O que é a agricultura de precisão?
A agricultura de precisão, ou agricultura 4.0, está a revolucionar a gestão agrícola ao integrar tecnologias avançadas para otimizar a produção. Esta metodologia utiliza dados obtidos através de diversas ferramentas tecnológicas, como sensores, satélites, drones e sistemas de informação geográfica (SIG), para monitorizar e analisar as condições do solo, o clima e o estado das culturas. O objetivo é minimizar os insumos, maximizar o rendimento e reduzir o impacto ambiental das práticas agronómicas, adaptando-as às necessidades específicas de cada parcela. Embora os benefícios sejam significativos, a adoção destas tecnologias enfrenta algumas barreiras relacionadas com o custo e a complexidade técnica.
Sistemas utilizados na agricultura de precisão
A agricultura de precisão baseia-se no uso coordenado de ferramentas tecnológicas que permitem conhecer, interpretar e atuar sobre a variabilidade das culturas. A seguir descrevem-se os cinco principais sistemas que constituem a sua base operacional:
- Sistemas de posicionamento global (GPS e GNSS):
Permitem localizar com exatidão parcelas, equipamentos e operações agronómicas. A sua precisão facilita tarefas como a sementeira guiada, o trabalho linear do solo ou a colheita automatizada, reduzindo sobreposições e erros. - Sensores remotos e proximais:
Integrados em drones, satélites ou equipamentos terrestres, estes sensores captam dados sobre o estado fisiológico da cultura, o teor hídrico do solo ou a presença de stress. São essenciais para antecipar necessidades e ajustar decisões de gestão. - Sistemas de informação geográfica (SIG):
Permitem analisar espacialmente os dados recolhidos e representar a variabilidade das parcelas através de mapas temáticos. Assim, facilita-se a tomada de decisões diferenciadas de acordo com as características de cada zona. - Tecnologia de taxa variável (VRT):
Automatiza a aplicação localizada de insumos como fertilizantes, sementes ou fitofármacos, ajustando a dose às condições específicas de cada ponto do terreno. Isto melhora a eficiência e reduz o impacto ambiental. - Plataformas de gestão digital agrícola:
Software especializado que integra os dados gerados pelos diferentes sistemas, facilitando a análise e o acompanhamento das operações agrícolas. Algumas ferramentas incorporam inteligência artificial e modelos preditivos para otimizar a produção.
Estes cinco sistemas trabalham de forma complementar, permitindo uma gestão agronómica mais precisa, eficiente e sustentável, alinhada com os objetivos de inovação e resiliência do setor agroalimentar.
Sensores para a agricultura de precisão
A sensorização e a conexão das diferentes fontes de dados são fundamentais neste novo contexto. As máquinas agrícolas tornam-se cada vez mais inteligentes e adaptam-se às condições da cultura e do ambiente, bem como às exigências de produção do agricultor.
Existe uma tendência para desenvolver nova maquinaria agrícola que integra sensores inovadores com o equipamento de campo, de modo a ajustar o seu funcionamento às necessidades da cultura de forma inteligente e automática. Isto facilita o trabalho do agricultor, aumenta o rendimento da cultura e, consequentemente, o lucro.
Um exemplo é a integração de sensores que avaliam a massa foliar da cultura para ajustar o tratamento fitossanitário a aplicar, reduzindo desperdícios e o impacto ambiental. Ou sensores que medem a carga de fruto e a sua maturação para planear e otimizar a colheita. Para isso, é fundamental tanto o uso de sensores avançados como a incorporação de veículos terrestres autónomos (robôs), guiados (tratores) ou veículos aéreos como drones. Por exemplo, os japoneses utilizam drones na agricultura há mais de uma década. Atualmente, o seu uso generalizou-se devido a duas razões principais: a versatilidade desta ferramenta agrícola e a redução de custos.
Os principais benefícios esperados do uso da maquinaria agrícola de última geração são melhores condições de trabalho no campo e aumento da qualidade da produção.
Vantagens da agricultura de precisão
Tendo em conta que a agricultura de precisão se refere a técnicas cujo objetivo é otimizar a qualidade e a quantidade da produção agrícola, a sua influência no futuro da agricultura é inquestionável. As principais vantagens são:
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Gestão mais eficiente dos recursos: permite uma utilização mais eficiente da água, dos fertilizantes e dos pesticidas, reduzindo custos e minimizando o impacto ambiental.
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Melhoria da produtividade: fornece dados precisos que ajudam a tomar decisões informadas, otimizando práticas agrícolas e aumentando os rendimentos.
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Deteção precoce de pragas e doenças: contribui para a deteção precoce, facilitando uma intervenção oportuna e reduzindo perdas.
A recolha de toda a informação de campo proveniente dos sensores, juntamente com dados de origem, tratamentos ou informação meteorológica carregada na nuvem, permitirá aplicar modelos de apoio à decisão para melhorar o rendimento das culturas, antecipar problemas e reforçar os resultados de exploração dos agricultores que apostarem nas novas tecnologias. Um exemplo disso encontra-se no setor vitivinícola.
As explorações vitivinícolas têm de avaliar a qualidade da uva de forma rápida, fiável e objetiva. Para tal, o controlo das variáveis que afetam a uva deve começar nas fases de produção: acompanhamento da maturação do fruto, deteção de doenças, planeamento adequado da vindima, etc. Posteriormente, a qualidade deve ser medida à receção na adega. Para isso estão a ser utilizadas diferentes tecnologias como a refratometria, tituladores, analisadores multiparamétricos, espectrofotómetros de infravermelho e biossensores.
Barreiras que dificultam a adoção da agricultura de precisão
Apesar das suas vantagens, existem várias barreiras que dificultam a adoção da agricultura de precisão, como se confirmou durante a análise setorial com empresas colaboradoras:
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Custo de implementação das tecnologias: uma das principais limitações é o custo. Equipamentos e sistemas avançados, como drones, sensores de alta precisão e plataformas de análise de dados, podem ser proibitivos e representar uma despesa injustificada para muitas pequenas e médias explorações agrícolas.
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Complexidade técnica: a complexidade técnica de muitas destas tecnologias exige formação especializada, o que pode ser um desafio para agricultores e técnicos de campo que não possuam conhecimentos prévios ou que sejam relutantes em alterar métodos tradicionais. A falta de programas de capacitação acessíveis e eficazes pode agravar esta situação, dificultando a transição para práticas mais tecnológicas e eficientes.
As 3 vias para superar as barreiras à adoção da agricultura de precisão
Para superar estas dificuldades, a AINIA trabalha no projeto AGRISME, que desenvolve e aplica tecnologias inovadoras como imagens de satélite, sistemas de teledeteção de baixo custo e a criação de um espaço de dados integrado. Para tal, o AGRISME tem trabalhado em três vias principais:
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Acesso e recuperação de imagens de satélite de bases de dados abertas e gratuitas: como as dos satélites Sentinel 16, incluídos no Programa Copernicus de Observação da Terra da União Europeia.
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Implementação de um sistema de teledeteção de baixo custo: baseado numa câmara multiespectral integrada num drone, com o objetivo de caracterizar árvores e extrair índices agronómicos das parcelas de forma eficiente, com menos tempo e recursos.
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Conceção de um espaço de dados: para armazenar, analisar e partilhar dados não só das fontes anteriores, mas também de outras atualmente utilizadas por agricultores e técnicos de campo.
O projeto prevê aproveitar a campanha 2024/2025 para avançar na integração das tecnologias selecionadas e criar uma caixa de ferramentas digitais AGRISME, com a qual se pretende demonstrar a capacidade transformadora das práticas de agricultura de precisão num setor particularmente relevante na Comunidade Valenciana: os citrinos.
Este projeto conta com o apoio da Conselleria dInnovació, Indústria, Comerç i Turisme da Generalitat Valenciana, através do IVACE, e é financiado pela União Europeia através do Programa FEDER Comunidade Valenciana 2021-2027.
