Ciência de dados agrícolas: os novos métodos de medição e técnicas de avaliação de dados que estão revolucionando as atividades rurais e auxiliando o produtor nas tomadas de decisão.

Assim como nas mais diversas atividades modernas, a quantidade de informações disponível ao produtor rural é cada vez maior. O monitoramento das atividades e as tecnologias agrícolas avançam na medida em que a interferência humana é menor.

As informações de sensores para medição de parâmetros do sistema solo-planta-atmosfera, dos sistemas de monitoramento climático, dos maquinários agrícolas e de preços e estoques, dentre outros, chegam ao sistema de dados e devem ser levadas em conta por um profissional que domine a ciência de dados agrícolas.

Essa inteligência influencia o processo de tomada de decisão na propriedade e deve ser priorizada. Uma grande quantidade de dados pode ser um problema para quem não sabe lidar com eles, mas é uma grande fonte de informações para um gestor rural capacitado.

Neste artigo, falaremos sobre a ciência de dados agrícolas na atualidade e o papel do cientista de dados na gestão da propriedade rural.

O que é e para que serve a ciência de dados agrícolas?

A ciência de dados agrícolas tem relação direta com o termo Big Data, que se refere à aquisição, transferência, organização, análise e interpretação de uma massa grande de dados. O Big Data no agronegócio se refere aos dados relativos à propriedade agrícola e aos processos que a influenciam.

Com o aumento da tecnologia no agronegócio, há cada vez mais dados disponíveis e as análises que antigamente eram feitas no papel ou em planilhas simples no computador já necessita de softwares e profissionais especializados.

Esses dados podem ser usados para diversas atividades, como por exemplo:

• Época de plantio, pulverizações e colheita;
• Previsão de produção;
• Mapeamento de doenças e pragas;
• Monitoramento climático;
• Controle de estoques;
• Decisão de compra e venda de insumos e produtos;
• Manutenção de máquinas;
• Comercialização agrícola;
• Gestão de pessoas e financeira.

O que faz um cientista de dados agrícolas?

Um cientista de dados é o profissional responsável por organizar, analisar, interpretar, tirar conclusões e propor ações a partir deles. Ele pode se beneficiar de várias tecnologias para cada uma das etapas dentro do processo completo, desde a aquisição até a tomada de decisões.

Uma das maiores ferramentas atuais do cientista de dados é a inteligência artificial (IA). Por meio de sistemas de análise automática de dados e linguagem de programa de computador, é possível fazer com que os softwares “aprendam” com os dados recebidos e passem a “prever” acontecimentos futuros.

Quanto maior a quantidade de dados adquirida e os ciclos de treinamento da ferramenta, maior será a capacidade de previsão e a assertividade da tomada de decisões do sistema de IA.

Porém, mesmo sem esses sistemas e com os softwares disponíveis hoje em dia, um bom profissional de ciência de dados agrícolas é necessário para propor tomadas de decisões de maior eficiência na propriedade rural.

Que tipos de dados são gerados no meio agrícola?

Existe uma gama de dados que pode ser adquirido em uma propriedade. Aqui trazemos algumas informações importantes que a ciência de dados agrícolas extrai para o produtor rural:

• Características de solo e talhões: fertilidade, compactação, umidade, declividade, tamanho de área, etc;
• Medições de parâmetros da planta: parâmetros de crescimento e estádio fenológico, germinação, vigor, fechamento de dossel, etc;
• Proteção de plantas: populações de insetos e pragas de interesse, incidência de plantas daninhas, etc;
• Dados climáticos: condições atuais e passadas do clima e previsão futura de condições como pluviosidade, temperatura, úmida e vento;
• Irrigação: dados sobre vento, evapotranspiração, umidade do solo e necessidade de lâmina de irrigação;
• Mapas de produtividade: previsão da produtividade em áreas diferentes da fazenda e das culturas utilizadas;
• Estoques de insumos e peças: controle de insumos necessários de acordo com as atividades da fazenda;
• Status de manutenção de máquinas: avisos automáticos da necessidade de trocas e verificação de sistemas importantes para os maquinários;
• Mercados e cotações agrícolas.

O trabalho com ciência de dados agrícolas na prática

Na prática, quem trabalha com ciência de dados agrícolas deve ser responsável por tomar decisões a partir das informações obtidas por meio das informações citadas acima. Confira alguns exemplos:

Caso 1

Após verificar sinais iniciais de infestação de uma doença em um talhão de soja e verificar as condições ideais de vento, temperatura e umidade e a previsão de estiagem para os próximos dois dias, o analista de dados toma a decisão de pulverizar aquele talhão. Para isso, também verifica as condições do pulverizador e a presença do produto necessário em estoque.

Caso 2

Após verificar uma alta incidência de inóculos de uma doença fúngica importante para a cultura do milho no solo de um talhão, o cientista de dados decide por recomendar o uso de uma cultura que não é hospedeiro e daquele fungo na safra seguinte.

Caso 3

Ao perceber que a previsão de chuva e temperatura são ideais para o plantio na segunda quinzena de outubro, o cientista de dados inicia a verificação dos estoques de insumos necessários para o plantio, bem como verifica o status de manutenção de máquinas, já programando o número de horas de trabalho necessárias.

Caso 4

Ao notar uma menor produtividade em algumas áreas específicas de um talhão na safra anterior, faz-se uma amostra seletiva de solo e opta-se por correção diferencial do solo para melhor fertilização e disponibilidade de nutrientes na safra seguinte.   

Quais os benefícios da ciência de dados agrícolas?

Existem muitos benefícios do uso da ciência de dados agrícolas na atualidade. Dentre eles, podemos citar:

• Assertividade e eficiência: ao se organizar dados e monitorar processos, há uma grande diminuição na probabilidade de erros e um aumento da eficiência dos processos na propriedade.
• Aumento da produtividade: isso leva a um maior controle das condições de cultivo e condução das lavouras, permitindo uma maior expressão do potencial genético das culturas;
• Maior sustentabilidade: ao se fazer um uso mais racional de recursos, há vantagens econômicas e ambientais, aumentando a sustentabilidade e viabilidade do negócio rural;
• Aprendizado ao longo do tempo: ao se acumular dados de várias safras e tratá-los através do uso de IA, pode-se aprender com situações passadas e prever ações que maximizem os resultados no futuro;
• Diminuição de riscos: tudo isso leva a um menor risco da atividade e maior retorno sobre o investimento.

Como fazer os dados trabalharem a seu favor?

Um software de gestão agrícola como o Aegro é a chave para automatizar os processos, armazenando informações e otimizando a ciência de dados agrícolas, gerando relatórios para análises confiáveis e tomada de decisões mais acertadas.

Os dados armazenados no sistema fornecem informações para a redução de custos e o aumento da produtividade. 

É possível acompanhar todas as etapas desde o planejamento, plantio, até a colheita, encontrando oportunidades de melhorias nesses processos através da análise dos dados coletados.

Conclusão

A modernização da atividade agrícola é cada vez mais necessária no Brasil e no mundo. Já não há mais espaço para amadorismo no agronegócio, e isso é o que define quem vai continuar ou não no mercado.

A ciência de dados agrícolas substitui a simples observação ou o monitoramento de baixa eficiência dos processos envolvidos na produção agrícola. O produtor deve atentar para as oportunidades de monitorar sua propriedade de maneira intensa e detalhada por meio da aquisição e análise de dados.

Sensores, imagens de satélites, plataformas digitais, máquinas automáticas georreferenciadas, sistemas de internet e inteligência artificial são ferramentas já presentes no agronegócio e que devem estar cada vez mais inseridas na atividade.

Assim, a ciência de dados agrícolas permite que o produtor seja muito mais assertivo em suas tomadas de decisão, aumentando o lucro, diminuindo os riscos e sendo cada vez mais sustentável.

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