Você já parou para pensar como a diagnose foliar evoluiu e qual a função que ela exerce atualmente na análise nutricional das principais lavouras do Brasil?
A eficiência no manejo nutricional é um fator decisivo para as culturas de soja e milho, que juntas somam mais de 67 milhões de hectares cultivados no Brasil(Conab, 2025). A diagnose foliar é uma solução técnica para orientar práticas de adubação mais assertivas, ao fornecer uma leitura precisa dos nutrientes efetivamente absorvidos pelas plantas. O método permite detectar desequilíbrios nutricionais antes mesmo da manifestação visual das deficiências nutricionais.
Atualmente, a análise foliar feita em laboratório segue como o método mais adotado no campo, devido à sua confiabilidade e consolidação técnica. No entanto, esse processo envolve prazos que variam de dias a semanas, entre coleta, envio, preparo do material e liberação dos resultados — o que, em determinadas situações, inviabiliza correções nutricionais dentro da mesma safra.
Tradicionalmente, a interpretação dos resultados baseia-se em métodos como faixas críticas e o sistema DRIS, exigindo interpretação técnica e conhecimento agronômico aprofundado. Agora, com o avanço das tecnologias digitais, a realidade no campo começa a mudar. Plataformas integradas com inteligência artificial, sensores de infravermelho e bancos de dados agronômicos possibilitam diagnósticos em tempo real, diretamente no campo — como é o caso do NutroScan, lançado pela ICL em 2025.
Neste artigo, você vai entender como a diagnose foliar evoluiu ao longo das últimas décadas, quais são os métodos convencionais ainda utilizados e de que forma as inovações tecnológicas podem otimizar a forma como o produtor toma decisões nutricionais na lavoura de soja e milho.
Boa leitura!
De onde partimos: os métodos tradicionais de diagnose foliar
A diagnose foliar é uma das principais ferramentas para avaliar o estado nutricional de uma planta durante seu ciclo. Diferente da simples análise do solo, ela permite identificar o que foi efetivamente absorvido pelos tecidos vegetais, refletindo com mais precisão as condições nutricionais reais da lavoura.
A produtividade de uma lavoura está diretamente relacionada ao equilíbrio nutricional das plantas. Cada nutriente possui níveis críticos, abaixo dos quais há risco de deficiência e, acima, risco de toxidez ou desequilíbrio. Essa relação é representada pela curva de resposta ao teor foliar, que descreve diferentes zonas nutricionais com base na concentração do nutriente na folha (Figura 1).
Nas culturas da soja e do milho, a análise foliar tem sido adotada com maior consistência a partir da década de 1990, com avanços nas metodologias laboratoriais e protocolos de amostragem.
Os nutrientes analisados abrangem macroelementos como nitrogênio (N), fósforo (P), potássio (K), cálcio (Ca), magnésio (Mg) e enxofre (S), além de micronutrientes como zinco (Zn), manganês (Mn), ferro (Fe), cobre (Cu) e boro (B).
A diagnose foliar segue uma sequência técnica composta por quatro etapas principais:
- coleta da amostra de folhas em determido estádio fenológico,
- preparo do material vegetal,
- análise química do tecido e
- interpretação dos resultados.
Coleta da folha para análise foliar em soja e milho
Entre essas etapas, a coleta das folhas se destaca como a mais delicada. Isso porque os nutrientes se distribuem de forma desigual entre os órgãos da planta e variam conforme o estádio fenológico, a variedade cultivada, o ambiente e até mesmo a posição da folha na planta.
A parte mais indicada da planta para coleta varia conforme a espécie. No caso de soja e milho, as recomendações de coleta são bem definidas e devem ser seguidas com atenção. Em ambas, a folha recém-madura, fisiologicamente ativa e não senescente, é a mais indicada, pois tende a apresentar teores mais estáveis e representativos do estado nutricional.
A época de amostragem é outro ponto crítico. A coleta deve ocorrer em períodos bem definidos da vida da planta, preferencialmente em momentos de alta exigência nutricional e sem estresse hídrico ou climático recente. A escolha inadequada do estádio de desenvolvimento pode resultar em leituras distorcidas, comprometendo a consistência da análise e das orientações subsequentes.
Na soja, a coleta ideal deve ser feita no estádio R1 (início do florescimento), utilizando-se o terceiro trifólio a partir do topo da planta, com pecíolo. Já no milho, a folha recomendada é a oposta e abaixo da espiga, removendo-se o terço central (cerca de 30 cm), sem a nervura central.
Após a coleta, as amostras devem ser acondicionadas corretamente, evitando contaminações. O material segue para o laboratório, onde passa por lavagem, secagem, moagem e posterior análise química. Esse processo pode levar de 5 a 10 dias úteis, o que torna inviável a correção em tempo real na mesma safra em muitos casos.
Você sabia?
“A análise foliar realizada no estádio R1 da soja pode detectar desequilíbrios nutricionais mesmo antes de qualquer sintoma visual surgir na lavoura. No milho, a folha oposta e abaixo da espiga revela, com alta confiabilidade, o status de nutrientes como nitrogênio, potássio e zinco, permitindo decisões mais ajustadas ao longo do ciclo (MALAVOLTA et al., 1997; RAIJ et al., 1996).
Interpretação de análise foliar: faixas críticas e DRIS
A interpretação da análise foliar pode ser feita por diferentes métodos. O mais clássico é o das faixas críticas ou faixas de suficiência, que determinam os limites inferiores e superiores para cada nutriente. Abaixo da faixa, há risco de carência; acima, risco de excesso, como veremos abaixo, a partir de agora.
Tabela 1. Faixas de teores nutricionais de macronutrientes e micronutrientes em folhas de soja (trifólio com e sem pecíolo) no estádio R2.
| Elemento | Trifólio com pecíolo | Trifólio sem pecíolo | ||||
| Baixo | Suficiente | Alto | Baixo | Suficiente | Alto | |
| Macronutrientes | ——————- g kg⁻¹ ——————- | |||||
| N | <36,8 | 36,8 a 46,9 | >46,9 | <50,6 | 50,6 a 62,4 | >62,4 |
| P | <2,3 | 2,3 a 3,4 | >3,4 | <2,8 | 2,8 a 3,9 | >3,9 |
| K | <17,3 | 17,3 a 25,7 | >25,7 | <14,4 | 14,4 a 20,3 | >20,3 |
| Ca | <6,8 | 6,8 a 11,8 | >11,8 | <6,2 | 6,2 a 11,6 | >11,6 |
| Mg | <2,9 | 2,9 a 4,7 | >4,7 | <3,0 | 3,0 a 4,9 | >4,9 |
| S | <2,1 | 2,0 a 3,0 | >3,0 | <2,4 | 2,4 a 3,3 | >3,3 |
| Micronutrientes | —————— mg kg⁻¹ ——————- | |||||
| B | <33 | 33 a 50 | >50 | <37 | 37 a 56 | >56 |
| Cu | <6 | 6 a 11 | >11 | <7 | 7 a 12 | >12 |
| Fe | <59 | 59 a 120 | >120 | <77 | 77 a 155 | >155 |
| Mn | <28 | 28 a 75 | >75 | <38 | 38 a 97 | >97 |
| Zn | <31 | 31 a 58 | >58 | <41 | 41 a 78 | >78 |
Fonte: Adaptado de Kurihara et al. (2008).
Tabela 2. Faixas de teores foliares de macronutrientes e micronutrientes em milho (zea mays l.) segundo critérios DRIS e valores de referência
| Faixa | ||||
| Nutriente | Deficiente | Adequada | Excessiva | Malavolta et al. (1997) |
| Macronutrientes | ——————- g kg⁻¹ ——————- | |||
| N | < 34,7 | 35,0 – 40,3 | > 40,3 | 27,5 – 32,5 |
| P | < 3,3 | 3,3 – 3,8 | > 3,8 | 2,5 – 3,5 |
| K | < 22,7 | 22,7 – 28,9 | > 28,9 | 17,5 – 22,5 |
| Ca | < 4,4 | 4,4 – 6,2 | > 6,2 | 2,5 – 4,0 |
| Mg | < 1,6 | 1,6 – 2,2 | > 2,2 | 2,5 – 4,0 |
| S | < 2,1 | 2,1 – 3,0 | > 3,0 | 1,5 – 2,0 |
| Micronutrientes | —————— mg kg⁻¹ ——————- | |||
| Fe | < 122,5 | 122,5 – 219,7 | > 219,7 | 50,0 – 250,0 |
| Cu | < 9,1 | 9,1 – 14,1 | > 14,1 | 6,0 – 20,0 |
| Mn | < 17,5 | 17,5 – 49,1 | > 49,1 | 50,0 – 150,0 |
| Zn | < 17,6 | 18,0 – 34,1 | > 34,1 | 15,0 – 50,0 |
| B | < 8,9 | 8,9 – 17,7 | > 17,7 | 15,0 – 20,0 |
Evoluímos, posteriormente, para sistemas mais integrados como o DRIS (Sistema Integrado de Diagnóstico e Recomendação).
Esse método avalia a relação entre nutrientes, com base em padrões estabelecidos para lavouras com melhores resultados agronômicos. Embora mais completo, exige maior volume de dados e conhecimento técnico para aplicação adequada.
Na prática, considere um exemplo de análise foliar em lavoura de milho no estádio de florescimento, com os seguintes teores:
- Nitrogênio (N): 38,0 g kg⁻¹
- Potássio (K): 26,0 g kg⁻¹
- Enxofre (S): 1,9 g kg⁻¹
Pela faixa de suficiência (Tabela 2), todos os nutrientes estariam dentro dos limites considerados adequados. No entanto, ao aplicar o DRIS, os índices calculados indicam o seguinte balanço nutricional:
- IDRIS-N = +3
- IDRIS-K = +2
- IDRIS-S = –5
O índice negativo para o enxofre revela que, apesar de estar dentro da faixa adequada, esse nutriente está em desequilíbrio em relação aos demais, indicando prioridade para sua correção. Esse tipo de diagnóstico só é possível com o uso de métodos integrados como o DRIS, que avaliam as relações entre nutrientes e não apenas seus valores isolados.
Apesar de sua sofisticação, o DRIS exige bancos de dados confiáveis e representativos, com análises foliares associadas à produtividade, além de cálculos que podem ser mais complexos.
Na prática, recomenda-se seu uso em lavouras comerciais com histórico agronômico registrado, onde já há acúmulo de dados analíticos ao longo de safras. Para lavouras tecnificadas, o DRIS permite apontar com maior precisão qual nutriente deve ser priorizado na adubação corretiva, evitando desequilíbrios encobertos por valores aparentes dentro da faixa.
Fatores que interferem na diagnose foliar
A diagnose foliar é um processo influenciado por múltiplos fatores internos e externos.
Compreender essas interferências é essencial para interpretar corretamente os resultados laboratoriais e tomar decisões seguras no manejo da adubação de soja e milho.
Propriedades químicas do solo
A disponibilidade de nutrientes varia conforme o pH do solo.
Alguns elementos como ferro (Fe), manganês (Mn), zinco (Zn) e cobre (Cu) tornam-se menos disponíveis em solos mais alcalinos, enquanto molibdênio (Mo) e cloro (Cl) são menos disponíveis em pH ácido. O gráfico a seguir ilustra essa relação:
Características da planta
Diversas características fisiológicas e genéticas da planta afetam o teor de nutrientes nas folhas e, consequentemente, os resultados da análise foliar.
Dentre os fatores que interferem estão:
- Espécie cultivada: cada espécie tem sua eficiência de absorção e demanda nutricional específica.
- Variedade: influencia o teor ideal e a sensibilidade à toxidez de nutrientes.
- Estádio vegetativo: impacta diretamente a fase de acúmulo e exportação dos nutrientes.
- Órgão vegetativo analisado: folhas, pecíolos, colmos etc.
- Fitossanidade: pragas e doenças afetam diretamente o metabolismo da planta.
- Interação entre nutrientes: relações antagônicas ou sinérgicas entre elementos.
Condições ambientais
O ambiente exerce grande influência sobre os teores foliares:
- Clima: variações de temperatura, radiação solar e umidade relativa interferem no metabolismo vegetal.
- Água: afeta os mecanismos de transporte e absorção dos nutrientes pelas raízes.
- Solo: composição química, textura e estrutura física influenciam na disponibilidade de nutrientes.
Para onde vamos: a era da agricultura digital
Com a evolução das tecnologias digitais no campo, a diagnose foliar passa a contar com recursos conectados, otimizando a análise e interpretação nutricional de lavouras de soja e milho.
Análise foliar com IA e dados em tempo real
Um exemplo recente é o NutroScan, lançado em maio de 2025 pela ICL. O dispositivo realiza a leitura direta do teor de nutrientes na folha com uso de espectroscopia de infravermelho, sem necessidade de envio ao laboratório. O resultado é processado por algoritmos que comparam os dados com bancos de referência calibrados para diferentes culturas.
O NutroScan se conecta ao Crop Advisor, sistema que realiza a interpretação da análise foliar, cruzando informações de solo, clima, estádio fenológico e histórico da lavoura. A ferramenta permite gerar relatórios completos, com orientações nutricionais customizadas, mapas de prescrição e estimativas de pegada de carbono.
Essas plataformas associam dados de sensores, modelos preditivos e informações agronômicas regionais para ampliar a análise foliar de soja e milho em diferentes escalas de produção.
AFSoft: digitalização da diagnose foliar com imagens
Outra ferramenta complementar é o AFSoft, software gratuito desenvolvido pela Embrapa Instrumentação. Ele permite a análise foliar a partir de imagens digitais capturadas por câmeras, scanners ou vídeo.
As imagens, uma vez processadas, podem ser analisadas com auxílio de inteligência artificial para identificação de padrões foliares, manchas, deficiências ou lesões. Os resultados podem ser exportados para planilhas como Excel e usados para compor relatórios visuais.
Embora o AFSoft tenha sido projetado de forma ampla, ele pode ser aplicado em culturas anuais como soja e milho, desde que as imagens das folhas sigam padrões de qualidade.
A ferramenta não substitui análises químicas laboratoriais, mas auxilia no monitoramento visual e diagnóstico preliminar de distúrbios nutricionais e fitossanitários.
O que muda para o produtor?
A implementação dessas ferramentas pode tornar o processo mais ágil e preciso, proporcionando diagnósticos que auxiliam na decisão sobre uso de nutrientes. No entanto, tecnologias como o NutroScan ainda estão sendo disponibilizadas por etapas. Segundo informações da ICL, apenas produtores com mais de 3 anos de relacionamento com a empresa têm acesso ao equipamento.
Para quem ainda utiliza os métodos tradicionais, a recomendação é seguir rigorosamente os protocolos de amostragem e garantir uma interpretação bem conduzida.
Como posso fazer uma diagnose foliar?
A coleta deve seguir protocolos específicos por cultura e estádio. Em soja, como vimos, a coleta deve ser feita no estádio R1, com trifólios bem desenvolvidos e sadios.
Em milho, a folha oposta à espiga é a referência. As folhas devem ser armazenadas em sacos de papel limpo, identificadas corretamente e enviadas ao laboratório o mais rápido possível.
Evite realizar a coleta após aplicações foliares ou pulverizações. Em caso de necessidade, aguarde ao menos 30 dias para evitar resíduos nas análises. A interpretação deve ser feita com base em faixas padrões ou sistemas como DRIS.
Conclusão
A diagnose foliar em soja e milho continua a ser uma das formas mais seguras de acompanhar os aspectos nutricionais das lavouras. Com a evolução de sensores e plataformas conectadas, os produtores passam a contar com instrumentos de leitura direta, relatórios instantâneos e recomendações mais consistentes.
Ainda que muitos avanços estejam em processo de adaptação comercial, seguir os protocolos de coleta e interpretação, seja por métodos convencionais ou digitais, garante uma análise mais fiel da lavoura.
Ao combinar o conhecimento técnico com novas ferramentas como NutroScan e Crop Advisor, é possível observar a lavoura com maior precisão.
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Referências
FAQUIN, V. Nutrição mineral de plantas. Lavras: UFLA, 2005. 141 p.
HOCHMUTH, G. J.; HANLON, E. A. Critical nutrient ranges for leaf tissue analysis of vegetables and agronomic crops. Gainesville: University of Florida, IFAS, 2010. 36 p.
JONES, J. B. Jr. Laboratory guide for conducting soil tests and plant analysis. Boca Raton: CRC Press, 2001. 384 p.
MALAVOLTA, E.; VITTI, G. C.; OLIVEIRA, S. A. Avaliação do estado nutricional das plantas: princípios e aplicações. Piracicaba: POTAFOS, 1997. 319 p.
RAIJ, B. van; ANDRADE, J. C.; CANTARELLA, H.; QUAGGIO, J. A. Análise química para avaliação da fertilidade de solos tropicais. Campinas: Instituto Agronômico, 2001. 285 p.
Sobre o autor:
Alasse Oliveira da Silva
Doutorando em Produção Vegetal (ESALQ/USP)
- Engenheiro agrônomo (UFRA) e Técnico em agronegócio
- Mestre e especialista em Produção Vegetal (ESALQ/USP)
Como citar este artigo:
SILVA, A.O. Diagnose foliar em soja e milho: avanços e perspectivas. Blog Agroadvance. 2025. Disponível em: https://agroadvance.com.br/blog-diagnose-foliar-analise-soja-milho/. Acesso: xx Xxx. 20xx.
