agriFM

Selecione uma foto do seu computador ou arraste-a aqui. Tamanho recomendado 500px x 500px

Editar Canal



Thumb
Faça upload da imagem do seu podcast. Tamanho recomendado de 500 por 500 pixels.


nutriNews Brasil

Canal nutriNews Brasil

Seguir Seguir

Tomada de decisão no manejo de pastagem utilizando dados de satélites e inteligência artificial

Atualmente o Brasil possui o maior rebanho comercial de bovinos do mundo, com aproximadamente 214 milhões de cabeças, e as pastagens ocupam aproximadamente 150 milhões de hectares (IBGE, 2017). A grande representatividade das pastagens no cenário da pecuária nacional se deve principalmente ao fato do pasto ser o alimento basal e de mais baixo custo da dieta de animais ruminantes. Quando se trata de animais ruminantes, deve-se buscar otimizar o consumo de pasto, explorando a eficiência dos ruminantes na utilização de carboidratos fibrosos (principais constituintes do pasto), como principal forma de minimizar os custos com a alimentação. Isso torna o manejo de pastagens fundamental para se produzir com eficiência econômica e de forma sustentável. Em sistemas de produção à pasto, os ajustes das taxas de lotação evitam o superpastejo da área, que causam degradação do solo e impactos ambientais, e o subpastejo, que reduzem o valor nutritivo e a eficiência de colheita da forrageira, impactando no desempenho animal e econômico da atividade. Para cálculo das taxas de lotação é necessário que o pecuarista leve em consideração a demanda por parte dos animais (variável de acordo com o número e categoria animal) e a massa de forragem contida na área. As metodologias tradicionais utilizadas para quantificar a massa de pasto se baseiam na obtenção de amostras do pasto por meio do corte em molduras de área conhecida seguida por secagem da amostra obtendo-se o teor de matéria seca como a razão entre a massa seca e a massa fresca Porém, a nível de campo essa forma de monitoramento do pasto se torna trabalhosa, demorada e de custo elevado, seja pela mão-de-obra para amostragem, ou por equipamentos para secagem do material. Além disso, áreas de pastagens frequentemente apresentam grande heterogeneidade de solo, relevo e espécies. Logo, a quantificação da forragem por corte direto, além de destrutiva, pode não ser representativa da área caso a amostragem não seja criteriosa. Com o surgimento de novas tecnologias para aquisição de dados, como satélites, drones, robôs, e os mais diferentes tipos de sensores, tem aumentado a quantidade e a variedade de informações obtidas no campo. O advento da Agricultura Digital trouxe diversos avanços no monitoramento de lavouras. Pesquisas têm demonstrado que a utilização de dados obtidos por sensores a bordo de drones ou satélites podem predizer a altura e a biomassa de diferentes tipos de cultura (Harkel et al. 2019). Diante da boa aproximação entre os valores reais e estimados tanto para predição da massa natural, quanto para predição do teor de matéria seca da forragem. A elevada acurácia de predição da massa fresca e do teor de matéria seca do pasto encontrada, indica ser possível quantificar a massa de forragem em pastos de Brachiaria (syn Urochloa) à baixo custo, de forma rápida e com acurácia suficiente para auxiliar no manejo de pastagens no Brasil. #manejodepastagem #forragicultura #drone #massadeforragem #zootecnia #agronomia #pastagem #pasto

Relacionados com Ruminantes

0
1
48

Compartilhar este podcast

Facebook Twitter LinkedIn Email
Avatar
Criar a minha conta