Agricultura preditiva e autônoma: como ela pode auxiliar na detecção de pragas e doenças, na aplicação de insumos, e quais tecnologias fazem parte deste novo cenário do agro

Você já deve ter ouvido falar em agricultura 4.0, não é mesmo?! 

Os avanços e conectividade entre todas as etapas do processo produtivo e a geração de grande volume de dados fazem parte dela.

Até 2022, estima-se que estaremos na agricultura 5.0.

As novas tecnologias permitem que você e o consumidor final acompanhem todas as etapas de produção em tempo real. Isso é possível com a ajuda da inteligência artificial e de máquinas agrícolas.

Esses e muitos outros avanços tecnológicos fazem parte de uma agricultura preditiva e autônoma.

Neste artigo, você verá como ela funciona e quais tecnologias podem ser utilizadas para reduzir custos e otimizar a aplicação de insumos na sua propriedade! Boa leitura!

Mudanças nos mercados agrícolas e perspectivas futuras

São notáveis os grandes avanços do agro. 

Nos últimos dois anos, houve facilitação da conexão com os consumidores finais. 

Além disso, os modelos de mercados digitais e a aplicação de insumos na produção agrícola também vêm sendo otimizados.

Essa otimização busca aumentar a produtividade das áreas. Além disso, busca uma aplicação mais sustentável, com menores danos ao meio ambiente e maior retorno econômico.

O Mapa (Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento) indica que a produção brasileira de grãos deve ultrapassar os 300 milhões de toneladas nas safras 2028/2029.

Através das novas tecnologias, você pode obter maiores produtividades e retorno econômico sem haver maior disponibilidade de áreas agricultáveis.

Com as restrições impostas pelo novo coronavírus, as mudanças que já estavam sendo implementadas a ritmo lento aceleraram.

O mercado precisou se aproximar dos consumidores, que mudaram suas percepções sobre a alimentação. Com consumidores internos e externos mais exigentes, o agro precisou avançar.

A rastreabilidade das culturas e a otimização dos processos produtivos são alguns desses avanços. Eles visam à aplicação mais eficiente de insumos e redução de danos ambientais.

Com essas mudanças, a agricultura preditiva e autônoma também sofreu avanços importantes.

O que é a agricultura preditiva e autônoma?

A agricultura preditiva e autônoma é uma técnica de análise de dados, através de algoritmos e inteligência artificial. Esses dados auxiliam no entendimento e previsão do comportamento de variáveis importantes durante o cultivo.

Essas variáveis incluem:

• o comportamento do clima, como temperatura e precipitações;
• ocorrência de doenças nas diferentes culturas (incluindo o comportamento destas  quando realizada a rotação de culturas);
• fertilidade;
• desempenho de máquinas.

O acompanhamento em tempo real dos dados gerados pelas máquinas, por exemplo, permite observar e prever problemas.

Assim, é possível realizar a manutenção prévia e evitar que problemas ocorram em épocas de maior demanda, como em semeaduras e/ou colheitas.

Além disso, é possível prever estágios vegetativos e reprodutivos da cultura (fases) e as variáveis climáticas. Dessa forma, pode-se planejar que a fase mais crítica não coincida com períodos em que estresses na cultura possam ocorrer.

A agricultura preditiva e autônoma coleta dados de máquinas e equipamentos e através da inteligência artificial e big data toma decisões.

Em condições de chuvas e temperaturas desfavoráveis, tratores autônomos podem suspender suas atividades.

Também existem os pulverizadores inteligentes. 

Com a junção de tecnologias baseadas em imagens e inteligência artificial, eles podem aplicar herbicidas apenas em plantas daninhas.

Quando as daninhas não são detectadas, os bicos de pulverização são desativados.  Essa é uma forma de economizar grandes quantidades de produtos e recursos. 

Além disso, também é possível controlar: 

• o tráfego de máquinas e equipamentos;
• a  velocidade de operação para semeadura;
• a aplicação de defensivos agrícolas;
• os insumos em taxas variáveis.

Exemplo do funcionamento de um pulverizador com sensor de infravermelho. A máquina se desloca, detecta a planta através do infravermelho (que permite inclusive a aplicação noturna), aciona os bicos correspondentes apenas onde há presença de plantas daninhas e posteriormente desaciona o bico, economizando produtos
(Fonte: Smartsensing Brasil)

Recursos da agricultura preditiva

Para entender melhor como a agricultura preditiva funciona na prática, alguns conceitos precisam ficar claros. Entenda a seguir a definição de cada um.

Inteligência artificial

A inteligência artificial usa um conjunto de dados para que as máquinas operem tomando decisões.

Desta forma, dados são inseridos no sistema da máquina, que é treinada. Ela aprende a executar tarefas de forma inteligente, próximo ao que a mente humana é capaz de realizar.

As máquinas também são capazes de analisar grande volume de informações.

Internet das coisas 

A Internet das Coisas é a conexão entre dois pontos. Pode ser, por exemplo, entre uma máquina agrícola e o usuário da internet. Os dados gerados na máquina são encaminhados a uma base.

Esta conexão é possível através de GPS, bluetooth e softwares. Os dados podem ser encaminhados à base sem que haja uma conexão com a internet no momento da transmissão. 

Eles ficam armazenados em uma “nuvem digital”.

Machine learning

Em tradução literal, machine learning significa aprendizado de máquinas.

Os algoritmos analisam grandes volumes de dados e identificam soluções ou padrões de comportamento. A machine learning está associada à inteligência artificial.

Algoritmos

Algoritmos são uma sequência de ações executáveis, previamente delineadas. Incluem uma série de raciocínios e instruções que resolvem um problema.

Big data

Big data é um conjunto amplo e complexo de dados. Eles só podem ser interpretados e analisados a partir do seu processamento.

Tecnologias que fazem parte da agricultura preditiva e autônoma

Transborno, logística e transporte em colheitas

Nestas operações, a agricultura preditiva e autônoma auxilia no descarregamento de caminhões e no envio para novas descargas.

O tempo entre os processos pode ser otimizado, sem que haja atrasos em operações de colheita, carga e descarga.

Sensores

Os sensores na agricultura são utilizados de forma independente, e incluem:

• detecção do nível da água;
• temperatura do solo;
• teor de nutrientes e previsão do tempo.

Em função dessas variáveis, alguns acionamentos através de microcontroladores são realizados. Por exemplo, no caso da irrigação por gotejamento.

Sensores imageadores, como a tecnologia de câmeras RGB; multiespectrais (incluindo o infravermelho próximo) e hiperespectrais são utilizados.

Os sensores imageadores detectam mudanças na vegetação, e as imagens são geradas através de:

• dispositivos móveis;
• drones;
• câmeras;
• sensores embarcados em aeronaves;
• imagens de satélite.

Essas imagens são posteriormente processadas por softwares computacionais. As mudanças na vegetação podem indicar e monitorar:

• o surgimento de doenças;
• ocorrência de pragas;
• presença de plantas daninhas;
• estresses nutricionais e hídricos;
• falhas de semeadura.

Monitorando a lavoura em tempo real, as ações de correções e de tratamentos podem ser localizadas. O efeito disso é a redução de custos e dos impactos negativos ao meio ambiente.

As correções podem ser feitas no caso de pragas e doenças, e até mesmo controle de plantas daninhas.

Distribuição espacial de características de crescimento e fatores ambientais para identificação de áreas anormais no monitoramento de habitat, para avaliar as distribuições de doenças de culturas com base em imagens de satélite e processamento digital de imagens.
(Fonte: Yuan et al., 2017)

A junção de informações de imagens com variáveis ambientais estima os locais favoráveis para ocorrência de doenças. Veja o mapa a seguir:

Mapa de habitat adequado para ocorrência de doenças, baseado em variáveis climáticas e imagens de satélites. Em verde, áreas inadequadas para ocorrência, em vermelho, áreas adequadas para ocorrência.
(Fonte: Yuan et al., 2017)

Robótica e automação

No campo da robótica e automação, há diversos exemplos de aplicação.

Com a capina a laser, uma luz infravermelha desorganiza as células das plantas daninhas. Os feixes de luz são controlados por computador;

Com sistemas de irrigação automatizados, sensores que geram dados de evapotranspiração de água no solo são acionados conforme necessidade da cultura.

Eles consideram inclusive os estádios de desenvolvimento. Em estádios reprodutivos, por exemplo, a demanda hídrica da grande maioria das culturas é maior.

Também é possível realizar o monitoramento de fazendas.

Esquema ilustrativo de como a Inteligência Artificial é utilizada em conjunto com a internet das coisas em sistemas de controle de irrigação e predição de ocorrência de pragas e doenças.
(Fonte:. Debauche et al., 2020)

Vantagens e desvantagens da agricultura preditiva e autônoma

Assim como toda tecnologia, a agricultura preditiva e autônoma possui vantagens e desvantagens.

Vantagens

Uma agricultura preditiva e autônoma possibilita prever comportamentos e eventos futuros. Assim, resoluções podem ser antecipadas. 

A possibilidade de aplicações localizadas também é vantajosa. Com o uso da agricultura de precisão, os custos e impactos ao meio ambiente são reduzidos.

Desvantagens

Essa tecnologia ainda é de difícil acesso. 

Essa dificuldade é devido à falta de recursos financeiros, de conhecimento e profissionais qualificados que possam auxiliar na implantação de ferramentas.

A utilização de uma agricultura preditiva e autônoma não é reduzida apenas ao uso de máquinas e implementos de última geração. 

Ela pode ser praticada a partir de ferramentas acessíveis. Sensores, imagens de sensoriamento remoto e dados climáticos são algumas delas.

Porém, essas ferramentas exigem que o profissional seja capaz de analisar e extrair dados relevantes. 

Conclusão

Neste artigo, você viu o que é a agricultura preditiva e autônoma, e quais ferramentas estão associadas a ela. As tecnologias podem prever as safras e monitorar em tempo real o desenvolvimento do seu cultivo.

Essas ferramentas também fazem parte da agricultura de precisão. Sensores são utilizados na aplicação de insumos em taxas variadas e na aplicação de tratamentos fitossanitários.

A junção dessas ferramentas tecnológicas pretendem reduzir custos e impactos ambientais, aumentando em contrapartida os resultados produtivos.

É importante lembrar que a geração de grande volume de dados e ferramentas tecnológicas ainda precisarão da inteligência humana. Isso tanto no desenvolvimento e avanços, quanto na interpretação de resultados.

Restou alguma dúvida sobre a agricultura preditiva e autônoma e sua aplicação na agricultura? Você já tem adotado alguma dessas ferramentas nos seus cultivos? Deixe seu comentário.