Foto: Tecnologia proporcionou ganhos de produtividade nas lavouras de milho e algodão. Foto: Ricardo Ianamasu

A utilização da semeadura em taxa variável, que ajusta a quantidade de sementes conforme as características de cada talhão, mostra-se uma estratégia eficaz para impulsionar a produtividade. Em experimentos conduzidos com produtores em fazendas no Mato Grosso e Paraná, observou-se aumento de até 8% na produção de milho e 3% no algodão na safra de 2023. O estudo é fruto de uma parceria entre a Embrapa e a Bosch para o desenvolvimento de métodos personalizados de plantio, utilizando tecnologias de agricultura de precisão (AP).

Tecnologia e Precisão no Campo

Sob a coordenação da Embrapa Instrumentação (SP), em colaboração com a Embrapa Agricultura Digital (SP) e a Embrapa Soja (PR), o estudo envolve técnicas de AP, aprendizado de máquina e a Solução de Plantio Inteligente (IPS) da Bosch, que permite uma aplicação precisa de sementes conforme o mapa de aplicação estabelecido pela gestão da propriedade. A tecnologia ajusta o plantio de acordo com o relevo e as condições específicas do solo, como teor de argila, condutividade elétrica aparente e fertilidade, além de informações das plantas e mapas de produtividade elaborados por colhedoras com sensores.

Além disso, o projeto tem como objetivo capacitar produtores para coletarem essas informações e programarem suas máquinas com precisão. "Queremos desenvolver uma metodologia que permita aos gestores conduzir experimentos no campo, interpretando resultados e ajustando a aplicação de insumos de acordo com as necessidades específicas," explica João de Mendonça Naime, coordenador do projeto e pesquisador da Embrapa Instrumentação.

Experimentos On-Farm e Resultados Promissores

Os experimentos foram realizados em fazendas do Grupo Amaggi, em Sapezal e Querência (MT), e em propriedades no Paraná, como a Fazenda Minas Gerais em Santa Mariana. Em um dos testes, o híbrido de milho B2702 mostrou ganho de produtividade de 8% com o aumento de 10% na densidade de sementes, superando os custos com o insumo. No algodão, os ganhos foram observados principalmente nas áreas de maior potencial produtivo, com teores de argila acima de 30%.

Para o pesquisador Carlos Vaz, da Embrapa Instrumentação, os resultados com algodão indicam um potencial de resposta positiva à densidade de sementes, embora em menor escala do que no milho. Na safra 2023-2024, foram realizados mais sete experimentos on-farm para verificar as condições ideais de semeadura.

Sérgio Chagas, coordenador de Agricultura Digital da fazenda Tucunaré, ressalta a importância do estudo para determinar a quantidade ideal de sementes em cada área, visando aumentar a produtividade e otimizar recursos, como combustível e transporte de insumos.

Zonas de Manejo e Ferramentas de Análise

O projeto também desenvolveu uma metodologia para definição de zonas de manejo (ZM), que identifica áreas de um mesmo talhão com diferentes potenciais produtivos, baseando-se em dados como índices de vegetação e mapas de colheita. O uso de imagens de satélite, como as do Sentinel, tem demonstrado boa eficiência na definição dessas zonas, mesmo em cenários sem grandes variações na textura do solo, de acordo com Eduardo Antônio Speranza, da Embrapa Agricultura Digital.

Uso de Plantio Inteligente e Parceria Tecnológica

O sistema IPS da Bosch, utilizado no estudo, ajusta em tempo real o fluxo de sementes para compensar variações de velocidade da máquina, otimizando a aplicação conforme a condição do solo. "O objetivo é maximizar os ganhos com a aplicação precisa de insumos, e os resultados iniciais são promissores," comenta Leonardo Vecchi, gerente de engenharia da Bosch, destacando a importância da parceria com a Embrapa para o desenvolvimento de soluções sustentáveis para o setor agrícola.

Desafios e Futuro do Projeto

Apesar dos avanços, o projeto enfrenta desafios técnicos, como a falta de calibração dos sensores nas colhedoras e a diversidade de equipamentos utilizados, que dificultam a uniformização dos dados de colheita, conforme aponta João Naime.