A agricultura de precisão é uma abordagem moderna que vem revolucionando o campo. Se trata de um conjunto de práticas agrícolas, que aplica diversas tecnologias avançadas para aperfeiçoar o cultivo e utiliza dados para a tomada de decisões mais assertivas.
A adoção da agricultura de precisão traz como resultados o aumento de produtividade e a redução de custos de produção. Além disso, promove a sustentabilidade à medida que permite o consumo otimizado de recursos naturais, como água, e redução dos impactos no meio ambiente.
Saiba tudo sobre essa abordagem agrícola que permite a tomada de decisões mais informadas e assertivas sobre o manejo.
O que é agricultura de precisão?
A agricultura de precisão (AP) combina conhecimentos tradicionais e tecnologias para alcançar uma produção agrícola mais inteligente. De acordo com International Society of Precision Agriculture, a agricultura de precisão é definida como uma estratégia de gestão que considera a variabilidade temporal e espacial para otimizar a sustentabilidade da produção agrícola.
Segundo a Embrapa, a agricultura de precisão é baseada na reunião, processamento e análise de dados temporais, individuais e espaciais. Combinados com outras informações, esses dados são utilizados para melhorar decisões de gerenciamento sobre a eficiência no uso de recursos, produtividade, qualidade, rentabilidade e a sustentabilidade da produção agropecuária.
Os benefícios proporcionados pela agricultura de precisão são:
- Tomada de decisão com mais assertividade e agilidade
- Gestão otimizada todas as fases de produção agrícola
- Melhor controle de pragas
- Diminuição do risco da atividade agrícola
- Redução de custos da produção
- Aumento na produtividade da lavoura
- Maior longevidade do solo devido ao menor uso de defensivos (sustentabilidade)
Sensoriamento remoto na agricultura de precisão
A agricultura de precisão utiliza tecnologias avançadas para otimizar o manejo de culturas e maximizar a eficiência dos recursos. Dentre elas: sensores remotos e proximais a bordo de máquinas e/ou veículos aéreos não tripulados (VANTs), bem como sistemas de informação geográfica (SIG) e outras.
O sensoriamento remoto é a ciência dedicada à aquisição de diversos tipos de dados de maneira remota, por meio de sensores instalados em diversas plataformas, como satélites, aviões, tratores e VANTs. Os dados obtidos por meio do sensoriamento remoto podem ser adquiridos de maneira sistemática, proporcionando o acompanhamento abrangente das áreas agrícolas desde o estágio pré-plantio até a colheita. Após serem devidamente processados e interpretados, esses dados desempenham um papel crucial na orientação das decisões no campo, permitindo, por exemplo, o monitoramento das datas de plantio, senescência e colheita das culturas via imagens de satélite.
Os dados provenientes das tecnologias geoespaciais possibilitam a análise de diversas características da superfície, como cobertura vegetal, uso da terra, topografia, hidrografia e condições climáticas, entre outras. Esses dados servem como insumos para a criação de modelos econômicos, hidrológicos, produtividade, entre outros, podendo ser transformados em relatórios ou interpretados por sistemas automatizados. Na agricultura, por exemplo, compreender a variabilidade espacial e temporal das áreas é essencial para orientar a tomada de decisão, seja por parte dos agricultores ou das instituições financeiras que financiam a produção.
Nesse contexto, processos automatizados baseados em algoritmos avançados são empregados para analisar séries temporais de imagens de satélite e monitorar mudanças nas áreas agrícolas, assim como o progresso da safra em curso. Além disso, o processamento das imagens pode fornecer estimativas de população de plantas, produtividade e identificar áreas que demandam a aplicação de fertilizantes e defensivos agrícolas. Estamos nos referindo ao sensoriamento remoto associado a técnicas avançadas de processamento de imagem e ao uso de tecnologias de inteligência artificial (IA).
Gerenciar imagens de sensoriamento remoto é uma tarefa complexa, que exige o processamento e análise de grandes quantidades de imagens de alta qualidade para extrair dados e insights relevantes. Desse modo, as soluções baseadas em IA permitem aumentar o desempenho de tecnologias de sensoriamento remoto à medida que automatizam e otimizam o processamento e visualização de dados.
Juntas, essas tecnologias vêm sendo amplamente utilizadas no agronegócio para aprimorar a gestão da produtividade, identificação de pragas e doenças, avaliação nutricional, planejamento agrícola e outros.
Conclusão
A agricultura de precisão é uma abordagem que visa oferecer aos agricultores informações precisas sobre as características das áreas, variabilidade das culturas, condições climáticas e demais variáveis. Com essas informações, esses gestores do campo conseguem tomar decisões muito mais assertivas e trabalhar de forma mais sustentável, adaptando-se a condições climáticas e otimizando o uso de recursos naturais.
A Geoambiente tem mais de 25 anos de experiência em projetos de Análise Geoespacial e Sensoriamento Remoto. Incorporamos tecnologia de big data, machine learning e analytics para a extração de dados de imagens de satélite, visando auxiliar os nossos clientes a encontrar as melhores soluções para os seus desafios.
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Geospatial Specialist
Com formação em Engenharia Agrícola e mestrado em Sensoriamento Remoto, é especialista em projetos de processamento digital de imagens e dados de satélite, agrometeorologia, machine learning, AI e desenvolvimento de algoritmos para o processamento de dados obtidos via satélite.
