imagens históricas.

Por exemplo, os campos podem ser divididos em “zonas” com tipo de solo ou padrão NDVI semelhantes. A amostragem futura do solo pode então ser feita por zona, em vez de por ponto da grade. Isso pode reduzir custos: um estudo observa que campos pré-planejados em zonas podem atingir uma eficiência de uso de fertilizantes até 25% maior. Em essência, imagens de satélite e dados de produtividade ajudam a refinar essas zonas ao longo do tempo.

5. Benefícios ambientais e econômicos: Ao aplicar os insumos de forma variável, os agricultores utilizam apenas o necessário, onde é necessário, melhorando a eficiência do uso de nutrientes. Mapas baseados em amostragem em grade demonstraram ser eficazes. reduzir O risco de escoamento de nutrientes é maior devido à limitação de áreas com alta aplicação de fertilizantes. Um crescimento mais uniforme das culturas também estabiliza a produtividade.

A longo prazo, essas ferramentas ajudam a manter a fertilidade do solo e a reduzir custos. Por exemplo, a aplicação precisa de calcário, guiada por esses dados, evita a aplicação excessiva em alguns pontos e a negligência em outros, economizando dinheiro com calcário e prevenindo a acidificação do solo.

6. Feedback ao longo do tempo: Outra vantagem fundamental é que se trata de um processo contínuo, e não pontual. A cada safra, os agricultores coletam dados de produtividade, imagens de drones e novas análises de solo. Uma plataforma pode sobrepor esses dados para entender por que determinadas áreas se comportam de maneira diferente. Em outras palavras, a amostragem em grade informa o que há no solo agora; o sensoriamento remoto mostra como as culturas reagiram.

A combinação desses métodos ano após ano cria um ciclo de aprendizado. Um estudo da EOSDA explica que, após o primeiro ciclo de análise de solo, você sabe "onde está a situação" e, à medida que repete a amostragem e sobrepõe os dados de satélite/produtividade, observa como o campo está mudando sob o efeito dos seus insumos, refinando o manejo continuamente.

Principais aplicações da amostragem de solo em grade na agricultura de precisão

Com o mercado global de agricultura de precisão projetado para atingir 1,4 trilhão de dólares até 2030 (crescendo a uma taxa composta de crescimento anual de quase 1,3 trilhão de dólares), as ferramentas digitais para agricultura estão se tornando essenciais para a agricultura moderna. Os agricultores de hoje enfrentam custos crescentes de insumos, incertezas climáticas e pressões por sustentabilidade, tornando a aplicação de insumos baseada em dados mais crucial do que nunca.

Ao integrar mapas de análise de solo em grade, imagens de satélite e dados de máquinas, os agricultores podem aumentar a produtividade e reduzir o desperdício. Com esses dados integrados, os agricultores criam prescrições precisas de insumos. Por exemplo:

Mapas de Tecnologia de Taxa Variável (VRT)Utilizando mapas de nutrientes do solo e padrões NDVI, o software gera mapas para distribuidores controlados por GPS. Caminhões de calcário usam um mapa de calcário para neutralizar a acidez apenas onde o pH é baixo. Distribuidores de fertilizantes usam um mapa de fósforo (P) ou potássio (K) a partir de resultados de laboratório. Sistemas modernos podem até mesmo baixar mapas NDVI diretamente para o distribuidor, de modo que zonas com NDVI alto (vegetação vigorosa) podem receber mais fertilizante, enquanto zonas com NDVI baixo recebem menos.

Na cultura da soja, um agricultor brasileiro fez exatamente isso: sua máquina aplicou quase nenhum fertilizante nas zonas de baixa resposta e doses mais ricas nas áreas de alta resposta, aumentando a produtividade nas partes produtivas e eliminando o desperdício nas partes de baixa resposta.

Zonas de GestãoGlobalmente, cerca de 701 mil toneladas de agricultores que adotam a agricultura de precisão utilizam zonas de gestão para otimizar os insumos. Essa abordagem permite que eles concentrem os recursos onde são mais necessários, em vez de tratar os campos de forma uniforme. Pesquisas mostram que os agricultores podem reduzir o uso de fertilizantes em até 201 mil toneladas, mantendo ou até mesmo aumentando a produtividade.

Conforme descrito, a combinação de todos os dados permite identificar de 3 a 10 zonas por talhão com necessidades semelhantes. As futuras grades ou amostragens direcionadas ocorrem dentro de cada zona, em vez de em todo o talhão. Isso economiza tempo e dinheiro, ao mesmo tempo que captura a principal variabilidade. As zonas também simplificam o manejo – em vez de dezenas de retângulos em uma grade, um agricultor pode gerenciar 4 zonas com uma taxa de fertilidade cada.

SustentabilidadeA agricultura é responsável por mais de 301.000 toneladas de emissões globais de gases de efeito estufa, sendo o uso excessivo de fertilizantes um dos principais contribuintes. O manejo preciso de nutrientes é cada vez mais reconhecido como uma solução, ajudando os agricultores a reduzir as emissões e, ao mesmo tempo, protegendo a qualidade da água. De fato, a aplicação direcionada de fertilizantes pode reduzir o escoamento de nitrogênio em 15 a 251.000 toneladas, além de melhorar a eficiência do uso de nutrientes.

A aplicação direcionada significa menos excesso de fertilizantes no meio ambiente. Os agricultores aplicam nutrientes apenas em áreas com baixos níveis de nutrientes no solo ou com resposta favorável da cultura, reduzindo a lixiviação e o escoamento superficial. Isso não só reduz custos, como também protege os cursos d'água. Além disso, o monitoramento de tendências (por meio de amostragem repetida e imagens) ajuda a evitar o acúmulo de sais ou nutrientes em "pontos críticos". O resultado final é maior eficiência no uso de nutrientes e, frequentemente, maiores lucros.

Utilizando o GeoPard para aumentar a eficiência e a praticidade da amostragem de solo em grade.

O GeoPard aprimora a eficiência e a praticidade da amostragem baseada em grades, introduzindo ferramentas digitais avançadas que automatizam e otimizam todo o processo. Através de sua Plataforma de Amostragem Inteligente, O GeoPard permite que os usuários gerem grades de amostragem com tamanhos de células personalizáveis, adaptadas ao tamanho do campo, tipo de cultura ou preferência do produtor. O sistema então atribui coordenadas GPS precisas a cada ponto de amostragem, eliminando suposições e garantindo repetibilidade ao longo de várias safras.

• Criação de redes inteligentes: Gera automaticamente grades personalizáveis com coordenadas GPS precisas para cada ponto.
• Planejamento de trajetória ideal: Calcula o percurso mais eficiente a pé/de carro entre todos os pontos, economizando tempo e combustível.
• Navegação em tempo real: A integração com dispositivos móveis guia os operadores diretamente a cada ponto de amostragem em campo.
• Rotulagem inteligente e gestão de dados: Cada amostra é identificada exclusivamente por sua localização GPS, reduzindo erros e simplificando os fluxos de trabalho do laboratório.
• Integração de dados facilitada: Os resultados de laboratório podem ser importados diretamente para o GeoPard para criar mapas de nutrientes para cada célula da grade.
• Prescrições práticas: Permite a criação de aplicações de fertilizantes ou calcário em taxa variável, adaptadas aos dados da rede elétrica.

Ao combinar os pontos fortes tradicionais da amostragem de solo em grade com a tecnologia digital moderna, o GeoPard transforma o que antes era um processo trabalhoso em um fluxo de trabalho altamente eficiente e baseado em dados. Isso garante que os agricultores não apenas obtenham uma compreensão precisa de seus solos, mas também construam uma base sólida para práticas contínuas de agricultura de precisão.

Desafios e Considerações

Embora poderosas, tanto a amostragem em grade quanto o sensoriamento remoto têm limitações, e nenhuma delas é uma "solução mágica" por si só.

1. Limitações da amostragem em grade: Coletar muitas amostras de solo é caro e demorado. Percorrer o campo de carro para coletar de 10 a 15 amostras em cada ponto da grade (frequentemente centenas de pontos em uma grande fazenda) pode levar horas. Cada amostra tem um custo para análise laboratorial. É por isso que o espaçamento da grade geralmente é um compromisso.

Além disso, a amostragem em grade representa apenas um instantâneo no tempo – ela indica a situação do solo no momento da amostragem, mas não como ela mudará ao longo da estação. Por fim, transformar dados brutos de amostras em recomendações práticas requer software especializado ou consultoria agronômica. (Em alguns casos, pode ser necessário calcular a média ou o zoneamento dos dados para torná-los utilizáveis.)

2. Limitações do sensoriamento remoto: Imagens de satélite ou de drones podem mostrar onde algo está errado, mas não o porquê. Uma área com baixo NDVI pode ser causada por seca, doença, pragas ou deficiência de nutrientes no solo – a imagem em si não diagnostica a causa. A cobertura de nuvens pode atrasar a obtenção de uma imagem nítida.

Imagens de alta resolução (por exemplo, pixels <10 m) podem ser caras ou exigir acesso especial. Sensores térmicos e de radar existem para suprir algumas lacunas (como imagens de umidade ou visualizações diurnas/noturnas), mas aumentam a complexidade. Em resumo, o NDVI é um indicador poderoso da saúde das plantas, mas por si só não informa ao agricultor qual fertilizante ou tratamento é necessário.

3. A integração é essencial: Devido a essas limitações, a verdadeira vantagem reside na utilização conjunta das duas ferramentas. Amostras de solo sem imagens deixam muitas áreas não amostradas em dúvida, e imagens sem amostras deixam o agricultor sem saber a causa do estresse. Ao cruzar os dados (por exemplo, verificando zonas de baixo NDVI com resultados de análises de solo), os agricultores ganham confiança no significado de seus mapas.

Na prática, os especialistas enfatizam que uma gestão adequada combina ambos os conjuntos de dados. Em outras palavras, a amostragem em grade fornece mapas precisos de nutrientes, mas em uma grade fixa; o sensoriamento remoto oferece uma visão ampla, mas requer calibração. Juntos, eles superam as limitações um do outro.

A tecnologia está avançando rapidamente. O uso de drones na agricultura está explodindo – algumas estimativas preveem que 801.000.000 de todos os drones comerciais serão usados em fazendas. Os drones podem transportar câmeras multiespectrais cada vez mais baratas, permitindo que os agricultores capturem mapas NDVI de altíssima resolução sob demanda. Enquanto isso, as constelações de satélites estão crescendo; novos minissatélites podem revisitar campos diariamente com resolução de 5 a 10 metros.

Outra grande tendência é a Inteligência Artificial e o Aprendizado de Máquina. Algoritmos estão sendo desenvolvidos para detectar automaticamente padrões em dados combinados: por exemplo, agrupando imagens e análises de solo para sugerir zonas ideais, ou usando séries temporais históricas de satélite e produtividade anterior para prever áreas problemáticas. Plataformas inteligentes agora podem gerar automaticamente prescrições de VRT (Radioterapia Variável) a partir de camadas de solo e imagens carregadas.

Também esperamos uma maior integração de sensores: por exemplo, sensores de baixo custo em tratores poderiam medir a condutividade elétrica ou a umidade do solo em tempo real, adicionando mais uma camada aos mapas. Esses dados também podem ser combinados com dados de satélite. Tudo isso aponta para um futuro onde satélites, drones, sensores e IA fornecerão, em conjunto, informações sobre o solo e as plantações em tempo quase real. Como observa um relatório de mercado, a disponibilidade de imagens de alta resolução e da tecnologia de drones “indica que o uso de fontes de dados de sensoriamento remoto na agricultura de precisão deverá aumentar consideravelmente nos próximos dez anos”.”

Conclusão

Em resumo, a amostragem de solo em grade fornece a verdade fundamental sobre os nutrientes e a química do solo, enquanto o sensoriamento remoto oferece o contexto espacial e temporal de como as culturas crescem. As amostras em grade respondem à pergunta "o que há no solo aqui?"; as imagens remotas respondem à pergunta "como está a cultura ali (e quando)?". Juntas, elas formam a base de dados da agricultura de precisão. Com esses dados integrados, os agricultores podem criar mapas de aplicação em taxa variável e zonas de manejo significativas. Isso permite aplicar a quantidade exata de fertilizante ou calcário em cada parte do campo, reduzindo o desperdício, aumentando a uniformidade da cultura e melhorando a produtividade.