Com as imagens obtidas pelo drone é possível obter informações de falhas de plantio de áreas desejadas, além de poder fazer um acompanhamento ano-a-ano da cultura e averiguar seu desempenho em campo.
Ter controle e saber exatamente como está a população de plantas na área plantada é um dos desafios que agricultores enfrentam todos os dias no campo, especialmente se a cultura em questão é perene, como no caso do café e citrus, ou semi-perene, no caso da cana-de-açúcar.
O fato é que uma vez que o estande de plantas está estabelecido e possui falhas consideráveis, o impacto na produtividade é direto e irá se perpetuar por vários anos até que se tome uma decisão de reforma da área. As decisões de replantar, saber a quantidade de mudas a comprar e a tomada de ação dentro da janela (timing) de replanta são alguns procedimentos que são contemplados no escopo de decisão do manejo da lavoura, e na maioria das vezes simplesmente são deixados de lado por não haver dados suficientes que orientem estas decisões.
E se pudéssemos saber exatamente onde estão as falhas, que tamanho elas têm, quais áreas possuem maior concentração, quantas mudas ainda podem ser replantadas e, no caso da cana-de-açúcar, qual a taxa de rebrota de soqueiras após o corte?
Uma das aplicações dos drones na agricultura que tem ganhado destaque nos últimos anos surgiu exatamente para fornecer esses dados. Através de câmeras de alta resolução e algoritmos especializados no processamento deste tipo de dado, é possível obter esta informação em tempo recorde, auxiliando tomadas de decisões importantes dentro do timing da cultura.
Para exemplificar como este dado pode impactar sobre a operação da lavoura, selecionamos um dos nossos estudos de caso em cultura cafeeira que você pode conferir logo abaixo. Em apenas 0.57 ha de plantio adensado de café, identificamos 15.95% de falhas, onde ainda era possível o plantio de 696 pés com base no espaçamento entre plantas informado pelo produtor. Um impacto financeiro de mais de R$3mil por hectare por ano (se desconsiderada a recuperação de produção devido a menor competição de plantas)!
Para cana-de-açúcar, principalmente em áreas de plantio mecanizado que têm maior tendência a falhas de estande, esta análise é particularmente interessante no replantio de MPB (Mudas Pré Brotadas). Através da classificação por tamanho de falhas, o produtor pode tomar a decisão de replantar as mudas somente em falhas acima de 1.5 metro, diminuindo o operacional do replantio e garantindo maior longevidade para o canavial, além de, claro, ter em mãos um relatório preciso sobre a qualidade da operação de plantio e colheita (pisoteio). Abaixo um dos nossos estudos de caso considerando a recuperação da produção de cana compensada pela menor competição entre plantas conforme metodologia de avaliação proposta por Rubismar Stolf.
Em canaviais mais velhos, onde não mais compensa replantar mudas, informações de falhas de plantio podem auxiliar em tomadas de decisão de reforma da lavoura.
Na Sensix temos a filosofia de que melhores dados geram melhores decisões, por isso dispomos de algoritmos especializados no processamento de dados orientado à geração de informação acionável. Com o Sensix FieldScan, gere relatórios interativos de linhas e falhas de plantio em tempo recorde, basta ter um drone ou VANT capaz de coletar imagens RGB (visível).
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