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www.agriculturadeprecisao.org.br
José P. Molin
ESALQ/USP
Sensores que já
ajudam a melhorar a
precisão da
agriculturaSinop, MT
25.05.2018
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Distribuição geográfica das entrevistas e o perfil de produção dos municípios envolvidos
1
2
3
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Nível de adoção de técnicas de AP relacionadas com a variabilidade
espacial das lavouras e de amostragem de solo em grade
Sementes em população
variável
Pulverização em doses
variáveis
Fertilizantes em doses
variáveis
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Tamanho das grades amostrais, em hectares,
praticadas em cada região
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TAVARES, T (de Viscarra Rossel e Lobsey 2016)
Atributo do soloVariabilidade espacial
(amplitude)Variabilidade temporal
Textura Média – alta (entre 20 e 98 m) Baixa
Carbono orgânico Alta (entre 22 e 78 m) Média (entre 5 e 10 anos)
CTC Média – alta Média
pH Média – alta (entre 30 e 100 m) Média – alta (entre safras)
P disponível Alta (entre <10 e 31 m) Alta (dentro e entre safras)
K disponível Alta (entre 18 e 68 m)Média – alta (dentro e entre
safras)
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de solo de plantas
Mede-se algum parâmetro físico/químico
que indiretamente relaciona-se a um
parâmetro de interesse
Sensores & sensoriamento
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ADAMSHUK (2007)
Sensores de solo
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Há duas formas de se medir :
- Por contato direto
- Indução eletromagnético
Condutividade elétrica aparente do Solo (CEa)
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Profiler EMP 400
EM 38
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Borba et al., 2015
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Estabilidade temporal
Trevisam, R. (2018)
CEa
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CEa
R² = 0,69
Sentinel
R² = 0,84
Fusão (CEa x
Sentinel)
R² = 0,84
Fusão de dados entre sensoriamento proximal e remoto explora sinergismo
entre sensores e pode melhorar a predição de atributos do solo
CEa x imagens orbitais
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O amostrador desce até o solo A amostra é empurrada
contra dois eletrodos de
pH que fazem a leitura
Sensores eletroquímicos
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Se a umidade do solo é um fator que influencia a resposta do ISE, é necessário
conhecer o teor de umidade para calibração de modelos.
-350
-300
-250
-200
-150
-100
-50
0
0% 20% 40% 60% 80% 100%
Água (g) / Solo (g)
Solos de regiões
tropicais
Solos de regiões
temperadas
Influência da umidade em Íon Seletivos (ISE)
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Espectroscopia vis-NIR difusa
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Vis-
NIR:
CP1
05
10152025
0 20
P p
red
ito
(m
g.d
m³)
P observado (mg.dm³)
K P
5
6
7
8
9
5 7 9K observado …
R² = 0,72
RMSE =
0,14
R² = 0,65
RMSE =
13,70
Ca Mg
5
10
15
5 10 15Ca observado …
R² = 0,83
RMSE =
1,16
2
3
4
5
6
7
2 4 6
Mg
pre
dit
o …
Mg observado …
R² = 0,71
RMSE = 0,29
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Scores do segundo componente principal das leituras espectrais (A),
condutividade elétrica aparente (0 – 30 cm; B) e pH do solo (C) em uma
área de 138 hectares, Campo Novo do Parecis, MT
(Adaptado de Eitelwein et al. 2016)
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8
10
12
14
16
8 13
K p
red
ito (
g k
g-¹
)
K real (g kg-¹)
R² = 0,70
P K Mg Ca
Lab. 3 Lab. 4 Lab. 1 Lab. 3 Lab. 4 Lab. 1 Lab. 3 Lab. 4 Lab. 1 Lab. 3 Lab. 4 Lab. 1
Lab.2 0,52 0,36 0,32 0,4 0,42 0,29 0,19 0,14 0,04 0,2 0,18 -0,07
Lab. 3 0,92 0,90 0,91 0,87 0,81 0,73 0,67 0,12
Lab. 4 0,92 0,86 0,68 0,01
Correlação linear de Pearson entre os resultados das determinações de atributos
químicos de 72 amostras de solo analisadas por quatro laboratórios distintos
Calibração: sensores x análises de referência
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Sensores de plantas
… predominantemente ópticos
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Níveis de aquisição de dados –
essencialmente estimativa de biomassaOrbital
Aéreo (avião)
Aéreo (“VANT”)
Terrestres
www.google.com.br
Sensores de plantas
Ativos!
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WERNER, A. (2008)
No início, sensores passivos
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Prof. J. P. Molin
Coleta das amostras:• 30 pontos de amostragem• Locais escolhidos com base nos mapas dos sensores a fim de aproveitar toda a
amplitude da variabilidade do talhão
Alguém tem que construir os modelos
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Sensores de distância (altura/volume de plantas)
EHLERT et al., 2010
LiDAR
Sensor a ultrassom
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Prof. J. P. Molin
http://asbraap.org
Associação Brasileira de Agricultura de Precisão
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Curitiba, PR
02 a 04 de outubro de 2018
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www.agriculturadeprecisao.org.br
José P. Molin
ESALQ/USP
Sinop, MT
25.05.2018
Obrigado!