Desde 2005 o LAP se dedica à geração de mapas de produtividade de laranja, com colheita manual. Mas antes disso já havíamos desenvolvido a técnica para a geração de mapas de produtividade para a cana com corte manual, baseado na distância variável entre garradas da carregadora. Essa abordagem adaptada para a colheita de citros dispostos em sacolões, permitiu a condução de estudos de longa duração comparando as práticas de agricultura de precisão contrastadas com a condução dos pomares de maneira uniforme. Foi assim que conduzimos dois longos experimentos sequenciais de cinco anos cada um, com resultados impactantes em termos de racionalização do consumo de insumos e/ou impacto na produtividade.
Paralelamente continuamos melhorando a técnica de gerar os mapas de produtividade em um estudo mais aprofundado, baseado no georreferenciamento dos sacolões. Mapas virtuais de produtividade e dados de campo reais foram usados para validar diferentes métodos de processamento de dados em diferentes cenários; os cenários incluíram diferentes níveis de variabilidade espacial da produtividade e posicionamento dos sacolões, além do erro de massa destes. O método 1 calculou a produtividade em cada ponto (sacolão), estimando a área necessária para enchê-lo; essa área foi baseada na distância do sacolão aos seus vizinhos. O segundo método calculou a produtividade local com base na distribuição de sacolões em uma área usando uma abordagem de janela móvel. Em situações normais de campo, com erros de posicionamento e massa abaixo de 1,0 m e 5%, as abordagens tiveram desempenho semelhante com exatidões variando entre 5 e 11 Mg ha-1, dependendo da variabilidade espacial da produção. Com o aumento do erro de posicionamento do sacolão, o método 2 superou o método 1. Ambas as abordagens foram pouco afetadas por erros na estimativa da massa contida nos sacolões. Ambos métodos são úteis na geração de mapas de produtividade, imprescindíveis na Agricultura de Precisão e podem ser facilmente implementados.
Para maiores informações, acesse o artigo : https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0168169920315453