Mapa de produtividade: o que é, como fazer e interpretar

Este modelo utiliza imagens de satélites, drones ou sensores aéreos para estimar a produtividade ou biomassa da lavoura. O cálculo é feito com base em índices de vegetação, como o NDVI, que indicam o vigor das plantas.

Sua principal vantagem é permitir o monitoramento da lavoura ao longo do ciclo, antes mesmo da colheita, o que ajuda a prever áreas de maior ou menor rendimento.

Este tipo é gerado após um processamento específico das informações. Nesse caso, os dados coletados passam por análises estatísticas e geoestatísticas que eliminam falhas e informações desnecessárias. 

Isso gera mapas temáticos, mais ajustados e confiáveis, que facilitam a identificação de zonas de manejo de alta, média e baixa produtividade. 

O mapa de produtividade é uma das ferramentas mais eficazes da agricultura de precisão para entender a variabilidade dentro do campo. Ele não explica sozinho a causa das diferenças, mas direciona o olhar do produtor para os pontos certos, facilitando a investigação e o manejo localizado. 

Confira as principais vantagens de usar essa ferramenta em campo:

• Permite a identificação de áreas de alta e baixa produtividade;

• Ajuda o produtor a tomar decisões baseadas em dados;

• Melhora a eficiência da gestão agrícola;

• Orienta o uso mais eficiente de insumos, com aplicação em taxa variável conforme a necessidade de cada área;

• Reduz desperdícios e perdas econômicas da lavoura;

• Facilita a detecção de problemas estruturais e deficiências pontuais, como falta de drenagem, baixa fertilidade ou presença de pragas;

• Orienta o planejamento estratégico da safra a longo prazo.

Conforme explicado, as tecnologias agrícolas utilizadas variam conforme o tipo de mapeamento, mas o processo de coleta geralmente começa pela colheitadeira. Isso porque as colhedoras modernas são equipadas com sensores que registram continuamente o fluxo de grãos, como:

• Células de carga, responsáveis por medir o peso;

• Sensores de umidade, que avaliam a qualidade do produto colhido.

Esses dados, combinados aos do GPS do maquinário, são consolidados em um computador de bordo (monitor) instalado na cabine. Seu sistema coleta, processa em tempo real e armazena todos os dados gerados durante a colheita.

Em seguida, os registros brutos passam por softwares de geoprocessamento, como QGIS e ArcGIS, que transformam os dados em representações gráficas fáceis de interpretar.

Para uma análise mais completa, o ideal é utilizar uma plataforma de agricultura digital, como o Climate FieldView™, que permite visualizar, comparar e integrar informações de diferentes safras de maneira prática e estratégica.

A interpretação correta de um mapa de produtividade exige conhecimento técnico, prática e atenção aos detalhes. A leitura começa pelas cores e tonalidades. Áreas em cores mais escuras geralmente indicam maior rendimento. Já áreas com cores mais claras mostram baixa produtividade. 

Essa variação de cores ajuda a visualizar a oscilação dentro do talhão e identificar pontos críticos. Por exemplo, manchas de baixa produtividade podem indicar problemas como drenagem deficiente, compactação do solo, baixa fertilidade, presença de pragas ou plantas daninhas.

Vale lembrar que, para entender a causa da queda de produção, é fundamental cruzar informações. Muitas vezes, padrões no mapa, como reboleiras, sinalizam ocorrência de pragas ou doenças. Por isso, o ideal é que o produtor ou técnico vá a campo nas áreas destacadas para confirmar o diagnóstico.

A comparação entre diferentes mapas agrícolas ajuda o produtor a avaliar quais fatores influenciaram o desempenho de cada talhão e planejar o próximo ciclo com mais eficiência. 

Dentro do Climate FieldViewTM, o produtor pode usar a função Tela Dividida. Assim, ele consegue comparar o mapa de produtividade com outros tipos, como mapas de monitoramento e de vegetação gerados pelo Diagnóstico FieldViewTM.

Dessa forma, o agricultor pode verificar se áreas plantadas com determinada variedade apresentaram melhor desenvolvimento vegetativo, por exemplo. 

Ele ainda pode comparar mapeamento de produtividade com o mapa de colheita para confirmar os resultados dessas análises e identificar a produção real das áreas que apresentaram problemas no ciclo.

Medir apenas o resultado da colheita já não é suficiente para garantir eficiência na lavoura. O produtor também precisa entender se os manejos adotados ao longo da safra realmente entregaram o retorno esperado e se poderiam ser otimizados com menor custo ou maior rentabilidade. 

Por isso, segundo o engenheiro agrônomo Rodrigo Alff, gerente de projetos corporativos do FieldView™, é importante enxergar a performance das práticas que estão sendo adotadas. 

“A agricultura digital pode ajudar a fazer essa análise qualitativa e quantitativa”, afirma Alff.

Ou seja, o produtor precisa utilizar ferramentas da agricultura digital, como o FieldView™, para transformar os mapas de produtividade em ferramentas estratégicas.

Além de comparar e correlacionar informações, o FieldView™ gera imagens CCI (Climate Crop Index), mais preciso e eficiente do que o NDVI. Dessa forma, após a colheita, o produtor pode cruzar os mapas CCI com os de produtividade para entender as causas de perdas, como estiagens ou falhas no manejo.

Com essa visão integrada, o produtor consegue responder perguntas como:

• Qual a melhor variedade para determinada área?

• Qual o período ideal para plantio?

• Qual fungicida e adubo terão maior efeito em cada talhão?

Assim, fica mais fácil planejar a próxima safra, agregar valor ao produto agrícola e aumentar a rentabilidade do produtor. 

Quer criar seus próprios mapas e melhorar a gestão da sua lavoura? Experimente o Climate FieldView™ e transforme dados em produtividade!