Aplicação aérea resulta em ganho produtivo em relação a aplicação terrestre na soja

Hamada, Beatriz H.; Sganzerla, Marcio L.; Wachtel, Sarah; Lujan, Dionathan W.; Brito Filho, Armando L. de; Silva, Lincon O. S. da; Debona, Daniel; Carneiro, Franciele M.

doi:10.1590/1983-21252025v3812677rc

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Scientific Article • Rev. Caatinga 38 • 2025 • https://doi.org/10.1590/1983-21252025v3812677rc linkcopiar

Aplicação aérea resulta em ganho produtivo em relação a aplicação terrestre na soja

Autoria SCIMAGO INSTITUTIONS RANKINGS

RESUMO

A produção de grãos desempenha um papel significativo na economia e no desenvolvimento do setor agropecuário no Brasil, destacando-se, em particular, os grãos de soja. Com o objetivo de alcançar maior produtividade e redução nos custos de produção, observa-se que o setor agrícola tem adotado novas alternativas tecnológicas, incluindo o uso de aeronaves remotamente pilotadas (ARP) ou Remotely Piloted Aircraft (RPA), também conhecidas como drones. A utilização destas aeronaves para a pulverização visa o controle eficaz e sustentável de patógenos e plantas daninhas de cultivos agrícolas. Neste estudo, o objetivo foi comparar a aplicação terrestre e aérea para determinar qual dessas operações proporcionou ganhos produtivos na cultura da soja. Para isso, as operações foram monitoradas com base em ferramentas de Controle Estatístico de Qualidade (CEQ) e por meio do uso de sensoriamento remoto proximal. O experimento foi conduzido nas áreas experimentais da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), Campus Santa Helena, Estado do Paraná. O delineamento experimental foi fundamentado nas premissas básicas do CEQ, compreendendo 48 pontos amostrais para a avaliação da produtividade e 16 pontos amostrais para os demais indicadores em cada aplicação, totalizando 96 pontos para produtividade e 32 pontos para os demais indicadores. Os indicadores de qualidade incluíram características biofísicas da cultura e índices de vegetação. As análises estatísticas realizadas abrangeram análises descritivas e ferramentas do CEQ. Concluiu-se que por meio dos RPAs, proporcionou-se uma aplicação mais uniforme, observou-se um aumento significativo da produtividade com a aplicação aérea em comparação com a aplicação terrestre.

Palavras-chave:
Agricultura de precisão; Controle estatístico de qualidade; Glycine max (L) Merril; Tecnologia de aplicação.

Operating parameters	Application method
Operating parameters	Terrestrial - Tractorized sprayer	Aerial - RPA T10 model	Aerial - RPA T30 model
Spray Tank (L)	600.00	10.00	30.00
Volume of syrup (L ha^-1)	120.00	13.50	13.00
Speed (km h^-1)	8.00	22.00	20.00
Application height (m)	0.50	2.50	3.00

Date	Commercial product name	Active ingredient	Dosage (0.48 ha)
November 28,2022	Cletodim/Select	Cletodim	0.48 L
December 12, 2022	Zapp; Mancozeb; Elatus; Bold.	Glifosato; mancozebe; azoxistrobina, benzovindiflupir; acetamiprido and fenpropatrina.	0.72 L; 0.72 kg; 0.072kg;
January 1, 2023	Mancozeb; Elatus	Mancozebe, azoxistrobina and benzovindiflupir	0.72 kg; 0.072 kg;

Seasons evaluated*	Aver.	SE Aver.	SD	CV	Min	Med	Max	RJ	P-value
Plant height (m)
Date 1	0.44	0.01	0.03	7.54	0.40	0.43	0.51	0.97^N	>0.10
Date 2	0.65	0.02	0.09	13.45	0.36	0.67	0.76	0.83^NN	<0.01
Date 3	0.76	0.01	0.06	7.28	0.63	0.77	0.83	0.98ⁿ	>0.10
Date 4	0.76	0.02	0.06	7.86	0.62	0.76	0.84	0.97ⁿ	>0.10
Plant canopy length (m)
Date 1	0.37	0.06	0.25	67.83	0.27	0.32	1.32	0.60^NN	<0.01
Date 2	0.36	0.01	0.04	9.90	0.29	0.36	0.43	0.99ⁿ	>0.10
Date 3	0.57	0.15	0.59	103.38	0.32	0.43	2.77	0.56™	<0.01
Date 4	0.32	0.01	0.04	12.80	0.24	0.32	0.39	1.00^N	>0.10
NDVI
Date 1	0.64	0.01	0.05	8.18	0.56	0.63	0.75	0.98^N	>0.10
Date 2	0.64	0.01	0.04	6.61	0.56	0.64	0.70	0.98ⁿ	>0.10
Date 3	0.71	0.02	0.07	9.28	0.55	0.72	0.78	0.94^NN	0.05
Date 4	0.62	0.01	0.03	5.52	0.58	0.61	0.68	0.96ⁿ	>0.10
NDRE
Date 1	0.22	0.01	0.03	11.66	0.19	0.22	0.27	0.97ⁿ	>0.10
Date 2	0.23	0.00	0.01	6.25	0.20	0.23	0.26	0.99ⁿ	>0.10
Date 3	0.27	0.01	0.03	10.26	0.20	0.27	0.30	0.97ⁿ	>0.10
Date 4	0.21	0.00	0.02	7.50	0.19	0.21	0.25	0.93^NN	0.03
Yield (kg ha^-1)
Date 5	1332.30		55.60	385.20	28.91	710.10	1204.50	0.95™	<0.01

Seasons evaluated*	Aver.	SE Aver.	SD	CV	Min	Med	Max	RJ	P-value
Plant height (m)
Date 1	0.44	0.01	0.03	5.73	0.38	0.44	0.48	0.97^N	>0.10
Date 2	0.60	0.02	0.07	10.79	0.47	0.61	0.71	0.97ⁿ	>0.10
Date 3	0.73	0.01	0.05	6.56	0.64	0.73	0.82	0.98ⁿ	>0.10
Date 4	0.75	0.01	0.05	6.95	0.66	0.76	0.87	0.97ⁿ	>0.10
Plant canopy length (m)
Date 1	0.46	0.08	0.34	73.63	0.32	0.39	1.73	0.57™	<0.01
Date 2	0.37	0.01	0.05	13.74	0.31	0.37	0.47	0.98ⁿ	>0.10
Date 3	0.59	0.15	0.60	101.79	0.38	0.44	2.85	0.54^NN	<0.01
Date 4	0.36	0.02	0.07	19.14	0.28	0.35	0.58	0.90^NN	<0.01
NDVI
Date 1	0.63	0.01	0.04	6.86	0.57	0.62	0.72	0.98ⁿ	>0.10
Date 2	0.69	0.01	0.04	6.17	0.62	0.67	0.76	0.97ⁿ	>0.10
Date 3	0.74	0.01	0.03	4.65	0.67	0.75	0.78	0.96ⁿ	>0.10
Date 4	0.54	0.01	0.05	9.47	0.43	0.55	0.64	0.98ⁿ	>0.10
NDRE
Date 1	0.23	0.00	0.02	6.71	0.21	0.23	0.26	0.98ⁿ	>0.10
Date 2	0.26	0.00	0.02	6.19	0.23	0.25	0.29	0.98ⁿ	>0.10
Date 3	0.28	0.00	0.02	5.84	0.26	0.27	0.31	0.98ⁿ	>0.10
Date 4	0.19	0.01	0.02	10.61	0.16	0.19	0.23	0.98ⁿ	>0.10
Yield (kg ha^-1)
Date 5	1711.00		50.90	352.50	20.60	967.80	1739.80	0.99^N	>0.10

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[TFN1] ^*
Date 1 (December 9, 2022), Date 2 (January 11, 2023), Date 3 (February 16, 2023), Date 4 (March 1, 2023), and Date 5 (March 17, 2023 - Harvest date).

[2] Aver. - Average, SE Mean - standard error of the mean, SD - standard deviation, CV - coefficient of variation, min - minimum, max - maximum, RJ - Ryan-Joiner normality test, N - Normal distribution of the data according to the RJ test, NN - Non-normal distribution of the data according to the RJ test.