Monitorização e avaliação da produção de milho utilizando tecnologias de agricultura de precisão: estudo de caso Huíla-Angola

Abstract

Devido ao alto crescimento demográfico que o mundo enfrenta, surge uma urgente necessidade de aumentar os níveis de produtividade agrícola, para garantir a segurança alimentar. Este facto é realçado no continente africano em que todos os países estão em via de desenvolvimento. Neste sentido, foi realizado um estudo em Angola, na província da Huíla, município da Chibia, numa área de 25 hectares, com o objetivo de utilizar os dados de deteção remota para avaliar e monitorizar a cultura do milho, e validar um modelo para identificar as variáveis que mais influenciam na eficiência dos fatores de produção. Com base nos resultados obtidos a partir dos dados recolhidos no campo, que se correlacionaram com os valores do índice de vegetação NDVI, o estudo permitiu concluir que as variáveis que influenciam os fatores de produção são as técnicas agrícolas, a densidade de sementes, a acidez do solo e a deficiência de fósforo. Com base nestes resultados, propôs-se a gestão da variabilidade dos fatores de produção através da aplicação de uma taxa variada; - Monitoring and Evaluation of Maize Production using Precision Agriculture Technologies: Case Study Huíla-Angola. Abstract: Due to the high population growth the world is facing, there is an urgent need to increase agriculture productivity levels. Bearing in mind that as the world's population increases, it becomes essential to produce more to ensure food security. e This fact is particularly emphasized on the African continent where all the countries are in a developmental phase. In this context, a study was conducted in Angola, in the Huíla province, Chibia municipality, covering an area of 25 hectares, with the objective to use remote sensing data to assess and monitor maize cultivation and validate a model to identify the variables that most influence the efficiency of production factors. Based on the results obtained from the data collected in the field, which were correlated with Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) values, the study concluded that the variables influencing production factors are agricultural techniques, seed density, soil acidity, and phosphorus deficiency. Based on this results, it was proposed to manage the variability of production factors through the application of variable rates for all factors, in order to enhance corn crop productivity.