{"id":4849,"date":"2022-06-03T08:02:15","date_gmt":"2022-06-03T06:02:15","guid":{"rendered":"https:\/\/geopard.tech\/?p=4849"},"modified":"2023-05-12T21:38:17","modified_gmt":"2023-05-12T19:38:17","slug":"monitoramento-e-calculo-de-dados-de-rendimento-de-safra-agricola-na-agricultura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/geopard.tech\/pt-br\/blog\/farm-crop-yield-data-monitoring-and-calculation-in-agriculture\/","title":{"rendered":"Monitoramento e C\u00e1lculo de Rendimento de Culturas e Fazendas na Agricultura"},"content":{"rendered":"

Na agricultura, o mapeamento de produtividade \u00e9 um m\u00e9todo que utiliza dados de GPS para avaliar fatores como a produtividade agr\u00edcola\/cultural e os n\u00edveis de umidade em um determinado campo. Tamb\u00e9m pode ser chamado de monitoramento de produtividade.<\/p>\r\n

Foi criado na d\u00e9cada de 1990 e utilizava uma combina\u00e7\u00e3o de GPS e sensores tang\u00edveis, como veloc\u00edmetros, para monitorar simultaneamente a produtividade agr\u00edcola, o desempenho dos silos de gr\u00e3os e a velocidade das colheitadeiras.<\/p>\r\n

Entretanto, o monitoramento da produtividade \u00e9 um componente vital de muitas estrat\u00e9gias de manejo espec\u00edficas para cada local. Os mapas de produtividade, tamb\u00e9m conhecidos como resultados visuais e anal\u00edticos do monitoramento da produtividade, inspiram pesquisas inovadoras e podem oferecer respostas confi\u00e1veis para experimentos bem executados em campo.<\/p>\r\n

Os monitores de produtividade (tamb\u00e9m conhecidos como medidores de rendimento) medem a quantidade de colheita produzida. O feedback fornecido pelos mapas de produtividade permite determinar os impactos de insumos controlados, como fertilizantes e calc\u00e1rio, sementes e pesticidas, e t\u00e9cnicas de manejo, como ara\u00e7\u00e3o, irriga\u00e7\u00e3o e drenagem.<\/p>\r\n

Quando utilizado em conjunto com uma colheitadeira equipada com um receptor de sistema de posicionamento global com corre\u00e7\u00e3o diferencial (DGPS), um monitor de rendimento atinge sua m\u00e1xima efic\u00e1cia.<\/p>\r\n

O sistema de monitoramento de produtividade registra simultaneamente dados de produtividade, umidade dos gr\u00e3os e localiza\u00e7\u00e3o. Esses s\u00e3o os dados fundamentais de produtividade agr\u00edcola necess\u00e1rios para a elabora\u00e7\u00e3o de mapas de produtividade.<\/p>\r\n

Um mapa de produtividade inclui uma variedade de cores e tonalidades, cada uma refletindo uma gama diversa de produtividade ou produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola. Os mapas de produtividade ajudam a obter um conhecimento mais aprofundado da magnitude e da localiza\u00e7\u00e3o da variabilidade da produtividade dentro de uma \u00e1rea cultivada.<\/p>\r\n

\u00c9 necess\u00e1rio investigar as qualidades do solo e outros aspectos da lavoura, pois existem padr\u00f5es de variabilidade. "Mapas de produtividade validam as lembran\u00e7as que voc\u00ea deveria ter tido" \u00e9 uma frase que j\u00e1 foi repetida diversas vezes.<\/p>\r\n

O que \u00e9 produtividade na agricultura?<\/h2>\r\n

A quantidade de sementes ou gr\u00e3os que podem ser colhidos em uma determinada \u00e1rea de terra \u00e9 chamada de produtividade. As unidades de medida mais comuns para ela s\u00e3o quilos por hectare ou alqueires por acre.<\/p>\r\n

Utilizar um indicador como a produtividade m\u00e9dia por hectare ajuda a examinar a produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola de um agricultor em um campo espec\u00edfico durante um determinado per\u00edodo de tempo.<\/p>\r\n

Por representar o resultado de todo o trabalho e recursos investidos pelos agricultores no cultivo de plantas em seus campos, \u00e9 considerada talvez a medida mais essencial da compet\u00eancia de cada agricultor.<\/p>\r\n

Um registro permanente e vis\u00edvel das colheitas pode ser obtido por meio de mapas de produtividade. Por outro lado, a variabilidade na produtividade em um \u00fanico ano n\u00e3o fornece informa\u00e7\u00f5es suficientes para identificar padr\u00f5es de produtividade a longo prazo.<\/p>\r\n

Durante o processo de an\u00e1lise, \u00e9 necess\u00e1rio considerar vari\u00e1veis como a fertilidade do solo, a quantidade de chuva e a infesta\u00e7\u00e3o por ervas daninhas.<\/p>\r\n

Certifique-se de salvar os dados brutos de produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola usados para criar os mapas em pelo menos dois locais seguros diferentes.<\/p>\r\n

Embora voc\u00ea j\u00e1 tenha criado um mapa anteriormente, poder\u00e1 precisar dos dados originais novamente ao implementar um novo software de gest\u00e3o e tomada de decis\u00f5es ou ao atualizar sistemas de computador.<\/p>\r\n

\u00c0 medida que mais anos de dados se tornarem acess\u00edveis, haver\u00e1 mais confian\u00e7a na compreens\u00e3o dos fatores que produzem variabilidade, e o valor dos dados hist\u00f3ricos aumentar\u00e1 exponencialmente.<\/p>\r\n

A an\u00e1lise de registros de produ\u00e7\u00e3o a longo prazo pode ajudar a avaliar a produtividade e a viabilidade do solo, bem como a adequa\u00e7\u00e3o dos m\u00e9todos culturais empregados no cultivo de uma determinada cultura.<\/p>\r\n

Embora as varia\u00e7\u00f5es nos tipos ou na qualidade do solo sejam frequentemente a causa da varia\u00e7\u00e3o de rendimento em uma \u00e1rea, os padr\u00f5es clim\u00e1ticos normalmente influenciam significativamente essa variabilidade.<\/p>\r\n

Os primeiros tr\u00eas a cinco anos de coleta de dados de produtividade devem ser considerados de import\u00e2ncia limitada, uma vez que n\u00e3o ter\u00e3o sido coletadas informa\u00e7\u00f5es suficientes para explicar a variabilidade na produtividade causada pelas condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas.<\/p>\r\n

Como \u00e9 calculado o rendimento agr\u00edcola\/das colheitas na agricultura?<\/h2>\r\n

Normalmente, os agricultores contam a quantidade de uma determinada cultura colhida em uma \u00e1rea espec\u00edfica antes de estimar a produtividade. Depois disso, a colheita \u00e9 pesada e a produtividade de toda a fazenda \u00e9 projetada a partir dessa amostra.<\/p>\r\n

Suponha que um produtor de trigo tenha registrado 30 espigas por p\u00e9 quadrado, e que cada espiga contenha 24 sementes. Agora, se ele assumir que 1.000 gr\u00e3os pesam 35 gramas, ent\u00e3o a produtividade aproximada usando o m\u00e9todo simples seria de 30 vezes 24 vezes 35 vezes 0,04356, o que equivale a 1.097 quilogramas por acre.<\/p>\r\n

Novamente, lembre-se de que essa estimativa se baseia na suposi\u00e7\u00e3o de que o peso de 1.000 gr\u00e3os \u00e9 de 35 gramas. Al\u00e9m disso, como um alqueire de trigo pesa 27,215 quilogramas, calculamos que a produtividade esperada seria de 40 alqueires por acre (1097 dividido por 27,215).<\/p>\r\n

O termo \u201crendimento da colheita\u201d tamb\u00e9m pode se referir ao n\u00famero de sementes produzidas pela planta. Por exemplo, se um gr\u00e3o de trigo resultasse em tr\u00eas outros gr\u00e3os de trigo, o rendimento seria de 1:3. \u201cProdu\u00e7\u00e3o agr\u00edcola\u201d tamb\u00e9m \u00e9, por vezes, usado como sin\u00f4nimo de \u201crendimento da colheita\u201d.\u201d<\/p>\r\n

Nota: Numa economia global, estes dados s\u00e3o essenciais para determinar se as colheitas cultivadas ser\u00e3o suficientes para o abastecimento alimentar, a alimenta\u00e7\u00e3o animal e as fontes de energia de um estado.<\/p>\r\n

Caracter\u00edsticas dos dados de rendimento agr\u00edcola\/cultivo<\/h2>\r\n

Aqui discutimos algumas das caracter\u00edsticas significativas dos dados de produtividade agr\u00edcola.<\/p>\r\n

An\u00e1lises mais abrangentes<\/strong><\/p>\r\n

Para realizar uma an\u00e1lise multicamadas, primeiro \u00e9 necess\u00e1rio compilar diversas camadas de dados em um \u00fanico mapa e, em seguida, procurar conex\u00f5es entre as v\u00e1rias camadas de dados.<\/p>\r\n

Deveria ser poss\u00edvel produzir zonas de produtividade combinadas utilizando \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o derivados de imagens de sat\u00e9lite., topografia<\/a>, e dados de equipamentos, incluindo produtividade, propriedades el\u00e9tricas, n\u00edveis de umidade e outros, bem como os resultados de an\u00e1lises agroqu\u00edmicas e Mapas 3D<\/a>.<\/p>\r\n

Visualiza\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica<\/strong><\/p>\r\n

Para proporcionar uma melhor compreens\u00e3o da variabilidade do campo e do desenvolvimento de zonas de gest\u00e3o<\/a>, o bruto dados de rendimento da colheita<\/a> deveria ter sido transformada em uma imagem com gradiente distribu\u00eddo uniformemente.<\/p>\r\n

Cada uma das caracter\u00edsticas do arquivo de rendimento pode ser visualizada em forma gr\u00e1fica, incluindo umidade, massa de rendimento, volume de rendimento (\u00famido e seco), for\u00e7a descendente, consumo de combust\u00edvel, etc.<\/p>\r\n

\"Como<\/p>\r\n

Corre\u00e7\u00e3o de dados brutos<\/strong><\/p>\r\n

Um ponto espec\u00edfico no campo pode ser suavizado (por exemplo, ao trabalhar em uma por\u00e7\u00e3o da plataforma de corte combinada que seja menor que sua largura total). Voc\u00ea deve conseguir ajustar zonas e pol\u00edgonos isolados ao gerar dados de produtividade agr\u00edcola com base nessas zonas.<\/p>\r\n

Constru\u00e7\u00e3o de Mapas de Prescri\u00e7\u00e3o<\/strong><\/p>\r\n

Os mapas de prescri\u00e7\u00e3o fornecem as taxas de aplica\u00e7\u00e3o de insumos para zonas espec\u00edficas de uma \u00e1rea cultivada. Esses mapas s\u00e3o elaborados utilizando diversos dados espaciais, como concentra\u00e7\u00f5es de nutrientes no solo e hist\u00f3rico de produtividade.<\/p>\r\n

Considera\u00e7\u00f5es Finais<\/strong><\/p>\r\n

S\u00f3 \u00e9 poss\u00edvel ilustrar a variabilidade da produtividade por meio de mapas de produtividade. A precis\u00e3o desses mapas depende da qualidade dos dados utilizados para cri\u00e1-los. Para coletar dados confi\u00e1veis, os monitores precisam ter suas configura\u00e7\u00f5es ajustadas corretamente e serem revisados com frequ\u00eancia.<\/p>\r\n

Para compreender os fatores que contribuem para a variabilidade, os dados de produtividade agr\u00edcola provenientes de mapas, juntamente com os de an\u00e1lises de solo, reconhecimento<\/a> Devem ser utilizadas anota\u00e7\u00f5es e outras observa\u00e7\u00f5es.<\/p>\r\n

Os agricultores est\u00e3o munidos das informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para tomar melhores decis\u00f5es de gest\u00e3o, que t\u00eam um impacto positivo no meio ambiente e resultam em maior produ\u00e7\u00e3o e rentabilidade. Esse conhecimento pode ser adquirido por meio do manejo de culturas espec\u00edfico para cada local.<\/p>\r\n