Há pouco mais de 25 anos, um sensor de fluxo de massa emparelhado com GPS mudaria para sempre a forma como os fazendeiros viam seus campos. O casamento deu-lhes a capacidade de relacionar os grãos colhidos a uma área de um campo e começar a gerar
mapas de rendimento.
“Porque os agricultores reconheceram quanta variação de rendimento estava realmente ocorrendo em seus campos, de repente a agricultura de precisão decolou, ”Diz Scott Shearer, professor, Universidade Estadual de Ohio.
Mais ou menos na mesma época, o desenvolvimento de produtos com base no interesse em detectar a fertilidade do solo em trânsito também estava ganhando força.
“Nosso primeiro produto foi um medidor de pH do solo que mediu pontos no campo onde o milho estava atrofiado e estressado, ”Diz Mike Thurow, que fundou a Spectrum Technologies em 1987. “Ao longo dos anos, muita coisa mudou na indústria ”.
Hoje, sensores - tanto ligados quanto desligados do equipamento - medem uma miríade de atributos para ajudar os agricultores a maximizar a produção com o mínimo de recursos. Acima e abaixo do solo, sensores podem determinar quando mais downforce é necessária, definir quando uma safra está com sede, detectar uma doença antes mesmo que as lesões apareçam nas folhas, ou orientar como os produtos químicos são aplicados.
“Os sensores oferecem mais olhos em áreas críticas, ”Diz Jesse Haecker, plantador global, pulverização, e gerente de negócios de aplicadores de nutrientes da John Deere. "Por exemplo, os 300 sensores nos pulverizadores autopropelidos da John Deere medem a temperatura, velocidade do vento, velocidade no solo, pressão de pulverização, fluxo, e mudanças no terreno para direcionar aplicações químicas em condições variadas. ”
Um senso para sensores
A agricultura baseada em sensores é cada vez mais importante. Ter a capacidade de monitorar com precisão a variabilidade no campo e tomar decisões com base nos dados está transformando a forma como os agricultores gerenciam suas operações.
“A confiança de ter dados para tomar decisões é um grande ponto de valor, ”Diz John Gates, VP de produto, CropX. “Podemos basicamente aumentar a experiência de um agricultor para que quando ele se depara com uma situação incomum que é menos familiar, ele tem um confiável, fonte de informações sem suposições sobre como lidar com isso. ”
Com as estratégias de Internet das Coisas (IoT) tomando forma, a inteligência da máquina e do campo proveniente de uma miríade de sensores está evoluindo rapidamente. A primeira pergunta que Matt Darr faz sobre a IoT é:“Estamos tentando aprender sobre a ciência da produção agrícola ou influenciar a produção agrícola em uma única safra?
“Ser capaz de prever e reagir na temporada é uma proposta de valor totalmente diferente do que ser capaz de mostrar por que um resultado ocorreu no final do ano, ”Diz o professor da Iowa State University. “Os produtores votaram com seu talão de cheques indefinidamente. Eles pagarão por soluções baseadas em resultados, mas hesitam em pagar por soluções que apenas fornecem conhecimento sem ação. ”
Haecker diz que definitivamente há mais tecnologias no mercado que coletam dados do que aquelas que dão sentido aos dados. “Temos que ir além de‘ O sensor diz isso ’para‘ Que ação devo tomar? ’”
A decisão de um fazendeiro de adotar, Gates diz, muitas vezes se resume a como ele pode usar a tecnologia como um facilitador para ser mais lucrativo. “Sempre haverá ferramentas interessantes no mercado, mas o que vai atingir o bolso de um fazendeiro agora? " ele pergunta.
É algo que Shearer acredita que a indústria de detecção de solo lutou. “Áreas como sensores de refletância infravermelho próximo amadureceram para onde podemos medir o conteúdo de matéria orgânica em movimento, " ele diz. "Infelizmente, até o momento, não experimentamos a mesma decolagem na medição dos níveis de nutrientes do solo ”.
Darr luta com a proposta de valor dos sensores instalados em campo para decisões de gerenciamento. “Eles têm um problema concorrente de escalabilidade para chegar a resoluções de amostragem que importam, ao mesmo tempo em que lutam contra problemas reais com a logística em torno do posicionamento e da física associada aos requisitos de energia em plantações em pé.”
Inovações como a sonda sem fio da Teralytic, Shearer diz, pode inverter isso. Seus 26 sensores fornecem dados detalhados de qualidade do solo, incluindo a umidade do solo, salinidade, e NPK em três profundidades diferentes, bem como aeração, respiração, temperatura do ar, luz, e umidade. "Hora extra, Acho que vai dar aos agricultores uma boa estimativa dos níveis de nutrientes em seu solo, " ele diz.
O maior salto daqui para frente ocorrerá abaixo do solo, disse Tomer Tzach, CEO da CropX. “Ainda há muito a aprender sobre os fatores que contribuem para a saúde do solo, " ele diz, acrescentando que ele também sente essa escalabilidade, bem como o custo, é um problema.
O jogo final, Darr acredita, são soluções montadas em máquinas que capturam e reagem aos dados em tempo real.
“Isso torna os dados acionáveis prontos para os produtores e muito mais fáceis de implementar, " ele diz, adicionando que enquanto sensoriamento baseado em máquina
é mais difícil do que as alternativas, no final, fornece mais oportunidades de valor para influenciar diretamente as finanças de uma fazenda em um determinado ano.
A curto prazo, Wade Stewart, da Trimble, supõe que a maior adoção que veremos será no ajuste em tempo real. Alguns exemplos são a capacidade de ajustar a profundidade do plantio em movimento com base na umidade disponível, ter uma maneira de mudar dinamicamente o preparo do solo com base na compactação, e ser capaz de alterar o ângulo do disco com base na quantidade de resíduos.
“Essas são práticas que realmente tornam a operação melhor, mas eles são feitos nos bastidores, ”Afirma o gerente de mercado da divisão agrícola.
Sensores no Trabalho
As informações que Brandon Hunt está coletando em sua fazenda no oeste do Kentucky não apenas ajudam a identificar eficiências que levam a maior produtividade e lucratividade, mas também reduzem os custos de insumos e otimizam o uso de fertilizantes. “Eu sei que a tecnologia vai nos tornar melhores, mas é muito mais fácil conversar quando é integrado ao nosso sistema existente. ”
Ele também faz muitos “testes de fumaça” para avaliar uma tecnologia antes de embarcar. Por exemplo, ele passou cinco anos testando o GreenSeeker da Trimble em trigo. Começando com alguns acres, Hunt adicionou mais acres apenas quando a tecnologia foi validada. (Consulte “Sensing Across the Acres” para saber como Hunt está utilizando outros sensores.)
“Trata-se de provar que a tecnologia está tornando uma operadora o mais eficiente possível, e cada dólar investido na operação está sendo maximizado, ”Stewart diz. "Isso nunca vai mudar."
Compreender o retorno do investimento para sensores que tentam obter informações sobre as plantações pode ser difícil, Darr diz. “Na proteção de cultivos, temos que produzir um ROI que gere vantagem de rendimento suficiente para superar os custos do produto e da aplicação ”.
Soluções de IoT para identificar ervas daninhas, inseto, e os problemas de doenças precisam ser não apenas precisos o suficiente para detectar o surto, mas também específico o suficiente para prever se o tratamento criará um ROI positivo. “Em muitas áreas, simplesmente não temos a experiência agronômica básica para identificar com precisão esses pontos de ruptura entre a pressão da praga e o ROI positivo garantido se tratado, ”Darr diz.
Também temos que chegar a um ponto em que possamos executar de forma recorrente, Shearer diz. “O único curinga sempre foi o clima. Se eu soubesse como estaria o tempo, tornaria muito mais fácil gerenciar o nitrogênio. ”
É também por isso que uma estação meteorológica na fazenda se tornou uma ferramenta crítica.
“Realmente fortalece o agricultor, ”Diz Thurow. “Estamos vendo chuvas mais intensas, e uma tempestade pode ser uma virada de jogo. Uma estação meteorológica na fazenda dá a ele uma perspectiva diferente sobre o que a Mãe Natureza está oferecendo e como ele pode alterar seus planos. ”
Ligando os pontos
Conforme a tecnologia de sensor continua a evoluir, é improvável que uma medição seja capaz de responder a todas as perguntas que um agricultor pode ter. “O poder vem da combinação de informações de novas maneiras, ”Gates diz.
Para conseguir isso, a conectividade é a chave.
“Quando se trata de conectar todas essas informações por meio da Internet de amanhã, nosso setor tem um grande desafio pela frente, ”Haecker diz. “Sensores que estão no equipamento ou fora de bordo, capacidades de processamento, e infraestrutura em nuvem ... há muitas coisas que precisam ser combinadas. ”
Sentindo através dos acres
Plantador:DeltaForce
Plantadores de Brandon Hunt (Case IH 2140, Case IH 2150, e Kinze 3660) são equipados com tecnologia de plantio de precisão. Embora os dados dos plantadores lhe permitam saber o desempenho de cada um, Hunt tira o máximo proveito do DeltaForce. O sistema de downforce controla e ajusta a pressão instantaneamente com base nas mudanças nas condições do solo. Isso fornece a profundidade de plantio adequada sempre, independentemente das condições do campo.
Plantador:TrueTracker
Por causa das colinas e encostas laterais que Brandon Hunt tem que enfrentar no oeste de Kentucky, permanecer em sua linha de orientação ao plantar milho na faixa pode ser
um desafio.
O erro de seguimento de um implemento pode ser de cinco a 10 vezes o erro de orientação do trator, de acordo com Scott Shearer, professor, Universidade Estadual de Ohio. “Dependendo da operação, esse implemento pode estar vagando de um lado para o outro um pouco, " ele diz.
Ao empregar TMX-2050 TrueTracker, engates direcionáveis ativos, e CenterPoint RTX, Hunt pode posicionar repetidamente a plantadeira dentro de 1 polegada a cada vez.
“Estamos fazendo todo o possível para manter a plantadeira no centro da faixa 100% do tempo, " ele diz.
Contudo, Notas do tosador, os sistemas de orientação de implementação ainda não são um pilar da agricultura principalmente devido ao custo.
Estação meteorológica:WatchDog 2900ET
Uma estação meteorológica WatchDog 2900ET alimenta dados diretamente na plataforma de controle de irrigação da Hunt Farms.
Pivôs centrais:AquaSpy
Brandon Hunt usou sensores de marca d'água e baseados em capacitância para medir a umidade do solo em seus hectares irrigados. Ao contrário do sensor de marca d'água, que mede a umidade do solo em um único local, o sensor baseado em capacitância mede a umidade e a temperatura do solo a cada 4 polegadas ao longo do comprimento da sonda.
“Enquanto os sensores de marca d'água, que foram colocados em 12, 24, e 36 polegadas, funcionou bem, Eu estava procurando por algo diferente, " ele diz.
Há alguns anos, Hunt começou a usar sondas AquaSpy em 13 pivôs centrais. AquaSpy é uma sonda de 48 polegadas equipada com sensores a cada 4 polegadas que avaliam a umidade, nutrientes, e temperatura. O probe envia dados em tempo real para Hunt, que ele pode acessar por meio de um smartphone, tábua, ou laptop.
“Há algumas coisas que achei que reunimos melhor com o AquaSpy, ”Hunt diz. "Primeiro, Consigo ver a profundidade da raiz à medida que ela cresce ao longo da estação porque o sensor baseado em capacitância vê onde as raízes estão absorvendo a umidade. Eu sei se as raízes são superficiais ou se estão profundamente no solo como deveriam ser. ”
Segundo, os dados em tempo real são muito diretos. “Eu não tenho que fazer muitas escavações ou interpolações, ”Hunt diz. “Como as informações são fáceis de entender, Sou capaz de tomar decisões mais oportunas sobre quando irrigar com base no que estou sendo mostrado. ”
Combinar:dados de rendimento
"Há muito tempo que colecionamos dados de produção. Ainda são informações muito poderosas porque é nossa unidade de medida na colheita, ”Brandon Hunt diz. “Bons dados de rendimento quantificam todas as coisas que estamos fazendo.”
Os dados de produção são outra camada de informação que ajuda a determinar quais híbridos serão plantados na safra seguinte. Também ajuda Hunt a avaliar os ganhos obtidos em strip-till e verificar se ele se saiu bem ao gerenciar as sondas de umidade e seus 13 pivôs centrais.
Posicionamento preciso
Enquanto Brandon Hunt trabalha para melhorar a lucratividade, strip-till tornou-se uma solução ideal. Além de otimizar o rendimento, a prática reduz as despesas com combustível e mão de obra. Existem também vantagens agronômicas.
O strip-till permite que o fazendeiro de Kentucky coloque os nutrientes exatamente onde são necessários. Ele mantém os resíduos da colheita no lugar em grande parte do solo,
o que reduz a erosão e aumenta a infiltração de água. Mais matéria orgânica é preservada, e o dióxido de carbono permanece no solo.
“A infiltração de água é muito importante no cultivo de milho, ”Diz Hunt, quem também cultiva soja e trigo. “Onde quer que não tenhamos capacidade de retenção de água por causa do solo superficial, strip-till me permitiu fazer um maior
tanque de gás."
A prática também requer um alto nível de precisão e repetibilidade.
“Um dos objetivos do cultivo em faixa é criar uma sementeira de qualidade. É desejável colocar a semente ao longo do centro do canteiro para maximizar o potencial de rendimento, ”Diz John Fulton, professor, Universidade Estadual de Ohio. “A pesquisa indica que a semente colocada na borda da faixa ou fora da faixa reduz o rendimento da colheita. Portanto, é importante usar as mesmas linhas AB e um serviço de correção GNSS de alta precisão. ”
Misturando RTK e RTX
A Hunt Farms começou a usar RTK e instalou estações base em 2003, quando fez a transição para direção automática. Hoje, a precisão de sub-polegada garante que sua máquina de cultivo de tira HDC e plantadeiras estejam precisamente alinhadas, então a semente é colocada no centro da tira.
Embora o RTK tenha provado seu valor, Hunt recentemente começou a experimentar
perda de sinal em algumas partes de sua operação. Para compensar o problema, ele assinou o CenterPoint RTX da Trimble. Hoje, ele usa ambos.
“Com o serviço de correção fornecido por satélite, você tem uma precisão de sub-polegada em menos de dois minutos, ”Diz Michael Bruno, gerente de programa de canal, Trimble.
Enquanto Hunt trabalha para colocar fertilizante na faixa, a precisão confiável é ainda mais importante. “Há uma penalidade de rendimento dependendo de onde essa linha é plantada em referência a onde está o centro da faixa de fertilidade, " ele explica.
O posicionamento preciso é a base da agricultura de precisão. Mas quão preciso é o suficiente?
“Na verdade, tudo se resume à percepção do operador. Dependendo da operação que você está realizando, temos recomendações sobre quão preciso você deve ser, ”Bruno diz. “A agricultura tem tudo a ver com margem. O que parece ser um aumento marginal na precisão realmente pode impactar os resultados financeiros. ”
Por exemplo, se você está combinando trigo e 6 polegadas da barra de corte não está cortando a colheita, não é um grande problema em uma passagem. Se você fizer 100 passes em cinco temporadas, faz sentido.
"Hora extra, esse desperdício teria mais do que compensado o custo de maior precisão, ao mesmo tempo que tornava a operação mais eficiente. Você pode aplicar o mesmo exemplo a um pulverizador, uma aplicação de fertilizante, ou qualquer peça de equipamento de cultivo. A lavoura é provavelmente a maior, especialmente se você praticar até convencional, ” Bruno says. “As farmers try more accurate services, it’s unlikely they’ll move back down the accuracy chain. Accuracy is addictive.”
Em última análise, if you want to do more intensive management, that’s where higher accuracy will pay off.
“The goal is to get each farmer in the solution that best fits his operation and budget, ” says Wade Stewart, market manager, ag division, Trimble.
Revolutionizing Plant Management
Image-based sensors with artificial intelligence behind them is a concept Scott Shearer believes could revolutionize the way farmers manage their crops. See &Spray is the first sign of a tangible application in agriculture, says the Ohio State University professor.
Developed by Blue River Technology, See &Spray brings together cameras, computers, and artificial intelligence to recognize every plant and determine the right treatment for each, continually learning as it goes. With pinpoint accuracy, robotic nozzles target unwanted plants in real time as the sprayer passes through the field, applying a herbicide while avoiding the crop or areas without weeds.
Acquired by John Deere in 2017, the technology currently identifies the differences between cotton plants and weeds of many species and sizes. It has also been tested in soybeans.
Deere wants a broad set of examples in order for the artificial intelligence to learn what a weed looks like and what it doesn’t look like, so See &Spray is currently being tested in the Midwest as well as other parts of the world on additional crops. This rich intelligence will accelerate deployment into several markets, says Julian Sanchez, diretor, emerging technology, John Deere.
“A system that can be very selective and only hit an area that really needs it can lead to 50% to 60% savings in chemicals alone, ” Sanchez says. “Once we get to where we can do it postemergence, we will see a 90% savings.”
“If you look at the value of genetically modified crops, it is in herbicide resistance, ” Shearer says. “If John Deere successfully deploys the technology at scale, 50% of the value of genetically modified crops might evaporate. That’s a game changer.”
Once proven, Shearer believes John Deere will move the technology into areas like nutrient deficiency and disease detection.
