Colheita de citros e obtenção de dados para mapeamento da produtividade

Abstract

A citricultura é de fundamental importância para a economia brasileira devido a sua expressiva participação na exportação e pela geração de empregos. A colheita manual é atualmente realizada na totalidade das propriedades citrícolas nacionais. A ausência de técnicas para a geração de mapas de produtividade em citros é uma das grandes dificuldades para a implantação da agricultura de precisão, o que justifica empreender técnicas e equipamentos para essa finalidade. Neste trabalho, teve-se o objetivo de ter o correto entendimento dos sistemas de colheita existentes, suas características úteis e limitações. A partir de então, desenvolveu-se e testou-se uma proposta de geração de dados para obtenção de mapas de produtividade sem interferir no processo vigente. Procedeu-se à pesagem de uma população de sacolões ("big bag") para aferir a informação de massa estimada pelo responsável pela colheita. Na seqüência, realizou-se o georreferenciamento de todos os sacolões de uma área. A partir da largura da faixa de colheita e do cálculo de distância entre os sacolões, obtiveram-se as áreas de contribuição de cada um, e com a massa estimada determinou-se a produtividade dos pontos. Esses dados foram interpolados gerando o mapa de produtividade. A estimativa de massa dos sacolões mostrou-se aceitável e o método válido para a coleta de dados e a geração do mapa de produtividade.

Yield mapping, soil fertility and tree gaps in an orange orchard

“…Yield points, represented by georeferenced bags, presented a low spatial dependency, because semi-variance did not increase significantly together with the distance among the pairs of points analyzed (Figure 2), resulting in 69% randomness among points (Table 3). A similar fact occurred in the study by Molin and Mascharin (2007), who obtained a pure nugget effect on the yield semivariogram in a citrus orchard. The authors used the same system of data survey on the field and emphasized that such geostatistical performance occurred because there were full and partially full bags close to each other.…”

“…This fact allowed the use of only the harvest team leader data and consequently the subsequent bags did not need to be weighed during the development of the study. This difference was co-validated with results of a study conducted under the same harvest conditions by Molin and Mascharin (2007). Using a load cell, they found errors of 3.4% and 3.9% on bag weight estimative, in two harvest teams.…”

“…The variability found also shows how a management system based on uniform applications could provoke errors on agronomic prescriptions and on decision making. Schueller et al (1999), Tumbo et al (2002) and Molin and Mascharin (2007) also observed yield variations by using maps generated on manual harvests. They showed the importance of management strategies that consider such variability.…”

“…The method described by Molin and Mascharin (2007) was used to generate the yield map, which was based on georeferencing of bags and on yield calculation on these points. To calculate yield it was needed the fruit mass in each bag and the area that it represented in the field.…”

“…Schueller et al (1999) and Tumbo et al (2002) generated yield maps of Florida's (USA) orchards by georeferencing fruit containers used on hand harvest. In Brazil, Molin and Mascharin (2007) used a similar procedure, with adaptations to the local harvest conditions. These methods stand out for their adaptability to hand harvesting, easiness and low cost to obtain data.…”