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Apresentando os Mapas de Lucro da GeoPard: Um Passo Adiante na Agricultura de Precisão

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O mapa de lucros do exemplo na captura de tela leva em consideração os dados reais de fertilização, semeadura, duas aplicações de defensivos agrícolas e colheita. Outras despesas podem ser adicionadas ao cálculo, como preparo do solo e atividades diversas.

A agricultura de precisão é uma abordagem orientada por dados que busca aumentar a eficiência e a lucratividade. A GeoPard, fornecedora líder de soluções para agricultura de precisão, está aprimorando seus recursos de análise de dados com o lançamento do Profit Maps.

Este recurso oferece uma representação visual da rentabilidade em nível de subcampo, permitindo uma tomada de decisão mais informada e uma melhor alocação de recursos. Você poderá ver rapidamente onde seus campos estão gerando lucro e onde os custos de insumos e alterações não estão compensando.

Os mapas de lucratividade são gerados pela integração de diversas camadas de dados, incluindo semeadura, aplicação de defensivos agrícolas, uso de fertilizantes e dados de colheita. Essas informações são obtidas diretamente dos equipamentos agrícolas e do Centro de Operações da John Deere.

Em seguida, o GeoPard aplica uma equação personalizada, que leva em consideração o custo de cada insumo, para calcular a rentabilidade por zona. Esses mapas de lucro fornecem uma visão abrangente da distribuição do lucro entre as diferentes zonas do campo.

Uma das principais funcionalidades dos Mapas de Lucro do GeoPard é a capacidade de exibir a variação do lucro em diferentes zonas de uma propriedade. Esse cálculo é feito em dólares/euros/qualquer moeda e fornece uma indicação clara do lucro que um agricultor está obtendo em cada área específica.

Ao terem essas informações à disposição, os agricultores podem tomar decisões mais bem fundamentadas sobre onde e como utilizar seus insumos agrícolas.

Por exemplo, podem optar por investir mais em áreas com maior rentabilidade ou reconsiderar as suas estratégias em zonas com retornos mais baixos. Este nível de detalhe na análise de dados é o que distingue os Mapas de Lucro da GeoPard.

Vladimir Klinkov, diretor-geral da GeoPard, destaca o potencial transformador dessa ferramenta, afirmando: "Esses mapas permitem que os agricultores tomem decisões mais informadas sobre a distribuição de recursos e os custos em cada hectare da lavoura, planejando seus negócios com mais eficiência."“

A aplicação prática dos Mapas de Lucro já está sendo demonstrada em cenários reais. O Eurasia Group Kazakhstan, um revendedor oficial da John Deere, tem utilizado esse recurso para otimizar suas operações.

Evgeniy Chesnokov, Diretor de Gestão Agrícola do Eurasia Group Kazakhstan LLP, compartilha sua experiência: “Com a ajuda do Mapa de Lucro da GeoPard Agriculture, conseguimos obter uma compreensão mais profunda da rentabilidade dos campos de nossos parceiros.

Isso permitiu que nossos agricultores tomassem decisões mais estratégicas sobre a alocação de recursos, o que, em última análise, aumentou a eficiência operacional e melhorou os indicadores de resultados financeiros.”

Os Mapas de Lucro da GeoPard representam um avanço significativo na agricultura de precisão, fornecendo aos agricultores as informações necessárias para otimizar suas operações e maximizar a lucratividade. À medida que o setor continua a evoluir, ferramentas como essas desempenharão um papel cada vez mais importante na definição do futuro da agricultura.

Para obter mais informações sobre o desenvolvimento e a aplicação de mapas de rentabilidade na agricultura de precisão, você pode explorar estes recursos: Universidade Estadual do Kansas, ASPEXIT, Revista Chilena de Pesquisa Agrícola, USDA, e ResearchGate.

Fique atento para mais novidades, pois a GeoPard continua inovando e expandindo os limites do que é possível na agricultura de precisão.

Sobre as empresas:

GeoPard é uma fornecedora líder de software para agricultura de precisão. A empresa foi fundada em 2019 em Colônia, Alemanha, e está presente em todo o mundo. A empresa oferece uma gama de soluções que ajudam os agricultores a otimizar suas operações e aumentar a produtividade.

Com foco na sustentabilidade e na economia regenerativa, a GeoPard visa promover práticas de agricultura de precisão em todo o mundo.

Entre os parceiros da empresa, encontram-se marcas renomadas como John Deere, Corteva Agriscience, ICL, Pfeifer & Langen, IOWA Soybean Association, Kernel, MHP, SureGrowth e muitas outras.

Eurasia Group Cazaquistão é o escritório de representação no Cazaquistão da empresa suíça Eurasia Group AG, concessionária oficial da John Deere na República do Cazaquistão e no Quirguistão desde 2002. A empresa oferece soluções para a agricultura de fabricantes líderes mundiais como JCB, Väderstad, GRIMME e Lindsay, abrangendo todas as áreas de cultivo e horticultura.

O Eurasia Group Kazakhstan dedica grande atenção, em todas as suas atividades, às tecnologias de agricultura de precisão, complementando a linha de máquinas com produtos de digitalização da agricultura.

O Eurasia Group Kazakhstan possui uma extensa rede regional – 14 escritórios regionais no Cazaquistão e um no Quirguistão, mais de 550 funcionários, dos quais quase metade trabalha no serviço pós-venda, além de um departamento próprio de gestão agrícola e digitalização.

Ao longo dos anos, mais de 13.000 unidades de equipamentos foram fornecidas ao Cazaquistão e 4,4 milhões de hectares de terra foram digitalizados. Este ano, a empresa comemora seu 25º aniversário.

Calculando a diferença entre os mapas de Rx alvo e os mapas aplicados.

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Na agricultura de precisão, um dos desafios comuns é garantir a aplicação de sementes, fertilizantes ou agentes de proteção de cultivos de acordo com a taxa prescrita (Target Rx).

Variações entre a prescrição ideal e o que é efetivamente aplicado no campo (aplicação realizada) podem levar ao uso ineficiente de recursos e impactar o desempenho da cultura.

Ao aproveitar os poderosos recursos analíticos do GeoPard, você pode calcular e visualizar as diferenças entre seus mapas de Prescrição Alvo e Aplicação Contínua.

Essa análise de diferenças pode servir como uma ferramenta importante para identificar rapidamente problemas com equipamentos, tempo de aplicação ou com a própria aplicação.

Vamos analisar isso mais a fundo:

  • Visualizando as diferençasA plataforma da GeoPard permite gerar um "mapa de diferenças", sobrepondo os dados da sua prescrição alvo (Target Rx) aos dados da aplicação real (As-Applied). Essa representação visual da variação oferece uma maneira rápida e intuitiva de identificar áreas onde a aplicação real não correspondeu à prescrição alvo.
  • Identificação de problemasAo comparar o mapa de diferenças com os mapas originais de prescrição (Rx) e de aplicação (As-Applied), você pode identificar áreas ou tendências específicas que podem indicar mau funcionamento do equipamento, momento de aplicação inadequado ou problemas com o próprio produto aplicado.
  • Melhorar a eficiênciaEsta análise pode ajudá-lo a otimizar o uso de recursos, abordando os problemas identificados e, assim, alinhando suas taxas de uso reais (As-Applied rates) mais de perto com sua taxa alvo (Target Rx) para aplicações futuras.
  • Melhorando o desempenho das culturasAo garantir que sua lavoura receba a quantidade certa de insumos no momento certo, você pode melhorar a saúde da plantação e potencialmente aumentar a produtividade.

Lembre-se, a agricultura de precisão tem tudo a ver com tomar decisões mais informadas e precisas. Ao integrar esse recurso às suas práticas regulares de gestão agrícola, você garante o máximo aproveitamento dos seus insumos e impulsiona sua fazenda rumo a maior produtividade e rentabilidade.

Aplicativo O prefixo contém as operações relacionadas à aplicação em questão, algumas delas são:

1. Taxa aplicada – mapa original aplicado pela máquina (como o produto foi aplicado)

Application_AppliedRate.png - mapa original da aplicação do produto pela máquina (como o produto foi aplicado)

2. Taxa alvo de aplicação – objetivo original da máquina (como o produto deve ser aplicado)

Application_TargetRate.png - alvo original da máquina (como o produto deve ser aplicado)

3. Agrupamento da Precisão da Aplicação – Agrupamento dos resultados: 0 – sem dados (a máquina não visitou esses pontos), 1 – aplicado abaixo do alvo e fora da faixa aceitável (+-5% do alvo), 2 – aplicado dentro da faixa aceitável (+-5% do alvo), 3 – aplicado acima do alvo e fora da faixa aceitável (+-5% do alvo)

Application_AccuracyClusterization.png - agrupamento dos resultados: 0 - sem dados (a máquina não visitou esses pontos), 1 - aplicado abaixo do alvo e fora da faixa aceitável (+-5% do alvo), 2 - aplicado dentro da faixa aceitável (+-5% do alvo), 3 - aplicado acima do alvo e fora da faixa aceitável (+-5% do alvo).

4. Diferença na taxa de inscrição – diferença entre as taxas aplicadas e as taxas alvo em números absolutos (unidades l/ha)

Application_RateDifference.png - diferença entre as taxas aplicadas e as taxas alvo em números absolutos (unidades l/ha)

 

Semeadura O prefixo contém as operações relacionadas à semeadura, algumas delas são:

1. Taxa de aplicação de semeadura – original aplicado pelo plantador (quantas sementes foram semeadas)

Seeding_AppliedRate.png - taxa original aplicada pela plantadeira (quantidade de sementes semeadas)

2. Taxa alvo de semeadura – meta original do plantador (quantas sementes devem ser semeadas)

Seeding_TargetRate.png - alvo original do plantador (quantas sementes devem ser semeadas)

3. Clusterização de Precisão de Semeadura – mesmas regras de clusterização, MAS o intervalo aceitável é de +-1% do alvo

Seeding_AccuracyClusterization.png - mesmas regras de clusterização, MAS o intervalo aceitável é de +-1% do alvo.

4. Agrupamento com Precisão de Semeadura e Zoom – Semelhante à Agrupamento de Precisão de Semeadura, mas com zoom para mostrar a mesma área que a Taxa Alvo de Semeadura e a Taxa Aplicada de Semeadura

Seeding_AccuracyClusterizationZoomed.png - igual a Seeding_AccuracyClusterization.png, mas com zoom para mostrar a mesma área que Seeding_TargetRate.png e Seeding_AppliedRate.png

5. Diferença na taxa de semeadura – a diferença entre as taxas aplicadas e as taxas alvo em números absolutos (sementes/ha)

5. Diferença na Taxa de Semeadura - a diferença entre as taxas aplicadas e as taxas alvo em números absolutos (sementes/ha).

O que é prescrição direcionada (Target Rx) na agricultura?

Na agricultura, a prescrição ideal refere-se ao conjunto de práticas ou insumos recomendados ou desejados para o crescimento, a saúde e a produtividade ideais das culturas. Ela serve como um guia ou plano para os agricultores seguirem a fim de atingir objetivos agrícolas específicos.

A prescrição ideal leva em consideração diversos fatores, como tipo de cultura, estágio de crescimento, condições do solo, clima, pressão de pragas e doenças e necessidades nutricionais.

Ele fornece instruções sobre a aplicação de fertilizantes, pesticidas, irrigação, rotação de culturas, seleção de sementes, densidade de plantio e outras práticas agrícolas essenciais.

O objetivo de uma prescrição direcionada é fornecer aos agricultores recomendações cientificamente embasadas, baseadas em pesquisas, conhecimento agronômico e condições locais. Visa otimizar a utilização de recursos, minimizar as perdas de colheitas e aumentar a produtividade agrícola geral.

As prescrições direcionadas são frequentemente desenvolvidas por especialistas agrícolas, agrônomos, serviços de extensão rural ou instituições de pesquisa.

Elas podem ser específicas para diferentes culturas, regiões ou até mesmo campos individuais, levando em consideração as características e os desafios únicos de cada contexto agrícola.

Os agricultores utilizam as prescrições-alvo como ponto de referência para orientar a sua tomada de decisões e as suas práticas de gestão.

Seguindo as diretrizes recomendadas, os agricultores visam maximizar a saúde, a produtividade e a qualidade das colheitas, minimizando o impacto negativo no meio ambiente.

É importante ressaltar que as prescrições-alvo devem ser flexíveis e adaptáveis para levar em conta as variações nas condições locais e a necessidade de práticas agrícolas sustentáveis.

Os agricultores podem precisar fazer ajustes com base em observações em tempo real, experiências na fazenda e monitoramento contínuo para garantir os melhores resultados possíveis para suas operações agrícolas específicas.

O que é aplicado em campo (como aplicado)?

A agricultura aplicada engloba o processo de aplicação precisa e exata de insumos, como fertilizantes, pesticidas e irrigação, às culturas, com base em dados em tempo real e condições específicas do local.

Envolve a integração de diversas tecnologias, incluindo GPS (Sistema de Posicionamento Global), SIG (Sistema de Informação Geográfica), sensores e equipamentos de aplicação de taxa variável.

Quais são as variações entre eles?

Na agricultura, as variações entre a prescrição ideal e a aplicação efetiva no campo referem-se às diferenças ou desvios entre as práticas agrícolas recomendadas ou desejadas e a implementação no mundo real.

Essas variações podem se manifestar em diversos aspectos, incluindo o uso de fertilizantes, pesticidas, irrigação, técnicas de cultivo e muito mais.

Fatores que influenciam as variações

Diversos fatores contribuem para as variações entre a prescrição ideal e a aplicação real no campo agrícola:

  • Fatores AmbientaisAs práticas agrícolas são influenciadas por condições ambientais dinâmicas, incluindo a composição do solo, os padrões climáticos e a disponibilidade de água. Variações podem surgir devido a mudanças inesperadas nesses fatores, afetando a viabilidade e a eficácia das práticas prescritas.
  • Fatores Humanos: O conhecimento, as habilidades e a experiência dos agricultores desempenham um papel crucial na implementação correta das práticas prescritas. Variações podem ocorrer quando os agricultores encontram dificuldades para entender ou interpretar as instruções prescritas, o que leva a desvios durante a aplicação.
  • Limitações tecnológicasA tecnologia agrícola, embora avançada, nem sempre é acessível ou viável para todos os agricultores. Podem surgir variações quando os agricultores não têm acesso aos equipamentos mais modernos, às ferramentas de agricultura de precisão ou aos dados em tempo real, o que afeta a precisão das aplicações no campo.
  • Cronograma e logística: A agricultura é sensível ao tempo, com janelas específicas para o plantio, a colheita e a aplicação de agroquímicos. Variações podem ocorrer se os agricultores enfrentarem restrições logísticas, como atrasos na aquisição de insumos ou condições climáticas adversas que interrompam a aplicação oportuna das práticas prescritas.

Conclusão

As variações entre a prescrição ideal e a aplicação real no campo agrícola representam desafios que precisam ser abordados para práticas agrícolas sustentáveis e eficientes. Compreender os fatores que contribuem para essas variações e seu impacto nos resultados agrícolas é crucial.

Modelo automatizado de detecção de limites de campo para agricultura de precisão da GeoPard

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A GeoPard concluiu com sucesso o desenvolvimento de um modelo automatizado de detecção de limites de campo usando imagens de satélite de vários anos, detecção precisa de nuvens e sombras e algoritmos proprietários avançados, incluindo redes neurais profundas.

O modelo de detecção de campo GeoPard alcançou uma precisão de última geração de 0,975 na métrica de Interseção sobre União (IoU), validado em diversas regiões e tipos de cultivo em todo o mundo.

Confira estas imagens para ver os resultados na Alemanha (tamanho médio do campo: 7 hectares):

1 - Imagem bruta do Sentinel-2

1 – Imagem bruta do Sentinel-2

3 - Limites de campo segmentados

2 – Imagem Sentinel-2 de super-resolução por GeoPard (resolução de 1 metro)

2 - Imagem Sentinel-2 de super-resolução por GeoPard

3 – Limites de campo segmentados, 0.975 Métrica de precisão de interseção sobre união (IoU), em diversas regiões internacionais e tipos de cultivo.

A integração com nossa API e aplicativo GeoPard estará disponível em breve. Este método automatizado e econômico ajuda a prever safras, beneficia organizações governamentais e auxilia grandes proprietários de terras que frequentemente precisam atualizar os limites de seus campos entre as safras.

A abordagem da GeoPard utiliza tendências plurianuais da vegetação das culturas Utilizando análise multifatorial e rotação de culturas.

 

O modelo está acessível através do API GeoPard Em um sistema de pagamento conforme o uso, oferecendo flexibilidade sem a necessidade de assinaturas caras.

 

O que é a delimitação dos limites de um campo?

A delimitação de campos agrícolas refere-se ao processo de identificação e mapeamento dos limites de campos ou parcelas de terra agrícolas. Envolve o uso de diversas técnicas e fontes de dados para demarcar os limites de campos ou terrenos agrícolas individuais.

Tradicionalmente, os limites dos campos eram demarcados manualmente por agricultores ou proprietários de terras com base em seus conhecimentos e observações.

No entanto, com os avanços tecnológicos, particularmente no sensoriamento remoto e nos sistemas de informação geográfica (SIG), os métodos automatizados e semiautomatizados tornaram-se cada vez mais comuns.

Uma abordagem comum é a análise de imagens de satélite ou aéreas. Imagens de alta resolução capturadas por satélites ou aeronaves podem fornecer informações detalhadas sobre a paisagem, incluindo os limites entre diferentes parcelas de terra.

Algoritmos de processamento de imagens podem ser aplicados a essas imagens para detectar características distintas, como mudanças no tipo de vegetação, cor, textura ou padrões que indicam a presença de limites de campo.

Outra técnica envolve o uso de dados LiDAR (Light Detection and Ranging), que utiliza feixes de laser para medir a distância entre o sensor e a superfície da Terra.

Os dados LiDAR podem fornecer informações detalhadas sobre elevação e topografia, permitindo a identificação de variações sutis no terreno que podem corresponder aos limites dos campos.

Além disso, os sistemas de informação geográfica (SIG) desempenham um papel crucial na delimitação dos limites dos campos.

O software SIG permite a integração e análise de diversas camadas de dados, incluindo imagens de satélite, mapas topográficos, registros de propriedade de terras e outras informações relevantes. Ao combinar essas fontes de dados, o SIG pode auxiliar na interpretação e identificação dos limites de um terreno.

A delimitação precisa da área de cultivo é essencial por diversos motivos. Ela facilita uma melhor gestão dos recursos agrícolas, possibilita técnicas de agricultura de precisão e apoia o planejamento e a implementação de práticas agrícolas como irrigação, fertilização e controle de pragas.

Dados precisos sobre os limites das propriedades também auxiliam na administração de terras, no planejamento do uso do solo e no cumprimento das normas agrícolas.

Qual a sua utilidade?

Desempenha um papel crucial na agricultura e na gestão de terras, proporcionando diversos benefícios e sendo de grande importância, comprovados por evidências e dados globais. Aqui estão alguns pontos-chave:

1. Agricultura de Precisão: A delimitação precisa dos campos auxilia na implementação de técnicas de agricultura de precisão, onde recursos como água, fertilizantes e pesticidas são direcionados com precisão para áreas específicas dentro das plantações.

Segundo um relatório do Banco Mundial, as tecnologias de agricultura de precisão têm o potencial de aumentar a produtividade das colheitas até 20% e reduzir os custos de insumos em 10-20%.

2. Gestão eficiente de recursos: Permite aos agricultores gerir melhor os recursos, otimizando os sistemas de irrigação, ajustando as práticas de fertilização e monitorizando a saúde das culturas. Esta precisão reduz o desperdício de recursos e o impacto ambiental.

A Organização das Nações Unidas para a Alimentação e a Agricultura (FAO) estima que as práticas de agricultura de precisão podem reduzir o uso de água em 20-50 toneladas, diminuir o consumo de fertilizantes em 10-20 toneladas e reduzir o uso de pesticidas em 20-30 toneladas.

3. Planejamento do Uso do Solo: Dados precisos sobre os limites das propriedades rurais são essenciais para o planejamento do uso da terra, garantindo a utilização eficiente das terras agrícolas disponíveis. Isso permite que formuladores de políticas e gestores de terras tomem decisões informadas sobre a alocação de terras, rotação de culturas e zoneamento.

Isso pode levar ao aumento da produtividade agrícola e à melhoria da segurança alimentar. Um estudo publicado no Journal of Soil and Water Conservation descobriu que o planejamento eficaz do uso da terra poderia aumentar a produção global de alimentos em 20-67%.

4. Subsídios e seguros agrícolas: Muitos países oferecem subsídios agrícolas e programas de seguro com base nos limites das propriedades. A delimitação precisa ajuda a determinar as áreas elegíveis, garantindo a distribuição justa dos subsídios e o cálculo correto dos prêmios de seguro.

Por exemplo, a Política Agrícola Comum (PAC) da União Europeia depende de limites de campo precisos para cálculos de subsídios e monitoramento do cumprimento das normas.

5. Administração de Terras e Limites Legais: A delimitação dos limites das propriedades agrícolas é crucial para a administração da terra, os direitos de propriedade e a resolução de disputas fundiárias. Mapas precisos dos limites das propriedades ajudam a estabelecer a propriedade legal, apoiam os sistemas de registro de terras e facilitam transações fundiárias transparentes.

O Banco Mundial estima que apenas 301 mil e trinta trilhões de pessoas no mundo têm direitos legalmente documentados sobre suas terras, o que destaca a importância de dados confiáveis sobre os limites das propriedades para garantir a posse segura da terra.

6. Conformidade e Sustentabilidade Ambiental: A delimitação precisa dos campos auxilia no monitoramento do cumprimento das normas, garantindo a adesão às regulamentações ambientais e às práticas agrícolas sustentáveis.

Isso ajuda a identificar zonas de amortecimento, áreas protegidas e áreas propensas à erosão ou contaminação da água, permitindo que os agricultores tomem as medidas adequadas. O cumprimento das normas ambientais aumenta a sustentabilidade e reduz os impactos negativos nos ecossistemas.

Segundo a FAO, as práticas agrícolas sustentáveis podem mitigar até 6 bilhões de toneladas de emissões de gases de efeito estufa anualmente.

Esses pontos ilustram sua utilidade e importância na agricultura e no manejo de terras. As evidências e os dados globais apresentados corroboram os impactos positivos que ela pode ter na eficiência de recursos, no planejamento do uso da terra, nos marcos legais, na sustentabilidade ambiental e na produtividade agrícola em geral.

Em resumo, a delimitação de campos agrícolas é o processo de identificar e mapear os limites de campos ou parcelas de terra agrícolas. Utiliza diversas técnicas, como análise de imagens de satélite, dados LiDAR e SIG (Sistemas de Informação Geográfica), para definir e demarcar esses limites com precisão, permitindo uma gestão eficaz da terra e práticas agrícolas adequadas.

Imagens do planeta (diárias, resolução de 3m) para criação de zonas de gestão.

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O acesso às imagens da Planet tornou-se mais simples, rápido e acessível com o GeoPard Agriculture. Desde agosto de 2022, o GeoPard oferece a funcionalidade de pesquisar e analisar apenas as imagens da Planet solicitadas, dentro do intervalo de datas preferido pelo usuário.

Assim, um usuário do GeoPard solicita apenas as imagens de planetas de sua preferência e pode usá-las na caixa de ferramentas analíticas do GeoPard.

Imagens do planeta se estendem Sentinel e Landsat As coberturas (fornecidas por padrão) podem ser combinadas com outras camadas de dados (conjuntos de dados de máquinas de colheita/pulverização/semeadura, perfil topográfico) por meio de recursos existentes. Multicamadas, Vários anos, e Ferramentas de equação. 

 

Imagens do planeta para criação de zonas de gestão

 

Planeta é a maior rede de satélites de observação da Terra, fornecendo um conjunto de dados globais quase diários e possibilitando a obtenção de dados de imagens de satélite de alta resolução e alta frequência.

Zonas de gestão baseadas em imagens do Planet Scope (resolução de 3,5 m).

Leia mais sobre Parceria GeoPard/Planet.

O que são imagens planetárias e como podem ser usadas na criação de zonas de gestão?

Refere-se às imagens de satélite fornecidas pela Planet Labs, uma empresa privada que opera uma frota de pequenos satélites chamados Doves. Esses satélites capturam imagens de alta resolução da superfície da Terra diariamente. O termo "resolução de 3 m" significa que cada pixel na imagem representa uma área de 3 x 3 metros no solo. Esse nível de detalhe permite análises e monitoramentos detalhados de diversas características e mudanças na superfície da Terra.

No que diz respeito à criação de zonas de gestão, as imagens da Planet Imagery com resolução diária de 3 metros podem ser extremamente benéficas para diversas indústrias e aplicações, tais como:

  • AgriculturaImagens de alta resolução podem auxiliar na criação de zonas de manejo na agricultura, onde diferentes áreas de uma lavoura podem exigir tratamentos distintos, como irrigação, fertilização ou controle de pragas. Ao analisar as imagens, os agricultores podem identificar padrões relacionados à saúde das culturas, à umidade do solo e a outros fatores, permitindo-lhes tomar decisões mais acertadas sobre a alocação de recursos.
  • Gestão ambiental: Imagens de satélite podem ser usadas para identificar e monitorar áreas ambientalmente sensíveis, como pântanos, florestas e habitats da vida selvagem. Essas informações podem ser usadas para criar zonas de gestão que protejam essas áreas e garantam práticas de uso sustentável da terra.
  • Planejamento urbano: Imagens de alta resolução podem ajudar os planejadores urbanos a identificar áreas de crescimento, padrões de uso do solo e desenvolvimento de infraestrutura. Essas informações podem ser usadas para criar zonas de gestão que orientem o desenvolvimento futuro e garantam o uso eficiente dos recursos.
  • Gestão de desastres: Imagens de satélite podem auxiliar na identificação e monitoramento de áreas propensas a desastres, como planícies aluviais ou focos de incêndios florestais. Zonas de gestão podem ser criadas para estabelecer rotas de evacuação, alocar recursos para resposta a desastres e orientar políticas de uso do solo que minimizem o risco de futuros desastres.
  • Gestão de recursos naturais: Imagens de alta resolução podem auxiliar no monitoramento e gerenciamento de recursos como água, minerais e florestas. Ao identificar áreas de alto valor ou escassez de recursos, podem ser criadas zonas de gestão para garantir o uso sustentável e a conservação desses recursos.

Em resumo, o Planet Imagery com resolução diária de 3 metros é uma ferramenta valiosa para a criação de zonas de gestão em diversos setores, fornecendo informações atualizadas e detalhadas que podem ajudar os tomadores de decisão a otimizar a alocação de recursos e garantir práticas sustentáveis de uso da terra.

Perguntas frequentes

1. O que o uso de imagens pode ajudar a estabelecer?

O uso de imagens pode ajudar a estabelecer um sistema agrícola mais eficiente e eficaz. Ao utilizar tecnologias como drones ou imagens de satélite, é possível obter informações valiosas sobre a saúde das plantações, as condições do solo e as necessidades de irrigação.

Auxilia na identificação de áreas problemáticas, como infestações de pragas ou deficiências nutricionais, permitindo que os agricultores tomem medidas direcionadas. Além disso, as imagens ajudam no monitoramento do crescimento e desenvolvimento das culturas, possibilitando a tomada de decisões precisas e a maximização da produtividade. 

Análise baseada em equações na agricultura de precisão

Postado em por dementievgeopard

Com o lançamento do módulo de análise baseado em equações, a equipe do GeoPard deu um grande passo em direção ao fornecimento de informações práticas para agricultores, agrônomos e analistas de dados espaciais, oferecendo insights valiosos para cada metro quadrado. O módulo inclui um catálogo com mais de 50 fórmulas de precisão predefinidas do GeoPard, que abrangem uma ampla gama de análises relacionadas à agricultura.

As fórmulas de precisão foram desenvolvidas com base em pesquisa independente plurianual em agronomia universitária e industrial e foram rigorosamente testados para garantir sua precisão e utilidade. Eles podem ser facilmente configurados para serem executado automaticamente Para qualquer setor, oferecendo aos usuários informações valiosas e confiáveis que podem ajudá-los a otimizar a produtividade das colheitas e reduzir os custos de insumos.

O módulo de análise baseado em equações é um recurso essencial da plataforma GeoPard, fornecendo aos usuários uma ferramenta poderosa para obter uma compreensão mais profunda de suas operações e tomar decisões baseadas em dados sobre suas práticas agrícolas. Com um catálogo de fórmulas em constante expansão e a capacidade de personalizar fórmulas para diferentes cenários de campo, o GeoPard pode atender às necessidades específicas de qualquer operação agrícola.

 

Remoção de potássio com base em dados de rendimento

Remoção de potássio com base em dados de rendimento

 

Casos de uso (veja exemplos abaixo):

  • Absorção de nitrogênio em números absolutos usando dados de rendimento e proteína
  • Eficiência de Utilização de Nitrogênio (EUN) e cálculos de excesso com camadas de dados de rendimento e proteína
  • Recomendações de calagem baseadas em dados de pH obtidos por amostragem do solo ou scanners de solo
  • Subcampo (zonas ou nível de pixel) Mapas de ROI)
  • Recomendações de fertilização com micro e macronutrientes com base em amostragem de solo, potencial de campo, topografia e dados de produtividade.
  • Modelagem de carbono
  • Detecção e alerta de mudanças (cálculo da diferença entre imagens Sentinel-2, Landsat 8-9 ou Planet)
  • Modelagem da umidade do solo e dos grãos
  • Cálculo da produtividade seca a partir de dados de produtividade úmida.
  • Cálculo da diferença entre os mapas de Rx alvo e os mapas aplicados

 

Recomendações de potássio com base em duas metas de rendimento (zonas de produtividade)

Recomendações de potássio com base em duas metas de rendimento (zonas de produtividade)

 

 

 

 

Fertilizante: Guia de Recomendações. Potássio / Milho.

Fertilizante: Guia de Recomendações (Universidade Estadual de Dakota do Sul): Potássio / Milho. Revisão e Atualização: Jason Clark | Professor Assistente e Especialista em Fertilidade do Solo da Extensão da SDSU

 

Eficiência de utilização do potássio em kg/ha

Eficiência de utilização do potássio em kg/ha

 

 

 

Eficiência do uso de nitrogênio em porcentagem. O cálculo é baseado nos dados de rendimento, proteína e umidade dos grãos.

Eficiência do uso de nitrogênio em porcentagem. O cálculo é baseado nos dados de rendimento, proteína e umidade dos grãos.

 

 

Nitrogênio: Prescrição Alvo vs. Aplicação Prática

Nitrogênio: Prescrição Alvo vs. Aplicação Prática

 

Diferença de clorofila entre duas imagens de satélite.

Diferença de clorofila entre duas imagens de satélite.

 

Um usuário do GeoPard pode ajustar projetos existentes e criar os seus próprios. fórmulas privadas Com base em imagens, solo, produtividade, topografia ou quaisquer outras camadas de dados compatíveis com o GeoPard. 

Exemplos do modelo de equações GeoPard

Exemplos do modelo de equações GeoPard

 

A análise baseada em fórmulas ajuda agricultores, agrônomos e cientistas de dados a automatizar seus fluxos de trabalho e a tomar decisões com base em múltiplos dados e pesquisas científicas, permitindo uma implementação mais fácil da agricultura sustentável e de precisão.

O que é análise baseada em equações na agricultura de precisão? O uso de fórmulas de precisão.

A análise baseada em equações na agricultura de precisão refere-se ao uso de modelos matemáticos, equações, fórmulas de precisão e algoritmos para analisar dados agrícolas e obter informações que podem ajudar os agricultores a tomar melhores decisões sobre o manejo das culturas.

Esses métodos analíticos incorporam diversos fatores, como condições climáticas, propriedades do solo, crescimento das culturas e necessidades nutricionais, para otimizar as práticas agrícolas e melhorar a produtividade das colheitas, minimizando o desperdício de recursos e o impacto ambiental.

Alguns dos principais componentes da análise baseada em equações na agricultura de precisão incluem:

  • Modelos de crescimento de culturas: Esses modelos descrevem a relação entre diversos fatores, como clima, propriedades do solo e práticas de manejo de culturas, para prever o crescimento e a produtividade das lavouras. Exemplos desses modelos incluem o CERES (Crop Environment Resource Synthesis) e o APSIM (Agricultural Production Systems sIMulator). Esses modelos podem auxiliar os agricultores a tomar decisões mais embasadas sobre datas de plantio, variedades de culturas e programação da irrigação.
  • Modelos de água no solo: Esses modelos estimam o teor de água no perfil do solo com base em fatores como precipitação, evaporação e consumo de água pelas culturas. Eles podem ajudar os agricultores a otimizar as práticas de irrigação, garantindo que a água seja aplicada de forma eficiente e no momento certo para maximizar a produtividade das culturas.
  • Modelos de gestão de nutrientes: Esses modelos preveem as necessidades nutricionais das culturas e ajudam os agricultores a determinar as taxas e o momento ideais para a aplicação de fertilizantes. Ao utilizar esses modelos, os agricultores podem garantir que as culturas recebam a quantidade correta de nutrientes, minimizando o risco de escoamento de nutrientes e poluição ambiental.
  • Modelos de pragas e doenças: Esses modelos preveem a probabilidade de surtos de pragas e doenças com base em fatores como condições climáticas, estágios de crescimento da cultura e práticas de manejo. Ao usar esses modelos, os agricultores podem tomar decisões proativas sobre o manejo de pragas e doenças, como ajustar as datas de plantio ou aplicar pesticidas no momento certo.
  • Modelos baseados em sensoriamento remoto: Esses modelos utilizam imagens de satélite e outros dados de sensoriamento remoto para monitorar a saúde das plantações, detectar fatores de estresse e estimar a produtividade. Ao integrar essas informações com outras fontes de dados, os agricultores podem tomar decisões mais acertadas sobre o manejo das culturas e otimizar o uso de recursos.

Em resumo, a análise baseada em equações na agricultura de precisão utiliza modelos matemáticos e algoritmos para analisar interações complexas entre diversos fatores que afetam o crescimento e o manejo das culturas. Ao aproveitar essas análises, os agricultores podem tomar decisões baseadas em dados para otimizar as práticas agrícolas, melhorar a produtividade e minimizar o impacto ambiental.

Perguntas frequentes

1. Como a agricultura de precisão pode ajudar a resolver problemas relacionados ao uso de recursos e à poluição na agricultura?

Pode ajudar a solucionar problemas de uso de recursos e poluição na agricultura por meio da aplicação direcionada de recursos, gestão eficiente dos mesmos, monitoramento aprimorado e adoção de práticas de conservação. Ao aplicar insumos como fertilizantes e pesticidas somente onde necessário, os agricultores podem reduzir o desperdício e minimizar a poluição.

A tomada de decisões baseada em dados permite a gestão otimizada de recursos, enquanto o monitoramento em tempo real possibilita intervenções oportunas para prevenir incidentes de poluição. Além disso, a implementação de práticas de conservação promove a agricultura sustentável e reduz os impactos ambientais.

Mapas de Potencial de Campo GeoPard vs. Dados de Produtividade

Postado em por dementievgeopard

Os mapas de potencial de campo do GeoPard frequentemente apresentam uma aparência semelhante. exatamente como rendimento dados.

Nós os criamos usando análise multicamadas de informações históricas, topografia e análise de solo exposto.

O processo de tal Os mapas de rendimento sintéticos são automatizados. (e patenteado) e leva cerca de 1 minuto para qualquer campo no mundo gerá-lo.

 

Mapas de Potencial de Campo GeoPard vs. Dados de Produtividade

Pode ser usado como base para:

O que são mapas de potencial de campo?

Os mapas de potencial de campo, também conhecidos como mapas de potencial de rendimento ou mapas de potencial de produtividade, são representações visuais da variabilidade espacial do potencial de rendimento ou produtividade de uma cultura dentro de um campo. Esses mapas são criados por meio da análise de diversos fatores que influenciam o crescimento da cultura, como propriedades do solo, topografia e dados históricos de rendimento.

Esses mapas podem ser usados na agricultura de precisão para orientar decisões de gestão, como a aplicação de fertilizantes em taxa variável, irrigação e outros insumos, bem como para identificar áreas que requerem atenção específica ou práticas de manejo.

Alguns fatores-chave que são normalmente considerados na criação de mapas de potencial de campo incluem:

  1. Propriedades do solo: As características do solo, como textura, estrutura, teor de matéria orgânica e disponibilidade de nutrientes, desempenham um papel significativo na determinação do potencial de rendimento das culturas. Ao mapear as propriedades do solo em uma área cultivada, os agricultores podem identificar regiões com alto ou baixo potencial de produtividade.
  2. TopografiaFatores como altitude, declive e exposição solar podem influenciar o crescimento das culturas e o potencial de rendimento. Por exemplo, áreas baixas podem ser propensas a alagamentos ou apresentar maior risco de geadas, enquanto declives acentuados podem ser mais suscetíveis à erosão. O mapeamento dessas características topográficas pode ajudar os agricultores a compreender como elas afetam o potencial de produtividade e a ajustar suas práticas de manejo de acordo.
  3. Dados históricos de rendimento: Ao analisar dados históricos de produtividade de anos ou safras anteriores, os agricultores podem identificar tendências e padrões de produtividade em suas lavouras. Essas informações podem ser usadas para criar mapas que destacam áreas com potencial de produtividade consistentemente alto ou baixo.
  4. Dados de sensoriamento remoto: Imagens de satélite, fotografias aéreas e outros dados de sensoriamento remoto podem ser usados para avaliar a saúde, o vigor e o estágio de crescimento das culturas. Essas informações podem ser usadas para criar mapas que refletem a variabilidade espacial do potencial de produtividade das culturas.
  5. Dados climáticos: Variáveis climáticas como temperatura, precipitação e radiação solar também podem influenciar o crescimento das culturas e o potencial de rendimento. Ao incorporar dados climáticos nesses mapas, os agricultores podem compreender melhor como os fatores ambientais afetam o potencial de produtividade em suas lavouras.

São ferramentas valiosas na agricultura de precisão, pois ajudam os agricultores a visualizar a variabilidade espacial do potencial de produtividade em suas lavouras. Ao usar esses mapas para orientar as decisões de gestão, os agricultores podem otimizar o uso de recursos, melhorar a produtividade geral das culturas e reduzir o impacto ambiental de suas atividades agrícolas.

Diferença entre mapas de potencial de campo e dados de produtividade

Mapas de potencial de campo e dados de produtividade são usados na agricultura de precisão para ajudar os agricultores a entender a variabilidade espacial em suas lavouras e tomar decisões de manejo mais bem fundamentadas. No entanto, existem algumas diferenças importantes entre os dois:

Fontes de dados:

Esses mapas são criados integrando dados de diversas fontes, como propriedades do solo, topografia, dados históricos de produtividade, dados de sensoriamento remoto e dados climáticos. No entanto, esses dados são coletados por meio de monitores de produtividade instalados em equipamentos de colheita, que registram a produção da safra à medida que ela é colhida.

Aspecto temporal:

Esses mapas representam uma estimativa da produtividade potencial de um campo, que geralmente é estática ou muda lentamente ao longo do tempo, a menos que ocorram mudanças significativas nas propriedades do solo ou em outros fatores de influência. No entanto, os dados de produtividade são específicos para uma determinada safra ou para várias safras e podem variar significativamente de ano para ano com base em fatores como condições climáticas, pressão de pragas e práticas de manejo.

Em resumo, os mapas de potencial de campo e os dados de produtividade são ferramentas complementares na agricultura de precisão. Esses mapas fornecem uma estimativa da produtividade potencial de um campo, ajudando os agricultores a identificar áreas que podem exigir práticas de manejo diferentes. Os dados de produtividade, por sua vez, documentam a produção real da cultura e podem ser usados para avaliar a eficácia das práticas de manejo e orientar a tomada de decisões futuras.

Para comparar as zonas de potencial do campo com a colheita que produziram, abra o Relatório de rendimento automatizadoA ferramenta exibe a produtividade ao lado do mapa de zonas, compara cada zona com a média do campo e precifica cada etapa da taxa de cultivo.

Índices de vegetação e conteúdo de clorofila

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O GeoPard amplia a família de índices de vegetação vinculados à clorofila com suporte.

  • Índice de Conteúdo de Clorofila da Copa das Árvores (CCCI)
  • Índice de Razão de Absorção de Clorofila Modificado (MCARI)
  • Índice de Absorção de Clorofila Transformada em Reflectância (TCARI)
  • relação MCARI/OSAVI
  • relação TCARI/OSAVI

Eles ajudam a compreender o estágio atual de desenvolvimento da cultura, incluindo

  • Identificação das áreas com demanda de nutrientes,
  • estimativa da remoção de nitrogênio,
  • avaliação do potencial de rendimento,

E as informações obtidas são utilizadas para a criação de mapas precisos de aplicação de nitrogênio em taxa variável.

Leia maisQual é o índice? melhor para usar em agricultura de precisão

Leia mais: Índices de vegetação GeoPard

Índices de vegetação e conteúdo de clorofilaÍndice de Conteúdo de Clorofila da Copa das Árvores (CCCI) vs. Índice de Razão de Absorção de Clorofila Modificado (MCARI) vs. Índice de Absorção de Clorofila Transformado em Reflectância (TCARI) vs. Razão MCARI/OSAVI

O que são Índices de Vegetação?

Os índices de vegetação são valores numéricos derivados de dados espectrais obtidos por sensoriamento remoto, como imagens de satélite ou aéreas, para quantificar a densidade, a saúde e a distribuição da vida vegetal na superfície da Terra.

São comumente utilizados em sensoriamento remoto, agricultura, monitoramento ambiental e aplicações de gestão de terras para avaliar e monitorar o crescimento, a produtividade e a saúde da vegetação.

Esses índices são calculados usando os valores de refletância de diferentes comprimentos de onda da luz, particularmente no vermelho, infravermelho próximo (NIR) e, às vezes, em outras faixas.

As propriedades de refletância da vegetação variam com diferentes comprimentos de onda da luz, permitindo a diferenciação entre vegetação e outros tipos de cobertura do solo.

A vegetação normalmente apresenta forte absorção na região do vermelho e alta refletância na região do infravermelho próximo devido às características da clorofila e da estrutura celular.

Alguns índices de vegetação amplamente utilizados incluem:

  • Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI)É o índice de vegetação mais popular e amplamente utilizado, calculado como (NIR – Vermelho) / (NIR + Vermelho). Os valores de NDVI variam de -1 a 1, sendo que valores mais altos indicam vegetação mais saudável e densa.
  • Índice de Vegetação Aprimorado (EVI)Este índice aprimora o NDVI reduzindo o ruído atmosférico e do solo, além de corrigir os sinais de fundo da cobertura vegetal. Ele utiliza bandas adicionais, como a azul, e incorpora coeficientes para minimizar esses efeitos.
  • Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI): O SAVI foi projetado para minimizar a influência da luminosidade do solo no índice de vegetação. Ele introduz um fator de correção da luminosidade do solo, permitindo avaliações de vegetação mais precisas em áreas com cobertura vegetal esparsa ou baixa.
  • Índice de Vegetação Verde-Vermelha (GRVI)O GRVI é outro índice de razão simples que usa as faixas verde e vermelha para avaliar a saúde da vegetação. É calculado como (Verde – Vermelho) / (Verde + Vermelho).

Esses índices, entre outros, são utilizados por pesquisadores, gestores de terras e formuladores de políticas para tomar decisões informadas sobre uso da terra, agricultura, silvicultura, gestão de recursos naturais e monitoramento ambiental.

Índice de Umidade Diferencial Normalizado

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O número de índices de vegetação suportados pelo GeoPard está em constante crescimento. A equipe GeoPard apresenta o Índice de Umidade por Diferença Normalizada (NDMI). O índice determina o teor de água na vegetação e o índice de água por diferença normalizada (NDWI). É útil para encontrar locais com umidade existente. estresse hídrico em plantas.

Valores de NDMI mais baixos indicam os locais onde as plantas estão sob estresse devido à umidade insuficiente.
Por outro lado, valores mais baixos do índice de água por diferença normalizada (NDWI) após o pico da vegetação destacam os locais que estão se tornando... pronto para a colheita primeiro.

A diferença no teor relativo de água na vegetação entre duas imagens de satélite (neste caso, a constelação Sentinel-2).

A diferença no teor relativo de água na vegetação entre duas imagens de satélite (neste caso, a constelação Sentinel-2).

Nas capturas de tela a seguir, você pode encontrar as zonas NDMI geradas com base nas imagens de satélite de 19 de junho (pico da vegetação) e 6 de julho, bem como o mapa da equação que representa a diferença do NDMI.

Índice de Umidade por Diferença Normalizada calculado sobre imagens do Planeta/Sentinel-2/LandsatNDMI calculado com base em imagens do Planeta/Sentinel-2/Landsat.

O que é o Índice de Umidade?

É uma medida ou cálculo usado para avaliar o teor ou a disponibilidade de umidade em uma área ou região específica. Geralmente, é derivado de diversos fatores ambientais, como precipitação, evapotranspiração, propriedades do solo e cobertura vegetal.

Fornece uma indicação relativa da umidade ou secura de uma área, ajudando a identificar possíveis condições de estresse hídrico ou seca.

É uma ferramenta valiosa para o monitoramento e gerenciamento de recursos hídricos, planejamento agrícola e compreensão das condições ecológicas de uma determinada região.

O que é o Índice de Umidade por Diferença Normalizada?

O Índice de Umidade por Diferença Normalizada (NDMI) é um índice de vegetação derivado de dados de sensoriamento remoto para avaliar e monitorar o teor de umidade da vegetação. Assim como outros índices de vegetação, ele é calculado usando valores de refletância espectral obtidos por satélite ou imagens aéreas.

É particularmente útil para monitorar o estresse hídrico das plantas, avaliar condições de seca, estimar o risco de incêndios e estudar os impactos das mudanças climáticas na vegetação.

É calculado usando as bandas do infravermelho próximo (NIR) e do infravermelho de ondas curtas (SWIR), que são sensíveis ao teor de umidade na vegetação. A fórmula para o NDMI é:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Os valores do NDWI normalmente variam de -1 a 1, sendo que valores mais altos indicam maior teor de umidade na vegetação e valores mais baixos indicam menor teor de umidade ou estresse hídrico na vegetação. Valores negativos de NDWI podem estar associados a áreas sem vegetação ou áreas com teor de umidade muito baixo.

O que é NDWI?

O NDWI, ou Índice de Água por Diferença Normalizada, é um índice de sensoriamento remoto usado para quantificar e avaliar o conteúdo de água ou características relacionadas à água na vegetação ou nas paisagens.

É calculado através da análise da refletância das bandas de luz verde e do infravermelho próximo, obtidas por meio de imagens de satélite ou aéreas. É particularmente útil para identificar corpos d'água, monitorar mudanças na disponibilidade hídrica e avaliar a saúde da vegetação.

Ao comparar a absorção e a reflexão de diferentes comprimentos de onda, fornece informações valiosas para aplicações como monitoramento de secas, análise hidrológica e gestão de ecossistemas.

Visualização do NDMI para determinar o Índice de Água por Diferença Normalizada

A visualização do NDMI envolve o processamento de imagens de satélite ou aéreas, o cálculo dos valores do NDMI e, em seguida, a exibição dos resultados como um mapa ou imagem com código de cores. Aqui estão os passos gerais para visualizar o NDMI:

  • Adquira imagens de satélite ou aéreas: Obtenha imagens multiespectrais de um satélite ou plataforma aérea, como Landsat, Sentinel ou MODIS. Certifique-se de que as imagens incluam as bandas necessárias: infravermelho próximo (NIR) e infravermelho de ondas curtas (SWIR).
  • Pré-processar as imagens: Dependendo da fonte de dados, pode ser necessário pré-processar as imagens para corrigir distorções atmosféricas, geométricas e radiométricas. Converta os números digitais (DN) da imagem em valores de refletância espectral.
  • Calcular NDMI: Para cada pixel na imagem, utilize os valores de refletância NIR e SWIR para calcular o NDMI usando a fórmula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Mapeamento de cores: Atribua uma paleta de cores aos valores de NDMI. Normalmente, utiliza-se uma escala de cores contínua, variando de uma cor (por exemplo, vermelho) para valores baixos de NDMI (indicando baixo teor de umidade) a outra cor (por exemplo, verde) para valores altos de NDMI (indicando alto teor de umidade). Você pode usar softwares como QGIS, ArcGIS ou bibliotecas de programação como Rasterio e Matplotlib do Python para criar um mapa de cores.
  • Visualize o mapa NDMI: Exiba o mapa ou a imagem do NDMI usando um software SIG, uma biblioteca de programação ou uma plataforma online. Isso permitirá analisar a distribuição espacial do teor de umidade da vegetação e identificar áreas de estresse hídrico ou alta umidade.
  • Interpretação e análise: Utilize a visualização do NDWI para avaliar a saúde da vegetação, monitorar condições de seca ou avaliar o risco de incêndio. Você também pode comparar mapas do índice de água por diferença normalizada (NDWI) de diferentes períodos para analisar as mudanças no teor de umidade da vegetação ao longo do tempo.

Lembre-se de que diferentes ferramentas de software ou bibliotecas de programação podem ter fluxos de trabalho ligeiramente diferentes, mas o processo geral será semelhante. Além disso, você pode sobrepor outras camadas de dados, como uso da terra, elevação ou limites administrativos, para aprimorar sua análise e entender melhor as relações entre o teor de umidade da vegetação e outros fatores. 

Topografia baseada em dados de máquinas

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Muitos dados coletados no campo não são utilizados por agricultores e agrônomos. Por exemplo, quase todas as máquinas modernas possuem um receptor GPS capaz de coletar dados de altitude, e muitas vezes a precisão é aprimorada com o uso de sensores. Cinemática em tempo real (RTK). 

Mapa topográfico baseado em dados de máquinas
Topografia obtida a partir de dados de máquinas e vegetação.

A maior parte desses dados não é usada ativamente, pois extrair, limpar e processar essas informações para obter valor real delas consome muito tempo. Uma das principais ideias do GeoPard é diminuir a complexidade do uso de dados na Agricultura de Precisão. 

O GeoPard é capaz de extrair automaticamente dados de elevação de alta precisão a partir de:

  • Conjuntos de dados de rendimento
  • Conjuntos de dados de sensores EC/outros

A GeoPard utilizou as melhores ferramentas disponíveis. conjunto de dados topográficos para cada setor, mas, infelizmente, dados LiDAR de alta precisão não estão disponíveis em todos os locais do mundo. Portanto, um modelo digital de elevação baseado em dados de máquinas será uma opção perfeita e melhorará significativamente o conhecimento sobre o setor. 

Doravante, como qualquer camada de dados no GeoPard, você pode criar zonas a partir de dados de elevação de máquinas com o Criador de Zonas e usar esses dados no Módulo de Operações de Zonas (encontrar sobreposições entre diferentes conjuntos de dados) e usá-las em análise multicamadas.

Observe que também é possível comparar Modelos topográficos baseados em sensoriamento remoto versus máquinas/RTK.

O que são equipamentos topográficos?

Equipamentos topográficos referem-se às ferramentas e instrumentos especializados utilizados na área da topografia, que é o estudo e mapeamento das características da superfície da Terra.

O que são equipamentos topográficos?

Essas ferramentas são projetadas para medir e registrar vários aspectos da topografia do terreno, incluindo elevação, declive e curvas de nível. Aqui estão alguns equipamentos topográficos comumente usados:

  • Estação Total: Uma estação total é um instrumento eletrônico de topografia que combina as funções de um teodolito (usado para medir ângulos horizontais e verticais) e um medidor eletrônico de distância (EDM) para medir distâncias. É utilizada para posicionamento preciso e medição de ângulos e distâncias em levantamentos topográficos.
  • Receptor GPS (Sistema de Posicionamento Global): Os receptores GPS utilizam sinais de satélites para determinar posições precisas na superfície da Terra. Em topografia, os receptores GPS são usados para estabelecer pontos de controle e medir coordenadas, que são cruciais para a criação de mapas topográficos precisos.
  • Instrumento de nivelamento: Instrumentos de nivelamento, como um nível de luneta ou um nível digital, são usados para medir diferenças de altura ou elevações entre diferentes pontos no terreno. Eles auxiliam na determinação das curvas de nível e declives do terreno.
  • LiDAR (Detecção e alcance por luz): O LiDAR é uma tecnologia de sensoriamento remoto que utiliza luz laser para medir distâncias e criar mapas tridimensionais detalhados. É comumente usado em levantamentos aéreos ou terrestres para capturar dados de elevação de alta resolução.
  • Equipamento fotogramétrico: A fotogrametria envolve a obtenção de medidas a partir de fotografias. Câmeras especializadas, máquinas topográficas, drones ou veículos aéreos não tripulados (VANTs) equipados com câmeras de alta resolução são usados para capturar imagens aéreas. Em seguida, um software de fotogrametria é utilizado para processar essas imagens e extrair informações topográficas.
  • Dispositivos GPS portáteis: Dispositivos GPS portáteis fornecem dados de localização precisos em tempo real. São portáteis e utilizados para navegação, mapeamento e coleta de dados em campo.
  • Cadernos de campo e instrumentos de medição: Os cadernos de campo são usados por topógrafos para registrar medições, esboços e anotações durante levantamentos topográficos. Instrumentos de medição, como trenas, miras telescópicas e fitas de sinalização, são usados para medir distâncias e marcar pontos de interesse.

Esses são alguns dos equipamentos topográficos essenciais usados em campo. É importante observar que os avanços tecnológicos podem introduzir novas ferramentas ou variações de equipamentos existentes, portanto, recomenda-se manter-se atualizado com os últimos desenvolvimentos.

O que é máquina topográfica?

Uma máquina topográfica, também conhecida como máquina de levantamento topográfico ou sistema de mapeamento topográfico, é uma ferramenta especializada usada na agricultura para a medição e mapeamento precisos das características físicas de um campo ou terreno agrícola.

O que é uma máquina topográfica na agricultura?

Ele foi projetado para capturar dados de elevação precisos e criar mapas topográficos detalhados que representam os contornos, inclinações e outras características essenciais do terreno.

O equipamento topográfico normalmente consiste em equipamentos avançados de levantamento topográfico, incluindo receptores de Sistema de Posicionamento Global (GPS), scanners a laser, sensores LiDAR (Detecção e Alcance por Luz) e computadores de bordo.

Esses componentes trabalham em conjunto para coletar dados de localização precisos e medir a elevação de vários pontos em toda a área agrícola.

A máquina é operada por profissionais agrícolas ou técnicos treinados que a implantam no campo. À medida que a máquina topográfica se desloca pela área, utiliza sinais de GPS para determinar sua posição e tecnologia laser ou LiDAR para medir a altitude do terreno. Os dados coletados são então processados e analisados para criar mapas topográficos precisos.

Os mapas topográficos gerados fornecem informações valiosas para agricultores e gestores de terras. Eles permitem um melhor planejamento e gestão de atividades agrícolas, como irrigação, drenagem e nivelamento do terreno.

Ao compreender a topografia do terreno, os agricultores podem otimizar suas práticas agrícolas, minimizar a erosão do solo e aumentar a produtividade geral das culturas.

Em conclusão, os equipamentos topográficos desempenham um papel vital na medição e mapeamento precisos das características da superfície terrestre no campo da topografia. As informações coletadas por meio dessas ferramentas são cruciais para a criação de mapas topográficos detalhados, que, por sua vez, auxiliam no manejo eficaz do território, no planejamento de atividades agrícolas e na otimização das práticas agrícolas. 

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