Você certamente já ouviu falar sobre a agricultura 4.0, que conectou o campo e gerou um grande volume de dados. Agora, estamos avançando para a era da agricultura 5.0, onde a tecnologia permite um nível de controle e previsão nunca antes visto.
Nesta nova fase, tecnologias como inteligência artificial e máquinas agrícolas autônomas permitem que você e até o consumidor final acompanhem cada etapa da produção em tempo real. Esses avanços são os pilares de uma agricultura preditiva, um modelo que busca antecipar problemas e otimizar processos de forma inteligente.
Neste artigo, vamos detalhar como essa revolução funciona na prática. Você vai descobrir quais tecnologias podem ser usadas para reduzir custos operacionais e otimizar a aplicação de insumos na sua propriedade, gerando mais rentabilidade e sustentabilidade. Boa leitura!
As Mudanças no Mercado Agrícola que Impulsionam a Tecnologia
Os avanços no agronegócio são notáveis, especialmente nos últimos anos. A conexão entre o produtor e o consumidor final se tornou mais direta, e os modelos de mercados digitais se fortaleceram. Ao mesmo tempo, a forma como aplicamos insumos na lavoura está passando por uma grande otimização.
O objetivo dessa otimização é claro:
- Aumentar a produtividade das áreas já existentes.
- Tornar a aplicação de insumos mais sustentável, com menores danos ao meio ambiente.
- Garantir um maior retorno econômico para o produtor.
As projeções do MAPA (Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento) indicam que a produção de grãos no Brasil deve ultrapassar 300 milhões de toneladas na safra 2028/2029. Para alcançar essa meta sem expandir a área plantada, o uso de novas tecnologias é fundamental.
A pandemia do novo coronavírus acelerou muitas dessas mudanças. Com consumidores mais exigentes, tanto no Brasil quanto no exterior, o agro precisou inovar. A rastreabilidade das culturas e a otimização dos processos produtivos tornaram-se prioridades, impulsionando a busca por uma aplicação mais eficiente de insumos e pela redução de danos ambientais.
Nesse cenário, a agricultura preditiva e autônoma ganhou um avanço significativo, oferecendo as ferramentas para responder a essas novas demandas.
O que é a Agricultura Preditiva e Autônoma?
Em termos simples, a agricultura preditiva e autônoma é uma abordagem que usa análise de dados, algoritmos e inteligência artificial para entender e prever o comportamento de variáveis cruciais durante o cultivo.
Pense nela como um “olheiro” digital para a sua fazenda, que monitora constantemente e ajuda a tomar as melhores decisões.
As principais variáveis que ela consegue analisar e prever incluem:
- Comportamento do clima: como temperatura e volume de chuva.
- Ocorrência de doenças: prevendo focos nas diferentes culturas, inclusive considerando o efeito da rotação de culturas.
- Fertilidade do solo: identificando necessidades nutricionais.
- Desempenho de máquinas: antecipando falhas e necessidades de manutenção.
Por exemplo, o acompanhamento em tempo real dos dados gerados pelas máquinas permite observar padrões e prever problemas. Com isso, é possível realizar uma manutenção preventiva e evitar que um equipamento quebre em períodos críticos, como a semeadura ou a colheita.
Além disso, a agricultura preditiva permite prever os estágios vegetativos e reprodutivos da cultura e cruzá-los com as variáveis climáticas. Dessa forma, você pode planejar o ciclo para que a fase mais crítica da planta não coincida com períodos de estresse, como uma seca.
Como Funciona na Prática?
A agricultura preditiva e autônoma coleta dados de máquinas e sensores e, por meio da inteligência artificial, ajuda a tomar decisões ou até mesmo as executa automaticamente.
- Operações autônomas: Em condições de chuvas e temperaturas desfavoráveis, tratores autônomos podem suspender suas atividades para evitar danos ao solo ou à operação.
- Pulverizadores inteligentes: Equipados com sensores de imagem e inteligência artificial, esses pulverizadores conseguem aplicar herbicidas apenas sobre as plantas daninhas. Quando não há daninhas, os bicos de pulverização são desativados, gerando uma economia enorme de produtos e recursos.
- Controle otimizado: É possível controlar o tráfego de máquinas, ajustar a velocidade de operação para a semeadura e realizar a aplicação de defensivos agrícolas e outros insumos em taxas variáveis, aplicando apenas a quantidade necessária em cada ponto da lavoura.
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)
Glossário Rápido: Os Conceitos por Trás da Tecnologia
Para entender melhor como a agricultura preditiva funciona, é importante conhecer alguns termos-chave.
Inteligência Artificial (IA)
A IA usa um conjunto de dados para que as máquinas operem tomando decisões de forma inteligente. O sistema é “treinado” com informações para aprender a executar tarefas de maneira similar à mente humana, sendo capaz de analisar um grande volume de dados.
Internet das Coisas (IoT)
A Internet das Coisas é a conexão entre diferentes pontos, como uma máquina agrícola e o seu computador. Os dados gerados no campo são enviados para uma base central usando tecnologias como GPS, bluetooth e softwares, ficando armazenados em uma “nuvem digital”.
Machine Learning
Em português, “aprendizado de máquina”. É um campo da IA onde os algoritmos analisam grandes volumes de dados para identificar padrões de comportamento ou encontrar soluções. A máquina aprende com os dados, sem ser explicitamente programada para cada tarefa.
Algoritmos
São uma sequência de ações e instruções lógicas, previamente desenhadas, para resolver um problema específico. Pense neles como uma “receita de bolo” que o computador segue para analisar os dados e chegar a uma conclusão.
Big Data
Big data refere-se a um conjunto de dados tão grande e complexo que não pode ser analisado por métodos tradicionais. É preciso processá-lo com ferramentas avançadas para extrair informações valiosas.
Principais Tecnologias da Agricultura Preditiva e Autônoma
1. Otimização de Logística e Transporte na Colheita
Nestas operações, a tecnologia ajuda a sincronizar o trabalho das colheitadeiras com os caminhões de transbordo e o transporte final. O sistema otimiza o tempo entre os processos, evitando que a colheita pare por falta de caminhões para descarregar, o que aumenta a eficiência e reduz custos com combustível e tempo de máquina parada.
2. Sensores Inteligentes
Os sensores na agricultura são os “olhos e ouvidos” da lavoura. Eles podem ser usados de forma independente para monitorar:
- Nível de água no solo;
- Temperatura do solo;
- Teor de nutrientes;
- E até fazer uma previsão do tempo localizada.
Com base nesses dados, microcontroladores podem acionar sistemas automaticamente, como no caso da irrigação por gotejamento, que libera água apenas quando e onde é necessário.
Sensores de Imagem
Tecnologias como câmeras RGB (as comuns), multiespectrais (que enxergam além do olho humano) e hiperespectrais são usadas para gerar imagens detalhadas da lavoura. Essas imagens podem ser capturadas por:
- Dispositivos móveis;
- Drones;
- Câmeras embarcadas em aeronaves;
- Imagens de satélite.
Após o processamento por softwares computacionais, essas imagens revelam mudanças na vegetação que ajudam a monitorar:
- O surgimento de doenças;
- A ocorrência de pragas;
- A presença de plantas daninhas;
- Estresses nutricionais (falta de nutrientes) e hídricos (falta de água);
- Falhas na semeadura.
Monitorando a lavoura em tempo real, as ações de correção e tratamento podem ser localizadas. O efeito direto disso é a redução de custos com insumos e a diminuição dos impactos negativos ao meio ambiente.
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 etal., 2017)
Ao juntar informações de imagens com dados ambientais, é possível estimar os locais com maior probabilidade de ocorrência de doenças, como mostra o mapa abaixo.
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)
3. Robótica e Automação
No campo da robótica e automação, os exemplos práticos são cada vez mais comuns:
- Capina a laser: Robôs usam uma luz infravermelha controlada por computador para desorganizar as células das plantas daninhas, eliminando-as sem herbicidas.
- Sistemas de irrigação automatizados: Sensores medem a [evapotranspiração]: que é a perda de água do solo e das plantas para a atmosfera. Com base nesses dados e no estágio de desenvolvimento da cultura (por exemplo, a demanda por água é maior nos estágios reprodutivos), o sistema irriga automaticamente.
- Monitoramento de fazendas: Robôs e drones podem patrulhar a propriedade, identificando problemas de forma autônoma.
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
Como toda tecnologia, este modelo possui pontos fortes e desafios a serem superados.
Vantagens
- Previsão de eventos: A capacidade de prever comportamentos e eventos futuros permite que as soluções sejam antecipadas, evitando perdas.
- Aplicações localizadas: Com o uso da agricultura de precisão, é possível aplicar insumos apenas onde é necessário, o que reduz drasticamente os custos e os impactos ao meio ambiente.
- Aumento da eficiência: A automação de tarefas repetitivas e a otimização da logística liberam tempo e reduzem o risco de erros humanos.
Desvantagens
- Custo e acesso: A tecnologia ainda pode ter um custo de implementação elevado, sendo um desafio para muitos produtores.
- Necessidade de conhecimento: A falta de conhecimento técnico e de profissionais qualificados pode dificultar a implantação e o uso correto das ferramentas.
É importante notar que a agricultura preditiva não se resume apenas ao uso de máquinas e implementos de última geração. Ela pode ser praticada a partir de ferramentas mais acessíveis, como sensores simples, imagens de sensoriamento remoto e análise de dados climáticos. O desafio, nesses casos, é ter um profissional capaz de analisar e extrair informações relevantes desses dados.
Conclusão
Neste artigo, você viu que a agricultura preditiva e autônoma utiliza um conjunto de tecnologias para prever safras e monitorar em tempo real o desenvolvimento do seu cultivo.
Ferramentas como sensores, drones e softwares são peças-chave da agricultura de precisão, permitindo a aplicação de insumos em taxas variadas e a realização de tratamentos fitossanitários localizados. O objetivo final é claro: reduzir custos e impactos ambientais, ao mesmo tempo em que se aumentam os resultados produtivos.
Por fim, é fundamental lembrar que, mesmo com a geração de um grande volume de dados e o avanço das ferramentas tecnológicas, a inteligência humana continua sendo indispensável. A sua experiência e capacidade de interpretar os resultados são o que realmente transforma dados em decisões lucrativas no campo.
Glossário
Agricultura Preditiva e Autônoma: Abordagem que utiliza dados, inteligência artificial e sensores para antecipar eventos na lavoura (preditiva) e executar operações com mínima intervenção humana (autônoma). Por exemplo, um sistema que prevê um período de seca e ajusta a irrigação automaticamente.
Aplicação em Taxa Variável: Técnica da agricultura de precisão que permite aplicar quantidades diferentes de insumos (como fertilizantes ou defensivos) em diferentes partes de um mesmo talhão. Isso otimiza o uso de produtos, aplicando mais apenas onde é realmente necessário.
Evapotranspiração: É a soma da água que evapora da superfície do solo com a água que as plantas transpiram. Medir essa taxa é fundamental para calcular a quantidade exata de água que a lavoura precisa receber via irrigação.
MAPA: Sigla para Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. É o órgão do governo federal brasileiro responsável por formular e executar as políticas para o agronegócio, garantindo seu desenvolvimento e a segurança alimentar.
Rotação de Culturas: Prática agrícola de alternar diferentes espécies de plantas em uma mesma área a cada safra. Ajuda a quebrar o ciclo de pragas e doenças, melhora a fertilidade e a estrutura do solo.
Sensores Multiespectrais/Hiperespectrais: Câmeras especiais, geralmente acopladas a drones ou satélites, que captam luz em faixas invisíveis ao olho humano. Essas imagens permitem identificar estresse hídrico, deficiências nutricionais ou ataques de pragas antes que os sintomas se tornem visíveis.
Tratamento Fitossanitário: Conjunto de ações para proteger as plantas contra o ataque de pragas, doenças e a competição com plantas daninhas. Envolve desde a aplicação de defensivos agrícolas até métodos de controle biológico.
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A agricultura preditiva gera um volume imenso de dados, mas o verdadeiro desafio é transformar essa informação em ações concretas que reduzam custos e aumentem a produtividade. Sem uma ferramenta para organizar e analisar os dados de drones, sensores e máquinas, todo o potencial da tecnologia pode acabar se perdendo no dia a dia da fazenda.
É aqui que um software de gestão agrícola como o Aegro faz a diferença. Ele centraliza as informações operacionais e financeiras, permitindo que você acompanhe os custos de produção em tempo real e compare o desempenho de cada talhão. Ao registrar as aplicações de insumos e as atividades do maquinário, o sistema gera relatórios claros que mostram exatamente onde é possível economizar, transformando a complexidade do Big Data em decisões simples e lucrativas.
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Perguntas Frequentes
Qual é a principal diferença entre a agricultura 4.0 e a agricultura 5.0 mencionada no artigo?
A agricultura 4.0 focou em conectar o campo, coletando um grande volume de dados através de sensores e IoT. Já a agricultura 5.0, ou preditiva e autônoma, vai além: ela utiliza inteligência artificial e machine learning para analisar esses dados, prever eventos futuros (como surtos de doenças) e permitir que as máquinas tomem decisões e executem tarefas de forma autônoma, com mínima intervenção humana.
Como um pequeno ou médio produtor pode começar a implementar a agricultura preditiva sem um grande investimento?
Não é preciso começar com máquinas autônomas caras. Produtores podem iniciar com ferramentas acessíveis como softwares de gestão agrícola para analisar dados da safra, usar imagens de satélite gratuitas para monitorar a saúde da lavoura, instalar sensores de umidade no solo para otimizar a irrigação ou utilizar aplicativos que fornecem previsões climáticas detalhadas para a propriedade.
De que forma a pulverização inteligente com IA realmente economiza insumos na prática?
Pulverizadores inteligentes usam câmeras e inteligência artificial para identificar plantas daninhas em tempo real. O sistema aciona os bicos de pulverização somente sobre a erva daninha detectada, mantendo-os desligados no resto do tempo. Isso resulta em uma aplicação localizada que pode reduzir o uso de herbicidas em mais de 90%, gerando uma economia massiva de produtos e diminuindo o impacto ambiental.
O que significa ‘aplicação em taxa variável’ e por que isso é importante para reduzir custos?
Significa aplicar a quantidade exata de insumos (fertilizantes, sementes, defensivos) que cada pequena parte do talhão necessita, em vez de uma dose única para toda a área. Isso é crucial porque evita o desperdício em áreas férteis que não precisam de tanto produto e garante a aplicação correta em áreas deficientes, otimizando custos e aumentando a produtividade geral.
Como os sensores de imagem ajudam a prever doenças e pragas na lavoura?
Sensores especiais, como os multiespectrais acoplados a drones ou satélites, captam alterações sutis na saúde das plantas que são invisíveis a olho nu, como estresse hídrico ou nutricional. Algoritmos de IA analisam essas imagens junto com dados climáticos para identificar padrões que indicam maior probabilidade de ocorrência de doenças ou pragas, permitindo uma ação preventiva e localizada.
A agricultura autônoma vai substituir completamente o trabalho humano no campo?
Não, o objetivo não é substituir, mas sim potencializar a capacidade humana. A tecnologia automatiza tarefas repetitivas, perigosas ou que exigem alta precisão, liberando o produtor e sua equipe para focarem na estratégia, análise de dados e tomada de decisões complexas. A experiência e o conhecimento do agricultor continuam sendo essenciais para interpretar os dados e guiar a operação.
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- Inteligência artificial no agronegócio: como isso vai beneficiar sua fazenda: Este artigo aprofunda o conceito de Inteligência Artificial, que é um pilar central do artigo principal, mas não explorado em detalhes. Ele desmistifica a IA com exemplos práticos, desde o GPS até veículos autônomos, e aborda os desafios de adoção, preenchendo uma lacuna de conhecimento essencial para o leitor.
- Big Data no agronegócio: a revolução dos dados: O artigo principal menciona repetidamente o ‘grande volume de dados’, e este artigo serve como a base teórica para esse conceito. Ele explica o que é Big Data através dos 5 Vs e demonstra seu valor prático na otimização da lavoura, transformando um termo técnico em uma ferramenta de gestão compreensível.
- Como a irrigação de precisão pode otimizar o uso da água e gerar economia na fazenda: Este artigo funciona como um estudo de caso prático e detalhado de uma das tecnologias citadas no texto principal (irrigação automatizada). Ele demonstra como os conceitos de sensores, dados e IA se integram para resolver um problema real – o estresse hídrico –, mostrando um retorno sobre o investimento claro e tangível para o produtor.
- Segurança de dados no Aegro: como protegemos as informações da sua fazenda: Este artigo aborda uma preocupação crítica e não mencionada no texto principal: a segurança dos dados gerados. Ao explicar como as informações da fazenda são protegidas, ele adiciona uma camada de confiança e praticidade, respondendo a uma pergunta fundamental que surge ao considerar a adoção de tecnologias baseadas em dados.