Introdução
A olivicultura é uma prática milenar que consiste no cultivo da oliveira (Olea europaea) para a produção de azeitonas de mesa e, sobretudo, de azeite. Este sector agrícola tem uma grande importância económica e cultural em muitas regiões do mundo, especialmente nos países da bacia mediterrânica, tornando-se uma parte essencial da cultura e da economia de muitas comunidades.
Nos últimos anos, o sector olivícola tem sofrido grandes transformações, nomeadamente a concorrência com novos países produtores a nível internacional, o aparecimento de emergências fitossanitárias e as alterações das condições climáticas.
Para responder eficazmente a estes desafios, a Agrobit disponibiliza um conjunto de serviços e ferramentas inovadoras que apoiam as empresas na gestão dos seus olivais 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), multiespectrais e/ou térmicas obtidas por drone, é possível reconstruir mapas temáticos do olival, como os mapas NDVI (Normalised Difference Vegetation Index), uma importante ferramenta utilizada para monitorizar e avaliar o vigor do olival (Fig. 2).

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

Os mapas podem ser utilizados para diferentes fins:

1. Racionalização dos tratamentos fitossanitários
Os mapas de vigor permitem identificar e caraterizar a variabilidade do campo, o que possibilita a criação de mapas de zonagem que, uma vez carregados nas máquinas de tratamento variável (VRT), permitem concentrar os tratamentos nas zonas mais vigorosas e administrar menos produto nas zonas menos vigorosas, optimizando a utilização da água e dos pesticidas.

2. Fertilização diferenciada
Através de mapas de vigor, que identificam a variabilidade dos campos, é possível personalizar a fertilização de acordo com as necessidades específicas do olival. Isto permite uma gestão mais precisa dos nutrientes, reduzindo os desperdícios e melhorando a distribuição proporcional nas zonas onde são mais necessários. Quando efectuada corretamente, a fertilização diferenciada com base em mapas de vigor contribui para aotimização da utilização dos fertilizantes. De facto, ao distribuir menores quantidades de fertilizante nas zonas já vigorosas e maiores quantidades nas zonas menos vigorosas, melhora-se a distribuição dos nutrientes no campo e reduz-se a variabilidade.

3. Otimização da irrigação e gestão do stress hídrico
Através de câmaras térmicas montadas em drones, é possível gerar 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 Identifica as áreas propensas ao stress hídrico. Estas áreas críticas podem ser identificadas atempadamente, de modo a tomar medidas preventivas para definir programação de rega direcionadapermitindo ao olivicultor tomar decisões mais informadas sobre a irrigação para uma utilização mais consciente dos recursos hídricos.
O Índice de Stress Hídrico das Culturas (CWSI) é um indicador utilizado na agricultura para avaliar o nível de stress hídrico das culturas (Fig. 3). Os mapas podem indicar as áreas do olival que necessitam de rega ou que têm problemas de drenagem ou estagnação de água, permitindo uma gestão orientada dos recursos hídricos para melhorar o bem-estar das plantas e reduzir o risco de uma gestão incorrecta da rega.

Fig.3: Mapa de stress hídrico de um olival (CWSI). Esquerda, stress hídrico da copa das folhas (a vermelho, maior stress hídrico; a azul, bem-estar hídrico). À direita, z onação do stress hídrico obtida através da reclassificação e espacialização dos valores CWSI. Os valores variam de 1 a 5, ou seja, do menor para o maior valor de tensão.

iAgro: olivicultura de precisão a partir de um smartphone
As soluções Agrobit incluem também iAgroa primeira aplicação móvel aplicação móvel DSS específica para o local que pode otimizar os tratamentos fitossanitários e criar mapas de vigor do olival utilizando simplesmente o teu smartphone.
Com iAgro, através de um scan fotográfico guiado de uma oliveira (Fig. 4) é possível medir rápida e objetivamente vários parâmetros, nomeadamente

• a altura, a espessura e o volume da copa da planta digitalizada;
• o índice de área foliar(LAI);
• a área da parede foliar(LWA);
• o volume de fileiras de árvores(TRV);
• a dose óptima de água para os tratamentos fitossanitários em cada estádio fenológico.

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

Ao amostrar um número suficiente de plantas bem distribuídas no campo (pelo menos 5 pontos por campo), a aplicação gera automaticamente mapas de vigor (índice LAI), que podem ser utilizados para otimizar a fertilização e mapas de prescrição de tratamentos fitossanitários variáveis e optimizadoscom base nas necessidades reais do olival e em cada estádio fenológico detectado (Fig. 5).

Fig.5: Mapa de vigor (índice LAI) em 3 classes gerado pela aplicação iAgro (a amarelo, os pontos digitalizados com a aplicação), que pode ser utilizado para otimizar a fertilização. As áreas mais brancas correspondem a um vigor mais baixo em comparação com as áreas mais verdes que têm um vigor mais elevado.

Com base no tipo de tratamento e no pulverizador da exploração, a aplicação será capaz de criar um mapa de prescrição para a dose correta de água e pesticida a distribuir (Fig. 6), respeitando sempre o rótulo do fabricante. Graças ao iAgro, é possível poupar até 60% de água por tratamento e distribuir os pesticidas da melhor forma possível, com implicações económicas, ambientais e sociais positivas.

Fig.6: Mapa de prescrição de doses de água (l/ha) em 3 classes gerado pela aplicação iAgro (a amarelo, os pontos digitalizados com a aplicação), que pode ser utilizado para a otimização dos tratamentos fitossanitários, também através do seu carregamento direto 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 são ferramentas insubstituíveis que funcionam como 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 óptima do olival e para a tomada de decisões informadas com base em informações do campo (solo e microclima).

As estações meteorológicas recolhem recolhem dados meteorológicos em tempo realcomo a temperatura, a humidade, a precipitação, a humidade foliar, a velocidade e a 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 para 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 ponto do ciclo de cultivo;
• necessidades nutricionais e hídricas.

Um exemplo de DSS para a olivicultura é o Oliwes, uma solução da Agricolus, na qual é fornecida uma série de informações muito úteis para o agricultor, incluindo

• Modelo fenológico: Previsão da fenologia para avaliar as necessidades do olival em cada fase de desenvolvimento;
• Estimativa das necessidades de irrigação: para intervir quando necessário com o fornecimento ótimo de água;
• Modelo de fertilização: cálculo das necessidades totais de azoto, fósforo e potássio para obter recomendações sobre as doses de fertilizantes;
• Modelos preditivos de doenças e insectos nocivos (mosca da azeitona): É hoje bem conhecido que, entre as adversidades da olivicultura, a mosca da azeitona representa uma ameaça significativa para o rendimento e a qualidade da azeitona. As fêmeas desta mosca põem os seus ovos no interior das drupas, causando danos na polpa através da alimentação das larvas e provocando a queda prematura dos frutos afectados. Em Oliwes, é possível prever estas infestações para intervir numa fase precoce, graças ao sistema mque descreve o nível de mortalidade diária e semanal das formas jovens da mosca com base nas temperaturas mínimas e máximas medidas pela estação meteorológica, e o modelo de desenvolvimento da mosca, que estima a distribuição da população de moscas nos vários estádios fenológicos, depois a tendência dos estádios individuais ao longo do tempo e o número de gerações anuais do inseto, utilizando dados horários de temperatura (Fig. 7). Estas previsões permite que oolivicultor tome medidas preventivas e proceda a um tratamento mais eficiente e eficaz.

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

Conclusões
A gestão do olival através de pesticidas e fertilizantes tem um impacto significativo no equilíbrio económico e ambiental de uma exploração agrícola. É importante implementar a racionalização das práticas agrícolas que caracterizam a gestão do olival através de ferramentas que possam reduzir o seu impacto ambiental, tornando a exploração mais sustentável e competitiva no mercado e em conformidade com os novos regulamentos (Pacto Ecológico Europeu e Estratégia do Prado ao Prato).

A utilização de mapas de vigor dos olivais, gerados com o serviço iDrone ou de forma autónoma com a aplicação iAgro, permite aos agricultores uma gestão mais orientada e sustentável dos seus olivais, melhorando a qualidade do produto final e reduzindo o desperdício de recursos. Esta estratégia operacional destaca-se pela sua notável robustez na delineação das caraterísticas 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 distinguir-se no mercado.

A utilização de estações meteorológicas e de modelos de previsão permite aos olivicultores toma decisões com base científica e reduz os riscos, melhorando a qualidade e o rendimento das azeitonas e, consequentemente, a produção de azeite. No sector olivícola, em que as variações térmicas afectam 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 assegura um controlo elevado da qualidade da azeitona e uma produtividade adequada. Utilizando estações meteorológicas e modelos de previsão, os olivicultores podem atuar nas melhores alturas otimizar as operações de defesa e a utilização dos recursos, reduzir os resíduos e melhorar a eficiência da produção.