Neste artigo, abordaremos justamente como a Inteligência Artificial (IA) tem atuado no manejo e monitoramento de lavouras, trazendo mais produtividade, maiores escaladas e precisão nos negócios agrícolas.

O setor agrícola, agora está experimentando um rápido crescimento e adotando tecnologias avançadas para aumentar o rendimento geral das safras.

O acesso a um grande número de equipamentos e tecnologias de ponta, como o sistema de monitoramento inteligente, drones, robôs, entre outros, revolucionou totalmente este setor.

A inteligência artificial é uma tecnologia vital na atualidade da agricultura digital, que está sendo implementada e implantada em grande escala para um uso mais sustentável dos recursos disponíveis. Ela pode melhorar a eficiência agrícola de várias maneiras.

Inteligência artificial e suas possibilidades

Primeiro, ela pode determinar a qualidade das safras de grãos.

Tradicionalmente, os agricultores teriam que avaliar manualmente os grãos, verificando se há doenças, pragas e a qualidade geral da safra. No entanto, esse processo é caro, demorado e suscetível a erro humano. Além disso, a inspeção humana pode levar a rendimentos mais baixos, pois as colheitas são danificadas durante a inspeção.

A IA não só oferece a possibilidade de reduzir o custo e o tempo gasto para realizar a inspeção, mas também permite que muito mais seja feito com os dados coletados.

A tecnologia pode determinar rapidamente:

• Doenças ou pragas;
• Recomendar um curso de ação e
• A escala necessária para resolver o problema.

Com essas informações, as soluções podem ser encontradas rapidamente e o problema corrigido com um custo ambiental mínimo. Este monitoramento também é muito menos intrusivo se comparado aos demais e, portanto, reduz o desperdício da colheita.

Outro benefício da IA é sua capacidade de prever o rendimento das safras. Ele pode fazer isso monitorando a germinação e a saúde das sementes, ao mesmo tempo que leva em consideração os recursos e insumos das fazendas usando redes neurais artificiais (RNAs).

O inverso também é verdadeiro, as RNAs podem indicar quais entradas são necessárias para atingir o rendimento desejado.

Por ter uma compreensão mais clara dos insumos necessários, torna a agricultura mais eficiente e minimiza o desperdício.

A inteligência artificial tem muito a oferecer ao setor agrícola e pode monitorar variáveis ​​em um nível de detalhe com o qual os humanos não podem competir. Ela pode fornecer informações em tempo real sobre a saúde da planta, a qualidade do solo e as condições climáticas, permitindo que ajustes automatizados ocorram.

Isso aumentará o rendimento e, ao mesmo tempo, minimizará o gasto de energia, uma vantagem para os agricultores e para o planeta. Particularmente importante para a irrigação, que é responsável por 80% da energia de entrada da agricultura.

A IA possibilita a criação de bancos de dados públicos, que podem informar a gestão da fazenda e incentivar a adoção de práticas sustentáveis.

Cada fazenda terá uma estratégia de manejo diferente, portanto, ao compartilhar essas informações, pode expor os agricultores a métodos que podem adotar para aumentar sua eficácia. Por sua vez, melhorando a eficiência do setor como um todo. 

Isso garante que o setor agrícola está defendendo as melhores práticas e terá padrões em constante evolução, à medida que as fazendas continuam a inovar e compartilhar.

Hoje, a IA tem um grande impacto no espaço agrícola, então, olhe para essas tendências de como isso revoluciona esse setor.

Monitoramento da lavoura

Tecnologias avançadas, como sensoriamento remoto, são úteis e podem fornecer métricas de safra em milhares de hectares de terras agrícolas.

Além disso, trazem mudanças revolucionárias do ponto de vista do tempo e os esforços são monitorados pelos agricultores.

Com a ajuda de soluções emergentes, os agricultores e empresas agrícolas podem tomar melhores decisões durante o cultivo, bem como avaliar uma variedade de coisas como condições climáticas, temperatura, uso de água ou condições do solo em tempo real.

Fornecimento de insights baseados em imagens

Com a ajuda da tecnologia de visão computacional e dados coletados com base em drones, os agricultores podem tomar ações imediatas em tempo real para gerar o alerta e acelerar a agricultura de precisão.

Esta é uma das áreas significativas na agricultura de hoje.

As tecnologias de visão por computador podem ser implantadas em áreas, incluindo detecção de doenças, preparação e identificação de safras, gerenciamento de campo, levantamento e mapeamento do solo.

Gerenciando Desafios Ambientais

Desafios ambientais como mudança climática e outros, são as maiores ameaças à produtividade agrícola, mas as técnicas acionadas por IA e a agricultura baseada em dados podem ajudar a tornar mais fácil para os agricultores navegar por turnos de acordo com as condições ambientais.

Ele ajuda a lidar com as mudanças climáticas, possibilitando um gerenciamento de recursos mais inteligente.

Agricultura de precisão

No processo da agricultura de precisão, os agricultores podem detectar pragas, doenças nas plantas e má nutrição das mesmas com a ajuda da inteligência artificial. Além disso, os sensores de IA podem identificar e direcionar as ervas daninhas e, em seguida, decidir quais herbicidas aplicar na zona certa.

Ajuda a impedir a aplicação excessiva desses defensivos e toxinas excessivas que aparecem na alimentação diária de hoje.

Aproveitando a IA, os agricultores também estão criando modelos de previsão sazonal para aprimorar a precisão e a produtividade agrícolas.

Fatores desafiadores e crescentes da IA ​​na agricultura

Apesar de um grande número de oportunidades para aplicações na agricultura, ainda existe uma falta de familiaridade com as tecnologias mais recentes na maior parte do mundo. Além disso, o alto custo inicial associado à implantação de IA na agricultura, pode ser um fator de restrição à digitalização do setor agrícola.

Os crescentes investimentos e adoção de IA e robótica estão acelerando principalmente o crescimento da IA ​​global no mercado agrícola.

As aplicações da inteligência artificial na agricultura compreendem:

1. Robôs agrícolas;
2. Tratores autônomos;
3. Drones agrícolas;
4. Monitoramento da saúde da colheita;
5. Reconhecimento facial;
6. Sistemas de irrigação automatizados.

Conclusão

Conforme você conferiu neste artigo, a inteligência artificial auxilia o produtor desde a detecção de necessidades do solo, doenças, pragas e até na qualidade da safra, mas por ser algo novo, muitos ficam inseguros em implementar e quantificar o que sua fazenda precisa.

Os benefícios são muitos, mas é preciso um plano de negócio assertivo para empregar esse investimento em seu negócio.

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Os agricultores estão melhorando a produtividade, reduzindo as perdas e reduzindo custos, fazendo um uso mais direcionado de recursos como fertilizantes e água. O ponto de partida para esta agricultura de precisão são os dados, cujos sensores e redes sem fio desempenham um papel fundamental na coleta.

Existem essencialmente três tipos de plataforma envolvidos na agricultura de precisão:

1. Sistemas aéreos;
2. Móveis baseados no solo;
3. Sistemas estacionários.

Os sensores e a tecnologia de rede que os tipos de plataforma tendem a utilizar variam, embora também haja alguma sobreposição. Uma coisa que as plataformas compartilham, no entanto, é uma enorme diversidade nos conjuntos de recursos dos muitos produtos concorrentes que tratam desse espaço de aplicação.

Sistemas aéreos

As plataformas aéreas buscam coletar dados sobre culturas e campos de cima usando sensoriamento remoto. Os sensores podem estar localizados em aeronaves ou satélites pilotados, mas cada vez mais estão sendo transportados por veículos aéreos não tripulados (UAVs) – drones – de asa fixa ou multi-helicóptero.

Equipados com um sensor de posicionamento de precisão, como o módulo GNSS de precisão, os drones são particularmente adequados para o levantamento de campos de pequeno a médio porte para monitoramento da saúde vegetal, com aeronaves e satélites fornecendo levantamentos de área maiores.

O principal sensor no monitoramento da saúde da planta é uma câmera multiespectral que pode capturar imagens de alta resolução em luz visível e infravermelha próxima (NIR).

A maioria dos sensores de imagem pode fornecer essas imagens, embora a maioria das câmeras comerciais não. A chave para essa aparente contradição está na filtragem.

Sensor de infravermelho

Para monitoramento da saúde da planta, no entanto, essa sensibilidade infravermelho (IR) é a melhor opção.

As folhas de plantas saudáveis refletem mais IR e absorvem mais luz vermelha do que as de plantas estressadas. Isso levou os cientistas vegetais a definir o índice de vegetação de diferença normalizada (NDVI) – (NIR – Vermelho) / (NIR + Vermelho) – como uma medida da saúde das plantas.

Com a filtragem certa e algum processamento básico de imagem, um sensor de imagem pode ser transformado em um sensor NDVI. As plataformas aéreas fornecem a perspectiva necessária para fazer o levantamento da saúde da planta de campos inteiros com um único sistema.

Elementos básicos para plataformas agrícolas móveis

Na maior parte, as necessidades de comunicação de rede das plataformas aéreas são mínimas.

Alguns sistemas oferecem links Wi-Fi para smartphones para oferecer resultados de pesquisas em tempo real. A maioria, entretanto, simplesmente armazena os dados da imagem em cartões removíveis para processamento posterior.

Esse uso de armazenamento em vez de link de rede também é comum em plataformas móveis de agricultura de precisão baseadas no solo, como acessórios de trator e veículos robóticos.

Os dados que seus sensores coletam podem ser exibidos em tempo real para o motorista, mas como plataformas aéreas, os dados raramente são enviados ao vivo para uma rede. Os tipos de sensores envolvidos, no entanto, são completamente diferentes.

Na maioria das vezes, essas plataformas móveis carregam sensores eletroquímicos que monitoram as condições de crescimento, incluindo fatores como pH, condutividade elétrica do solo (que se correlaciona com a produtividade da cultura), e teor de umidade do solo.

O sensor de raios gama detecta variações na radiação de fundo natural para avaliar a composição e estrutura do solo. Sensores ópticos ajudam a medir o conteúdo orgânico do solo, incluindo resíduos da colheita.

Esses sistemas móveis, fornecem um mapeamento de solo com resolução de grãos muito mais fina do que as técnicas de amostragem manual tradicional. O mapeamento, por sua vez, ajuda os agricultores a aplicar fertilizantes do tipo e quantidade que o solo precisa em qualquer local.

O tipo de precisão de mapeamento centimétrico que essas plataformas móveis oferecem exige mais do que sensoriamento de navegação por satélite, no entanto a navegação por satélite é normalmente precisa apenas em torno de um metro.

Para refinar ainda mais o posicionamento, algum tipo de unidade de medição inercial, pode ser necessária. O mesmo tipo de precisão que informa o esforço de mapeamento pode então ser usado para orientar a aplicação de sementes, fertilizantes e pesticidas, bem como para orientar o maquinário de colheita para evitar sobreposição durante a colheita.

As plataformas de agricultura de precisão que normalmente não requerem sensores de posição embutidos são os sistemas estacionários baseados no solo, embora ainda seja importante registrar sua posição quando colocados pela primeira vez. Também ao contrário de outros tipos de plataforma, os sistemas estacionários dependem fortemente dos recursos de comunicação de rede.

Uma variedade de opções de comunicação está sendo usada na agricultura, com a escolha frequentemente dependente da situação, incluindo celular, rede mesh, LPWAN (LoRa, SigFox, 6LoWPan e semelhantes) e configurações diretas de dispositivo para gateway. Outros oferecem plataformas de sensores estacionários com qualquer uma dessas opções de comunicação disponíveis como opções especificadas pelo cliente.

Sistemas agrícolas estacionários

Esses sistemas estacionários também oferecem uma gama mais ampla de tipos de sensores do que as outras plataformas, o monitoramento ambiental, meteorológico localizado (temperatura, precipitação, insolação, vento e semelhantes) e sensores fitossanitários junto com monitores ambientais para comparar o crescimento real da planta com as expectativas.

Sistemas capturam e contam tipos específicos de pragas usando atração baseada em feromônios para identificar possíveis infestações. A umidade do solo (medida usando capacitância ou outras propriedades eletromagnéticas do solo), taxas de evapotranspiração, umidade das folhas (devido à chuva ou condensação), altura da planta e até mesmo a espessura dos caules ou o tamanho dos frutos em crescimento (dendometria) são todas as opções de sensores potenciais para agricultura.

Os sistemas estacionários são onde grande parte do desenvolvimento de produtos de sensores para agricultura de precisão tem ocorrido, em parte porque eles oferecem o maior potencial para vendas de volume.

Um único sistema de sensoriamento aéreo ou móvel pode atender a todos os campos do agricultor, mas a coleta de dados de granularidade suficiente para o máximo benefício exigirá a implantação de vários sistemas de sensores estacionários. As principais características de tais sistemas são energia solar, baixo custo e integração com redes de longa distância e serviços em nuvem para lidar com os dados.

Embora a agricultura de precisão tenha sido explorada por mais de uma década, o apoio a essa agricultura acionada por sensores ainda é uma indústria nascente. A adoção pode acontecer muito cedo.

A população mundial está a caminho de aumentar para mais de 9 bilhões nos próximos anos. O aumento estimado de 70% na produção de alimentos que a implementação total da agricultura de precisão se tornará necessária para atender a demanda. Para desenvolvedores, isso significa que ainda há um grande potencial para o mercado de sistemas de sensores agrícolas.

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Certamente, num futuro próximo, devido às mudanças climáticas globais, ocorrerão modificações no cenário agrícola brasileiro.

Os impactos podem ser positivos, negativos ou neutros, pois as mudanças podem diminuir, aumentar ou não ter efeito sobre as plantas, doenças, pragas e outros organismos em cada região ou época, além dos demais componentes do agroecossistema.

A concentração de dióxido de carbono (CO2) na atmosfera tem atingido níveis significativamente altos nos últimos 650 mil anos. Desde 2000, a taxa de crescimento da concentração de CO2 está aumentando muito rapidamente em relação às décadas anteriores. O mesmo tem ocorrido para o gás metano (CH4), óxido de nitrogênio (N2O) e outros gases do efeito estufa.

Os modelos de previsão de mudanças climáticas do Centro de Distribuição de Dados do IPCC (Painel Intergovernamental de Mudanças Climáticas) apresentam resultados bastante variáveis quanto ao comportamento da América do Sul. Contudo, todos preveem aumento de temperatura para todo o continente.

Quanto à precipitação as projeções indicam aumento de chuva em algumas regiões e diminuição em outras, podendo inclusive haver inversão em função da época do ano.

Sem dúvidas as mudanças climáticas também ocorrerão no Brasil e, talvez, com efeitos mais danosos pela vulnerabilidade histórica que o país apresenta a desastres naturais, como secas, enchentes e deslizamentos de encostas. Essas mudanças afetam diretamente a agricultura e as áreas florestais brasileiras

Alguns estudos simulando os impactos sobre a agricultura por meio de modelos matemáticos já foram apresentados para o trigo, milho, soja, café, feijão e arroz.

Esses estudos têm previsto perdas econômicas anuais provocadas pelo aumento de 1ºC na temperatura, chegando a valores de 375 milhões de dólares para o café, somando os estados de Minas Gerais, Paraná e São Paulo, e 61 milhões de dólares para o milho em São Paulo.

Além desses, outros estudos contemplam efeitos sobre pragas, doenças, solos e outros aspectos do sistema produtivo agrícola.

Ao se considerar que a condição climática será de fato alterada, com base nos cenários previstos pelo IPCC (10) é possível formular algumas hipóteses sobre a dinâmica da agricultura no Brasil e no mundo.

Culturas anuais

Uma hipótese aceitável é sua migração para zonas temperadas, com boa possibilidade de ganho de produtividade nas espécies de ciclo fotossintético C4, denominação dada ao grupo de plantas das gramíneas (milho, sorgo e cana-de-açúcar)

Esse grupo apresenta características anatômicas e fisiológicas implicam em maior habilidade dessas plantas em conviver em ambientes mais quentes e com elevada irradiância solar, tornando-as supostamente mais aptas a suportar as condições que devem imperar nos verões das regiões temperadas.

Já as plantas C3 (feijão, soja, café), em contrapartida apresentam maior sensibilidade às condições de oferta ambiental abundante em relação à temperatura e à radiação solar.

Neste tipo de ambiente ocorre o fenômeno conhecido como fotorrespiração nessas espécies que é tido como um processo de autodefesa do aparelho fotossintético, principalmente em plantas expostas às altas intensidades luminosas, com o objetivo de dissipar o acúmulo de moléculas que, em condições ideais de temperatura e radiação, são úteis à célula, mas que, quando produzidos intensamente, podem se acumular e danificar as estruturas fotossintéticas.

Com base nessa breve comparação, parece razoável inferir que as espécies C4 estejam mais preparadas para a elevação da temperatura do que as espécies C3.

As porcentagens de perdas de área indicam níveis diferentes de impactos sobre as diferentes culturas, sendo que o milho, gramínea de ciclo C4, sofrerá menos com as altas temperaturas, pois apresenta aumento da taxa de fotossíntese para temperaturas de até aproximadamente 30ºC. Estimativas preliminares para a cana-de-açúcar para os estados de São Paulo, Mato Grosso e Goiás, também apontam nessa direção.

Culturas perenes

Mostram melhor desempenho em ambientes tropicais com menor sazonalidade, onde as condições de temperatura e disponibilidade de água ocorrem de maneira adequada à manutenção do seu ciclo fenológico ao longo do ano.

Ao se considerar os novos cenários projetados pelos modelos climáticos, nos quais a temperatura deve se elevar ao longo de todo o ano e com mais intensidade no inverno e a chuva deve se concentrar durante os meses de verão, acentuando e prolongando o período de seca no inverno, é razoável formular a hipótese de que a deficiência hídrica neste período aumentará em comparação ao que se observa atualmente.

Consequentemente, as espécies perenes teriam maior dificuldade em suportar o estresse por falta d’água durante o período mais seco do ano, sendo mais prejudicadas que as culturas anuais.

Porém, as respostas fisiológicas às diferentes condições ambientais não são lineares e mesmo sem alterações genéticas, plantas crescendo sob nova condição ambiental mostram capacidade de adaptação.

Um exemplo é o comportamento de plantas crescendo em estufas com aumento da concentração de CO2, ocorrendo um fenômeno conhecido como “fertilização por CO2”. Em condições de campo esse comportamento não é tão claro.

Patógenos de plantas

Estão normalmente presentes em sistemas naturais e agrícolas, sendo um dos primeiros organismos a demonstrarem o efeito das mudanças climáticas devido à numerosa população, facilidade de reprodução e dispersão e curto espaço entre gerações.

Dessa forma, eles constituem um grupo fundamental como indicador biológico que precisa ser avaliado quanto aos impactos das mudanças climáticas além de serem responsáveis por perdas de produção e uma ameaça potencial à sustentabilidade dos agroecossistemas.

Insetos-praga

Alguns estudos têm demonstrado que a introdução de fungos endofíticos (vivem dentro da planta sem causar danos) em plantas de importância agronômica as torna mais resistentes a alterações do clima.

Dessa forma, a elevação do nível de CO2 atmosférico, por exemplo, pode afetar, além das relações entre a planta hospedeira e o microrganismo endofítico, também as relações entre insetos herbívoros e as plantas, e destes com os endofíticos.

Tal alteração ambiente pode causar efeitos na composição nutricional e em fatores aleloquímicos das folhas, sendo que para muitas plantas, a redução do valor nutricional resulta do aumento do conteúdo de amido e carboidratos e declínio no teor de nitrogênio. Essas alterações causam mudanças no consumo e crescimento de insetos herbívoros.

Como as folhas apresentam aumento da relação carboidrato/nitrogênio em ambientes com elevado teor de CO2, os insetos compensam parcialmente essa mudança aumentando as taxas de consumo.

É importante salientar que as respostas fisiológicas das diferentes plantas, patógenos e insetos às diferentes condições ambientais não são lineares e, mesmo sem alterações genéticas, plantas crescendo sob nova condição ambiental mostram capacidade de se adaptação. É preciso avançar nas simulações de cenários agrícolas que sejam mais próximos do futuro real e processos fisiológicos.

O desenvolvimento de pragas e doenças com base na alteração climática, as mudanças de métodos nos sistemas produtivos e as projeções de avanços tecnológicos devem ser passíveis de modelagem matemática e incorporáveis aos modelos hoje utilizados para que possamos compreender melhor as mudanças que estão por vir.

O Brasil por possui uma matriz energética relativamente limpa e, resolvida a questão do desmatamento e das queimadas, poderá deixar de ser um dos maiores emissores do mundo para ocupar uma posição de destaque no cenário ambiental global.

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