Caso de estudo: mapas e modelos de apoio aos olivicultores

Introdução

A olivicultura é uma prática milenar que se dedica ao cultivo da oliveira (Olea europaea) para a produção de azeitonas de mesa e, sobretudo, azeite. Este setor agrícola é de grande importância económica e cultural em muitas regiões do mundo, particularmente nos países da bacia do Mediterrâneo, tornando-se uma parte essencial da cultura e da economia de muitas comunidades. Nos últimos anos, a cadeia olivícola tem vindo a atravessar importantes transformações, incluindo a concorrência de novos países produtores a nível internacional, o surgimento de emergências relacionadas com a saúde das plantas e as alterações nas condições climáticas. Para enfrentar eficazmente estes desafios, a Agrobit disponibiliza uma série de serviços e ferramentas inovadoras que apoiam as empresas na gestão do olival e na otimização da qualidade do produto final.

Fig.1: Olival

iDrone: mapas de variabilidade gerados por drone

Através da análise de imagens visíveis (RGB), multiespetrais e/ou térmicas captadas por drone, é possível reconstruir mapas temáticos do olival, como, por exemplo, mapas NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), uma ferramenta importante utilizada para monitorizar e avaliar o vigor do olival (Fig. 2).

Fig.2: Mapa de vigor de um olival em três classes: baixo, médio, alto

Os mapas podem ser utilizados para diversos fins:

1. Tratamentos fitossanitários racionalizados

Os mapas de vigor permitem identificar e caracterizar a variabilidade no campo, o que possibilita criar mapas de zoneamento que, uma vez carregados em máquinas de taxa variável (VRT), permitem concentrar os tratamentos nas zonas mais vigorosas e aplicar menos produto nas zonas menos vigorosas, otimizando o uso de água e de fitofármacos.

2. Adubação diferenciada

Através dos mapas de vigor, que permitem identificar a variabilidade no campo, é possível personalizar a adubação de acordo com as necessidades específicas do próprio olival. Isto permite uma gestão mais precisa dos nutrientes, reduzindo o desperdício, e melhora a distribuição de forma proporcional às áreas onde é mais necessária. Quando realizada corretamente, a adubação diferenciada baseada em mapas de vigor contribui para a otimização do uso de fertilizantes. De facto, ao distribuir quantidades menores de fertilizante nas zonas já vigorosas e quantidades maiores nas zonas menos vigorosas, melhora-se a distribuição dos nutrientes no campo e reduz-se a variabilidade.

3. Otimização da rega e gestão do stress hídrico

Através de câmaras térmicas montadas em drones, podem gerar-se mapas de temperatura para gerir o stress hídrico de forma consciente. Estes mapas fornecem informações sobre a temperatura das oliveiras e do solo, ajudando a identificar as áreas sujeitas a stress hídrico. Estas zonas críticas podem ser identificadas atempadamente para se tomarem medidas preventivas, de forma a definir uma programação de rega direcionada, permitindo ao olivicultor tomar decisões mais informadas sobre a rega para um uso mais consciente do recurso hídrico. O índice de stress hídrico CWSI (Crop Water Stress Index) é um indicador utilizado na agricultura para avaliar o nível de stress hídrico das culturas (Fig. 3). Os mapas podem indicar as zonas do olival que necessitam de rega ou que apresentam problemas de drenagem ou encharcamento, permitindo uma gestão direcionada do recurso hídrico para melhorar o bem-estar das plantas, reduzindo o risco de uma gestão incorreta da rega.

Fig.3: Mapa de stress hídrico de um olival (CWSI). À esquerda, stress hídrico das copas (a vermelho, maior stress hídrico; a azul, bom estado hídrico). À direita, zoneamento do stress hídrico obtido através da reclassificação e espacialização dos valores do CWSI. Os valores variam de 1 a 5, ou seja, de níveis de stress menos elevados a mais elevados.

iAgro: a olivicultura de precisão a partir do smartphone

Entre as soluções da Agrobit encontra-se também o iAgro, a primeira app móvel DSS específica para o local, capaz de otimizar os tratamentos fitossanitários e criar mapas de vigor do olival simplesmente utilizando o próprio smartphone.

Com o iAgro, através de uma digitalização fotográfica guiada de uma oliveira (Fig. 4), é possível medir de forma rápida e objetiva vários parâmetros, nomeadamente:

• a altura, a espessura e o volume da copa da planta digitalizada;
• o Leaf Area Index (LAI);
• o Leaf Wall Area (LWA);
• o Tree Row Volume (TRV);
• a dose ótima de água para os tratamentos fitossanitários em cada fase fenológica.

Fig.4: Nuvem de pontos 3D de uma oliveira gerada pela app iAgro

Ao amostrar um número suficiente de plantas bem distribuídas no campo (pelo menos 5 pontos por campo), a app gera automaticamente mapas de vigor vegetativo (índice LAI), que poderão ser utilizados para otimizar a adubação, e mapas de prescrição para tratamentos fitossanitários variáveis e otimizados, de acordo com as reais necessidades do olival e em cada fase fenológica registada (Fig. 5).

Fig.5: Mapa de vigor (índice LAI) em 3 classes gerado pela app iAgro (a amarelo, os pontos digitalizados com a app), utilizável para otimizar a adubação. As zonas mais brancas correspondem a um menor vigor em comparação com as zonas mais verdes, que apresentam maior vigor vegetativo.

Consoante o tipo de tratamento e o pulverizador da exploração, a app será capaz de criar um mapa de prescrição para a dose correta de água e de produto fitossanitário a distribuir (Fig. 6), respeitando sempre o rótulo do fabricante. Graças ao iAgro é possível poupar até 60% de água por tratamento e distribuir melhor os produtos fitossanitários, com repercussões económicas, ambientais e sociais positivas.

Fig.6: Mapa de prescrição de doses de água (l/ha) em 3 classes gerado pela app iAgro (a amarelo, os pontos digitalizados com a app), utilizável para a otimização dos tratamentos fitossanitários, inclusive carregando-o diretamente em máquinas de taxa variável (VRT)

Estações meteorológicas, DSS e modelos de previsão

No contexto da olivicultura de qualidade, as estações meteorológicas e os modelos de previsão representam ferramentas insubstituíveis que constituem verdadeiros sistemas de apoio à decisão agronómica (DSS, Decision Support System). A sua importância é crucial, uma vez que fornecem dados essenciais para uma gestão ótima do olival e para a tomada de decisões informadas com base em informações provenientes do campo (solo e microclima).

As estações meteorológicas recolhem dados meteorológicos em tempo real, como temperatura, humidade, precipitação, molhagem foliar, velocidade e direção do vento, etc., enquanto os modelos de previsão utilizam estes dados, juntamente com previsões meteorológicas precisas e modelos mecanicistas baseados na biologia da oliveira, para fornecer informações úteis ao apoio à decisão, tais como:

• a fenologia da cultura (estádio de desenvolvimento ou estádio de maturação);
• o risco de infestação por agentes patogénicos em cada momento do ciclo cultural;
• as necessidades nutricionais e hídricas.

Um exemplo de DSS para a olivicultura é o Oliwes, uma solução da Agricolus, que fornece uma série de informações muito úteis para o agricultor, entre as quais se destacam:

• Modelo fenológico: previsão da fenologia para avaliar as necessidades do olival em cada fase de desenvolvimento;
• Estimativa das necessidades de rega: para intervir quando necessário com o aporte hídrico ótimo;
• Modelo de fertilização: cálculo da necessidade total de azoto, fósforo e potássio para obter sugestões sobre as doses de fertilizante a aplicar;
• Modelos de previsão de doenças e insetos nocivos (mosca-da-azeitona): já é sabido que, entre as adversidades da olivicultura, a mosca-da-azeitona representa uma ameaça significativa para o rendimento e a qualidade das azeitonas. As fêmeas desta mosca depositam os ovos no interior das drupas, provocando danos na polpa devido à alimentação das larvas e induzindo a queda prematura dos frutos afetados. No Oliwes é possível prever estas infestações para intervir atempadamente, graças ao modelo de mortalidade da mosca, que descreve o nível de mortalidade diária e semanal das formas jovens da mosca com base nas temperaturas mínimas e máximas registadas pela estação meteorológica, e ao modelo de desenvolvimento da mosca, que estima a distribuição da população da mosca nos vários estádios fenológicos, ou seja, a evolução de cada estádio ao longo do tempo e o número de gerações anuais do inseto, utilizando o dado de temperatura horária (Fig. 7). Estas previsões permitem ao olivicultor adotar medidas preventivas e tratar de forma mais eficiente e eficaz.

Fig.7: Modelo de previsão do desenvolvimento (em cima) e da mortalidade (em baixo) da mosca-da-azeitona

Conclusões

A gestão do olival através de fitofármacos e fertilizantes tem um impacto significativo no balanço económico e ambiental de uma empresa. É importante implementar a racionalização das práticas agrícolas que caracterizam a gestão do olival através de ferramentas que permitam diminuir o seu impacto ambiental, tornando a empresa mais sustentável e competitiva no mercado e em linha com as novas normas (Pacto Ecológico Europeu e Estratégia do Prado ao Prato).

A utilização dos mapas de vigor do olival, gerados com o serviço iDrone ou de forma autónoma com a app iAgro, permite aos agricultores adotar uma abordagem mais direcionada e sustentável à gestão das oliveiras, melhorando a qualidade do produto final e reduzindo o desperdício de recursos. Esta estratégia operacional distingue-se pela sua notável robustez na definição das características específicas do olival, focando-se em particular na definição da variabilidade naturalmente presente no campo, permitindo à empresa consolidar uma identidade cada vez mais precisa e destacar-se no mercado.

O uso de estações meteorológicas e modelos de previsão permite aos olivicultores tomar decisões baseadas em dados científicos e reduzir os riscos, melhorando a qualidade e o rendimento das azeitonas e, consequentemente, a produção de azeite. No setor olivícola, no qual as variações térmicas influenciam todos os processos fisiológicos que regem o desenvolvimento fenológico e fisiológico, a capacidade de prever e monitorizar constantemente este tipo de informação é fundamental para garantir um elevado controlo sobre a qualidade das azeitonas e uma produtividade adequada. Utilizando estações meteorológicas e modelos de previsão, os olivicultores podem agir nos momentos ótimos, otimizando as operações de proteção e a utilização dos recursos, reduzindo o desperdício e melhorando a eficiência da produção.