A agricultura de precisão, focada no manejo da variabilidade espacial no campo, marcou o início da transformação digital na agricultura. Esse processo cíclico de obtenção de dados, processamento, recomendação, atuação e avaliação do retorno, impulsionou a busca por tecnologias e ferramentas mais eficientes. Desde a amostragem georreferenciada com quadriciclos e drones até a utilização de sensores em colhedoras para medir a produtividade em tempo real, a agricultura de precisão pavimentou o caminho para a agricultura digital.
A amostragem de solo, uma etapa crucial na agricultura de precisão, evoluiu com diferentes técnicas, como a amostragem em grade e a amostragem dirigida. A utilização de sensores de condutividade elétrica aparente do solo, como o Veris e o EM38, permite um "raio-x" da área, identificando padrões de variabilidade e auxiliando na tomada de decisões para o manejo da fertilidade e identificação de problemas como doenças, pragas e compactação do solo.
Sensores mais avançados, como o Soil Reader, capaz de medir nitrogênio, fósforo e potássio em diferentes profundidades, e o Veris 3, que mede pH e matéria orgânica, além da condutividade elétrica, demonstram a constante inovação nesse campo. Na UFV, pesquisas com sensores de baixo custo, incluindo espectrometria para análise de solo, reforçam o compromisso com o desenvolvimento de tecnologias acessíveis e eficientes para a agricultura.
A agricultura digital expande o conceito de agricultura de precisão, incorporando novas tecnologias e uma quantidade massiva de dados. Câmeras adaptadas em drones, como a MAPIR, e câmeras multiespectrais, como a RedEdge e a Altum, geram índices de vegetação que revelam a variabilidade na saúde das plantas. Câmeras hiperespectrais, com centenas de bandas, oferecem um nível ainda maior de detalhe, abrindo novas possibilidades para a análise e o manejo das culturas.
A internet das coisas (IoT) conecta máquinas, sensores de solo, planta e clima, gerando um fluxo constante de dados em tempo real. Essa conectividade permite um monitoramento preciso e a tomada de decisões mais ágil e assertiva. O uso de satélites, como o Sentinel-2, Landsat-8, CBERS-4 e o Amazônia-1, complementa a obtenção de dados, fornecendo informações em escala regional e global.
Robôs autônomos, como o Bonirob da Bosch e o Thorvald, representam uma nova fronteira na agricultura. Essas plataformas versáteis podem ser equipadas com diversos sensores e ferramentas, executando tarefas como coleta de dados para melhoramento genético, pulverização precisa e cultivo do solo. O desenvolvimento de robôs capinadores, como o da empresa suíça Ecorobotix, que utiliza inteligência artificial para identificar e eliminar plantas daninhas, demonstra o potencial da robótica para uma agricultura mais sustentável e eficiente.
A inteligência artificial, e em particular o Machine Learning, desempenha um papel fundamental na análise e interpretação da grande quantidade de dados gerados pela agricultura digital. Técnicas de limpeza, visualização, estatística, geoestatística e modelagem são essenciais para extrair informações relevantes e criar modelos preditivos.
Algoritmos como Random Forest, Support Vector Machine (SVM) e redes neurais são utilizados para criar modelos de classificação e regressão, permitindo prever, por exemplo, a produtividade das culturas, o grau Brix das frutas, a ocorrência de doenças e a necessidade de irrigação.
O aprendizado supervisionado, que utiliza dados rotulados para treinar os modelos, e o aprendizado não supervisionado, que agrupa dados com características semelhantes, são abordagens importantes no Machine Learning. A definição de zonas de manejo, baseada na classificação não supervisionada, exemplifica o poder da inteligência artificial para otimizar o manejo da variabilidade espacial no campo.
A combinação de dados de diferentes fontes, como sensores, imagens de satélite e drones, com o poder do Machine Learning, possibilita a criação de modelos mais precisos e robustos, auxiliando os agricultores na tomada de decisões mais inteligentes e sustentáveis.
