Por que os agricultores devem se preocupar com dados de rendimento limpo
Por que os agricultores devem se preocupar com dados de rendimento limpos? Esta é uma pergunta que muitos agricultores estão fazendo, e a Devon Liss está pronta para responder. O gerente de desenvolvimento de produtos da Trimble está imerso no mundo da tecnologia agrícola há 14 anos, com um foco claro em encontrar novas maneiras de ajudar os agricultores a cultivar acres lucrativos, com o mínimo possível de aborrecimentos tecnológicos.
De acordo com Liss, os dados de produção limpa desempenham um papel importante na maximização da produtividade e lucratividade da fazenda. Sim, existem muitos outros fatores em jogo, mas sem dados de rendimento limpos, os agricultores acabarão tomando decisões com base em mapas de rendimento imprecisos – não muito diferente de tentar navegar até seu destino com direções ruins.
Os dados de rendimento tornam-se especialmente importantes quando os agricultores estão tentando obter um controle claro sobre a variabilidade de seus campos. Armados com esse conhecimento, eles podem tomar medidas para melhorar a lucratividade de cada zona de produtividade diferente. Para uma zona de produção muito baixa sem solução econômica, isso pode significar retirar esses acres da produção. Para outra zona, isso pode significar a redução de insumos que não melhorarão os rendimentos.
Mas, para tomar boas decisões, os agricultores precisam de bons dados de rendimento para que possam trabalhar com uma imagem clara e precisa do que realmente aconteceu com aquela safra.
“Os dados de rendimento são nosso
melhor relatório individual pelo que fizemos em um campo em um determinado ano. Ele resume tudo o que aconteceu e mostra o que chegamos até a safra”, diz Liss. “Mas todos nós sabemos que os dados de produção diretamente do monitor são um conjunto de dados imperfeito. Os dados que saem do monitor podem ter baixa qualidade por vários motivos — podemos ter padrões de zigue-zague devido ao atraso do fluxo de grãos, atrasos de passagem inicial e final no final de cada linha, combinações sobrepostas ou calibradas incorretamente — de qualquer forma, sabemos que os dados de rendimento têm um potencial muito alto, mas possivelmente de baixa qualidade.”
O problema Como os agricultores sabem, a precisão dos dados de rendimento depende em grande parte do cuidado com que o operador da colheitadeira registra os dados em seu monitor. A maioria dos monitores exige que os operadores façam 'calibrações', ou seja, medem a quantidade real de grãos colhidos em uma área do campo (normalmente pesando os grãos com uma balança) e, em seguida, inserindo esse peso no monitor de rendimento. Essas calibrações devem ser feitas durante a colheita, para cada cultura e conforme as condições da cultura, como nível de umidade ou variedade de sementes.
Se os agricultores tiverem que pular esta etapa devido a restrições de tempo, a qualidade dos dados de rendimento torna-se suspeita - especialmente quando mais de uma colheitadeira não calibrada está sendo usada para colher um único campo. O resultado? Pilhas de dados sem sentido que não correspondem à realidade no terreno.
Outros impactos significativos nos resultados dos dados de rendimento estão relacionados a imprecisões que são uma função do processo de coleta de dados. Algumas dessas questões incluem:
- Atraso do sinal que faz com que os locais dos pontos de rendimento sejam deslocados de onde a colheita foi colhida
- Status de cabeceamento combinado incorreto ou impreciso em alguns pontos que não leva em consideração o cabeceamento sendo engatado
- Combine a sobreposição de áreas colhidas anteriormente
- GPS e imprecisões do sensor que criam dados imprecisos
A correção De acordo com Liss, alguns agricultores estão limpando seus dados de produção manualmente. Este processo funciona para alguns, mas é desajeitado e demorado. Outros estão se voltando para novas ferramentas de limpeza de dados de rendimento chegando ao mercado.
Abaixo, incluímos uma lista de verificação que os agricultores podem usar para ajudar a avaliar que tipo de ferramenta de limpeza de dados de rendimento é mais adequada para suas operações agrícolas. Em geral, sua ferramenta de limpeza de rendimento deve:
- Trabalhe em todos os dados de rendimento que chegam ao Trimble Ag Software de todos os principais monitores de rendimento
- Remova automaticamente problemas de dados relacionados a atrasos no fluxo de grãos, erros GIS, erros de sensor e sobreposições
- Facilite a correção de dados de baixo rendimento causados pela colheita com várias colheitadeiras
- Fornecer uma maneira de corrigir os valores dos dados de rendimento usando os valores reais da colheita coletados de talões de balança ou outras fontes
- Forneça os seguintes resultados para cada conjunto de rendimento:
- Rendimento calibrado — inclui todas as correções e ajustes feitos na camada de rendimento bruto, em unidades de colheita
- Rendimento normalizado — coloca todo o rendimento em uma escala de 100, onde 100 representa 100% do rendimento médio de cada campo. Isso facilita a comparação do rendimento de ano para ano, mesmo quando culturas diferentes foram cultivadas.
De acordo com Liss, embora cada agricultor tenha sua própria maneira preferida de gerenciar os dados de rendimento, o objetivo final é:quanto mais limpo, melhor - para você e seus resultados.
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