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  • Rafael Junges

Entenda a coleta de dados para a criação dos mapas de produtividade

A Agricultura de Precisão (AP) é um método de gerenciamento agrícola cujo objetivo é conhecer a lavoura, junto com todas suas variabilidades de espaço e tempo, para realizar o manejo de solo, de insumos e de culturas de modo a atingir uma produção mais eficiente. Surgiu na década de 1980 em algumas aplicações isoladas, e cresceu significativamente nas décadas seguintes, aumentando a lucratividade no campo.


Nesse contexto, os mapas de produtividade surgiram como uma fonte de informações imprescindíveis e insubstituíveis para a agricultura de precisão, pois materializam os resultados dos trabalhos dedicados à melhoria da lavoura. Esses mapas são formados por um compilado de informações coletadas pelas colhedoras durante sua operação e representam a quantidade de grãos colhidos em cada parte do talhão.

 

Coleta das Informações

A correta informação de produtividade em cada pedaço da lavoura depende de diversos fatores além de apenas o peso dos grãos coletados. É necessário, também, saber o tamanho da área colhida para cada medida de produção coletada, a posição geográfica dessa área e a umidade dos grãos.


Para tanto, vários sensores e dispositivos são distribuídos pela colheitadeira para coletar essas informações: sensores de umidade, sensores de fluxo de grãos, sistema de posicionamento, monitor de colheita, entre outros.


Conjunto de sensores embarcados na colhedora para aquisição de dados - Auster Tecnologia

Figura 1: Conjunto de sensores embarcados na colhedora para aquisição de dados (Fonte: Auster Tecnologia 2020).

Em cada hectare colhido, são coletados entre 500 e 1300 pontos, cada um representando uma pequena área retangular que pode variar de 8 a 25 m². Essa área é formada pela largura da plataforma e o deslocamento da colhedora em um determinado intervalo de tempo pré-determinado, que usualmente varia entre 1 e 3 segundos.


Representação esquemática da área colhida - Auster Tecnologia

Figura 2: Representação esquemática da área colhida (Fonte: Auster Tecnologia 2020).


A posição dos pontos é obtida geralmente por DGPS (Differential Global Positioning System), um sistema de navegação por satélite que provê uma precisão maior que o GPS (Global Positioning System) convencional. O DGPS usa estações terrestres fixas para estimar e corrigir os erros das posições indicadas pelos satélites, o que faz a precisão melhorar significativamente, passando de 15 metros em um sistema de GPS convencional para cerca de 10 cm com o DGPS.


Um dispositivo que deve ser destacado é o sensor de indicação da posição da plataforma da colheitadeira. Seu funcionamento possui grande importância pois quando este dispositivo emite um sinal para a central eletrônica, significa que a plataforma foi abaixada e a leitura do monitor de colheita deve ser ativada. Toda vez que a plataforma é levantada para manobras ou desvios, o sensor emite outro sinal que desativa a leitura do monitor de modo a coletar apenas os dados significativos de produtividade.


As informações de todos esses sensores são coletadas, processadas e gravadas no monitor de funções das operações, e os dados podem ser visualizados em um display no interior da cabine. O monitor permite ao operador fornecer informações como especificações sobre o equipamento e as características da cultura colhida, além de outros dados que facilitarão a avaliação do mapa de produtividade.

 

Mensuração da Umidade

Devido às variações do teor de umidade nos grãos ao longo da lavoura, as colhedoras precisam fazer leituras e correções ponto a ponto da umidade dos grãos, de modo a obter o valor da massa de grãos secos colhida. Essa leitura é feita geralmente com um sensor de umidade do tipo capacitivo, semelhante àqueles usados em laboratório, realizando leituras consecutivas para medir o fluxo de grãos.


Sistema de medição de umidade nos grãos através de sensor capacitivo - Auster Tecnologia

Figura 3: Sistema de medição de umidade nos grãos através de sensor capacitivo

(Fonte: Auster Tecnologia 2020).

 

Medidores de Produtividade


A medição de fluxo de sólidos em condições estáticas é um processo bem consolidado, porém há uma grande dificuldade em obter resultados satisfatórios em casos dinâmicos, como em uma máquina agrícola, devido às vibrações e oscilações. Somente a partir da década de 1980 iniciaram as primeiras tentativas de medição de fluxo de grãos em colhedoras, e desde então os sistemas foram ficando cada vez mais precisos, encontrando meios de compensar as adversidades durante a medição.


Em geral, esses sistemas são montados no alto do elevador de grãos limpos e podem usar quatro tipos de sensores: placa de impacto, feixe infravermelho, radiação gama ou rotor de pás.



Placa de Impacto


Nesse sistema, os grãos carregados pelo elevador são arremessados contra uma placa instrumentada para medir as cargas geradas no impacto. A energia do impacto é proporcional tanto à massa de grãos quanto à sua velocidade, permitindo que o fluxo possa ser estimado conhecendo-se a velocidade do elevador. A medição do impacto pode ser feita com dois sistemas diferentes: com mola e potenciômetro ou com célula de carga.


No primeiro sistema, a placa é sustentada por um sistema que proporciona deformação de uma mola, a qual é medida por um potenciômetro e relacionada com a vazão de grãos. Já no segundo sistema, a medição é feita com uma célula de carga, utilizando o mesmo princípio adotado na maioria das balanças digitais.


Esquema de um sistema de medição de fluxo de grãos por placa de impacto - Auster Tecnologia

Figura 4: Esquema de um sistema de medição de fluxo por placa de impacto

(Fonte: Auster Tecnologia 2020).

Sensor Infravermelho


Esse método de medição utiliza um emissor e um receptor de luz infravermelha, alinhados de modo que ao passar entre eles, as taliscas cheias de grãos bloqueiam o feixe de luz. O tempo em que o sinal é interrompido é contabilizado e enviado ao monitor. Essa informação, junto com a densidade dos grãos informada pelo usuário, serve para estimar a massa de grãos que estão passando. A desvantagem desse sistema é sua alta sensibilidade à variação de densidade de grãos.


Esquema de um sistema de medição de fluxo de grãos por luz infravermelha - Auster Tecnologia

Figura 5 : Esquema de um sistema de medição de fluxo por luz infravermelha

(Fonte: Auster Tecnologia 2020).

Sensor por Radiação


Este foi o primeiro sistema apresentado para o mercado europeu no final de 1991. O sistema consiste em um emissor de raios gama posicionado na parte superior do elevador de grãos limpos e um receptor que mede a intensidade na parte oposta. A passagem dos grãos bloqueia parte da emissão e a diferença de intensidade da radiação emitida e detectada é relacionada com a massa de grãos colhidos. Vale observar que esse sistema é proibido em alguns países devido ao fato de utilizar raios gama (tipo de radiação prejudicial à saúde).


Esquema de um sistema de medição de fluxo de grãos por radiação - Auster Tecnologia

Figura 6: Esquema de um sistema de medição de fluxo por radiação

(Fonte: Auster Tecnologia 2020).



Rotor de Pás


Esse sistema é muito semelhante aos rotâmetros para medição volumétrica de líquidos e gases. Um rotor de pás é colocado na saída do elevador, um sensor de nível comanda a rotação do rotor, e assim que os grãos atingem o nível o sistema roda e os grãos que estão contidos em um compartimento são despejados. A vazão é calculada associando o volume de cada compartimento com a rotação do rotor, onde esses dados junto com a informação da densidade dos grãos permite obter a massa de grãos que passam pelo sistema de medição.


Esquema de um sistema de medição de fluxo de grãos por rotor de pás - Auster Tecnologia

Figura 7: Esquema de um sistema de medição de fluxo por rotor de pás

(Fonte: Auster Tecnologia 2020).

 

Gravação dos Dados


Os dados são armazenados no monitor de colheita, na maioria dos casos em forma de texto, com cada ponto coletado correspondendo a uma linha do arquivo. Nele são escritas informações sobre produtividade, umidade dos grãos, latitude, longitude, dentre outras. Os dados geralmente são exportados nos formatos “.txt” ou “.csv”.


Estrutura de um arquivo de mapa de produtividade - Auster Tecnologia

Figura 8: Representação de como as informações são guardadas pela colhedora

(Fonte: Auster Tecnologia 2020).

A Importância da Calibração dos Sensores


A geração de um mapa de produtividade que seja confiável depende diretamente de uma boa calibração dos sensores embarcados e da correta configuração do monitor. Segundo fabricante, quando bem calibrados, estes equipamentos apresentam, em geral erros de 2 a 3% no total de grãos colhidos. Esses erros são geralmente ocasionados pelos seguintes fatores:


- Variação de medida de fluxo de grãos devido à declividade do terreno;

- Tempo de retardo em que os grãos demoram para chegar da plataforma ao medidor de produtividade;

- Tempo de enchimento: demora para estabelecer fluxo para mensuração no início da colheita (esses erros são notados principalmente nas bordas dos talhões);

- Erros de largura incorreta da plataforma, inserção de informação errada no monitor;

- Calibração de volume;

- Retrilha de grãos, na retrilhagem os grãos permanecem mais tempo no processo de trilha e assim são contabilizados em pontos diferentes de onde foram colhidos.


Apesar de existirem diversos benefícios na obtenção desses mapas, estima-se que apenas 20% dos equipamentos capazes de gerar mapas de produtividade são usados para este fim. Essa baixa utilização pode ser explicada pela alta necessidade de calibragens dos equipamentos associada junto com a falta de qualificação dos envolvidos.

 

Como visto neste texto, os mapas de produtividade são um importante produto para a agricultura de precisão e graças ao avanço da tecnologia alguns sistemas podem gerar mapas automaticamente em tempo real e com qualidade satisfatória. Porém muitos ajustes são necessários para garantir que as informações coletadas sejam confiáveis. em alguns casos e muito importante que os dados brutos, coletados pelas máquinas, sejam cuidadosamente analisados antes da elaboração de um mapa de produtividade, descartando potenciais erros e mantendo as informações importantes das áreas colhidas.


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