A agricultura é uma atividade de constante desenvolvimento. O aperfeiçoamento, as tecnologias, a capacitação do agricultor nos mostram que a agricultura sempre foi um campo de evolução. Ao contrário do que muitos imaginam, o agricultor é um pesquisador ativo pois é quem vivencia todo o processo produtivo. Dessa forma, consegue perceber a eficiência de diferentes manejos pois está sempre trabalhando com experimentação, testando novas sementes, fertilizantes, defensivos, diferentes tipos de manejo e utilização de tecnologias da chamada agricultura 4.0 mais conhecida como agricultura digital. 

          Para produzir alimentos de forma sustentável e atender às demandas crescentes da população, com previsão de crescimento de mais 2 bilhões até 2050, a agricultura do futuro necessita aumentar a produtividade, extraindo o máximo de valor de cada etapa do ciclo de produção. O processo de produção deve integrar conhecimentos agronômicos, grandes bases de dados agrícolas (Big Data), tecnologias  inovadoras  de  sensores,  satélites,  veículos  aéreos  não  tripulados, máquinas e robôs autônomos, softwares e plataformas em nuvens (em geral, a disponibilidade de recursos computacionais, especialmente armazenamento  e  processamento,  que  dispensa  o  gerenciamento  ativo  direto do usuário final) (BASSOI et al., 2019).

          Graças a utilização das tecnologias disponíveis se consegue aumentar a produção por área sem aumentar a área plantada, evitando a abertura de áreas destinadas à preservação ambiental, utilizando insumos agrícolas em quantidades corretas e eficientes para produção, evitando perdas que possam causar danos ao meio ambiente e desta forma, cada vez mais abrir a visão de que agricultura sustentável é uma aliada da agricultura 4.0.

          Para Bassoi et al. (2019) a automação no meio rural é uma realidade. Ela ocorre em todas as etapas dos sistemas de produção (preparo e plantio, colheita, tratos culturais, processamento etc.) visando o aumento da produtividade; otimização do uso do tempo, insumos e capital; redução de perdas na produção; aumento da qualidade dos produtos e melhoria da qualidade de vida do trabalhador rural. Entretanto, a introdução dos novos conceitos da agricultura de precisão e das ferramentas da era digital, com grande conectividade e integração de sensores e dados, tem gerado novas demandas tanto em termos de novos dispositivos como de integração de sistemas, de novos métodos e protocolos.  Devido à complexidade dos processos de produção agropecuária, que inclui aspectos biológicos, ambientais e socioeconômicos, a automação constitui-se em uma fronteira com enorme oportunidade de avanço.

          Com objetivo de ampliar o conhecimento neste texto vamos abordar alguns temas que estão relacionados com o avanço da agricultura, como: a agricultura de precisão, a utilização de drones e a agricultura digital.

Agricultura de precisão 

          A agricultura de precisão é uma técnica de manejo que considera a variabilidade espacial e permite a aplicação sítio-específica de insumos, como fertilizantes, corretivos, defensivos, sementes, água e outros. Considerando também a variabilidade temporal, a agricultura de precisão permite uma utilização mais racional dos insumos, no momento, local e dose corretos, com potencial de benefícios econômicos e ambientais (EZENNE et al. 2019). Sendo a agricultura de precisão um sistema de manejo e gestão da produção altamente dependente  de  dados  e  informações  de  campo  (plantas,  animais,  solo,  clima, máquinas etc.), georreferenciados, digitalizados e de alto fluxo, ela fornece  uma  base  estrutural  e  conceitual  para  conectar  os  sistemas  de  produção agropecuários ao mundo digital, abrindo um canal de coleta e compartilhamento de dados a partir do campo (BASSOI et al., 2019).

          A agricultura de precisão pode ser entendida como um ciclo que se inicia na coleta dos dados, análises e interpretação dessas informações, geração das recomendações, aplicação no campo e avaliação dos resultados (GEEBERS; ADAMCHUK, 2010).  Dessa forma, a agricultura de precisão é uma ferramenta que auxilia os produtores na tomada de decisões gerenciais no manejo das culturas, levando em conta a variabilidade espacial e temporal da lavoura para obter máximo retorno econômico e reduzir o impacto ambiental (INAMASUET al., 2011). É, portanto, uma cadeia de conhecimentos, na qual máquinas, dispositivos, equipamentos e softwares são ferramentas para a coleta de dados, os quais devem ser organizados e interpretados, gerando informações para apoiar a gestão (INAMASU; BERNARDI, 2014).

          A contribuição das ferramentas de agricultura de precisão na sustentabilidade dos sistemas agropecuários vai além do mapeamento das necessidades de insumos, produção e extração de nutrientes. Podem também contribuir para o planejamento conservacionista, como mostraram Berry e al. (2003; 2005).  Os autores demonstraram a conservação do solo e da água por meio da utilização de tecnologias espaciais integradas (gps, sensoriamento remoto e Sistema de Informações Geográficas – sig), que auxiliam na análise das relações espaciais e temporais para uma melhor compreensão do funcionamento destes sistemas.  Dessa forma, seria possível selecionar as práticas de manejo que maximizem os rendimentos e qualidade das culturas, concomitantemente à otimização do uso de insumos, e às reduções nas perdas de solo e água das áreas agrícolas (DELGADO; BERRY, 2008). E isso pode ser alcançado a partir da determinação da altimetria, do estabelecimento dos fluxos de água e das áreas de risco de erosão.

          A aplicação de insumos à taxa variável tem sido a principal forma de uso das ferramentas de agricultura de precisão no manejo das culturas (INAMASU; BERNARDI, 2014). A Figura 1 mostra um mapa de recomendação de adubação fosfatada estabelecido a partir de amostras de solo georreferenciadas. Observa-se que a aplicação de fertilizantes sem considerar a variabilidade espacial pode levar a impactos ambientais e econômicos negativos e, dessa forma, comprometer a sustentabilidade do sistema de produção agropecuário (SANTOS et al., 2017; BERNARDI et al., 2016).

          A automação é como um sistema no qual os processos operacionais de produção agrícola, pecuária e/ou florestal são monitorados, controlados e executados por meio de máquinas e ou dispositivos mecânicos, eletrônicos ou computacionais para ampliar a capacidade de trabalho humano (INAMASUET al., 2016).  A agricultura de precisão pode ser citada também como um caso de sucesso de emprego da automação. Muitos dispositivos utilizados na agricultura de precisão são equipamentos e máquinas agrícolas com grande utilização de eletrônica e sistemas digitais (BASSOI et al., 2019).

Agricultura digital/ agricultura inteligente/ smart farm

          A literatura sobre agricultura inteligente (ai) ou smart farm (sf) é recente. Os rápidos desenvolvimentos na internet das coisas – internet of things, IoT (VERDUM et al., 2016) – e a computação em nuvem estão impulsionando a agricultura inteligente (SUND-MAEKERET al., 2016) ou agricultura digital (BASSOI et al., 2019). A base para o avanço neste setor envolve uma combinação de tecnologias da internet e tecnologias orientadas para o uso de objetos inteligentes (BRETTELET al., 2014; LIAO et al., 2017). 

          Mas se a agricultura de precisão considera a variabilidade no campo, a agricultura inteligente vai além, pois estabelece as ações de gerenciamento, não apenas com base na localização do campo, mas também nos dados armazenados, reforçada pelo contexto e da situação da lavoura, e ainda alimentado por dados coletados em tempo real (WOLFERT; SØRENSEN; GOENSE, 2014). Desta forma, existem interfaces e tecnologias que se sobrepõem e englobam ideias como agricultura de precisão e sistemas de informação de gestão na agricultura, que foram derivados da ideia do sistema de informação de gerenciamento da propriedade (Farm Management Integrated System, fmis). O fmis foi definido por Sørensen et al. (2010) como um sistema projetado para coletar, processar, armazenar e disseminar dados em um formato padronizado para executar operações e funções em propriedades rurais. A agricultura inteligente incorpora as tecnologias de informação e comunicação em máquinas, equipamentos e sensores em sistemas de produção agrícola, e permite gerar um grande volume de dados e informações com inserção progressiva de automação no processo (PIVOTO et al., 2017). 

          O uso de ferramentas de agricultura inteligente é possível devido aos sensores desenvolvidos para uso na agricultura. De acordo com Lehmann et al. (2012), um sensor é um dispositivo eletrotécnico que responde a um estímulo físico/químico de maneira específica, e que pode ser transformado em uma grandeza física ou um sinal, para fins de medição e/ou monitoramento por um instrumento (BASSOI et al., 2019).

          A agricultura digital, devido ao aporte computacional disponível aos usuários, introduziu um novo nível de tecnologia, que inclui a robótica, sensoriamento remoto, geoprocessamento, tomada de decisão e processos estatísticos (BASSOI et al., 2019). Soma-se a isso, ainda, o surgimento da IoT, que permite que objetos sejam controlados remotamente por meio de uma rede, criando uma integração direta entre o mundo físico e os sistemas baseados em computador (LEHMANN et al., 2012). A aplicação dos conceitos de IoT na área agrícola tem um grande potencial de crescimento, pois as tecnologias como Rede De Sensores Sem Fio (rssf) e de identificação por frequência de rádio (Radio Frequence Identification, rfid) estão se tornando cada vez mais acessíveis e de baixo custo. E assim, surgem as chamadas fazendas inteligentes ou smart farms (KALOXYLOS et al., 2012), nas quais o agricultor utiliza estas tecnologias, associadas à localização móvel e ao acompanhamento e monitoramento de objetos em tempo real.

Drones

          Uma das tecnologias utilizadas na agricultura de precisão se trata dos drones ou também conhecidos como VANT’S (Veículos aéreos não tripulados) (GONÇALVES; CAVICHIOLI, 2021). Inicialmente desenvolvidos por indústrias bélicas, os drones ganharam novas tarefas em outros espaços, como na agricultura. (MESQUITA, ARIOSTO, 2014).

          Os drones possuem vários modelos, desde os mais simples aos mais complexos, daqueles que executam várias funções aos que são utilizados para lazer. Os drones possuem três tipos de variedade, podendo ser: drones de asa fixa, drones multi-rotores e drones de rotor único. (SENAR, 2018). Eles são capazes de nos mostrar imagens que dificilmente conseguiríamos ver por possuírem câmeras de alta qualidade, recolhendo imagens com alta definição e em lugares específicos e de difícil acesso. As câmeras dos drones são divididas em dois tipos, sendo câmeras RGB e NIR e câmeras multiespectrais. (DRONES E ENGENHARIA, 2020).

          Com a modernização no campo, os drones estão cada vez mais disponíveis, seja para pequenos ou grandes produtores. Segundo Bruna Eduarda Meinen Feil (2018), as vantagens do uso dos drones na agricultura são: redução do tempo de monitoramento da área cultivada, mapeamento de áreas de difícil acesso, descobrimento de adversidades na lavoura (como pragas, doenças e excesso ou escassez na irrigação), medição da concentração de água e nutrientes no solo, custo reduzido e imagens de alta qualidade (GONÇALVES; CAVICHIOLI, 2021). Suas desvantagens são: restrições para o voo com limite de altura, raio de operação e locais inapropriados como aeroportos, documentação necessária para pilotagem dos drones e em alguns drones multi-rotores, o baixo tempo de operação no ar (MEINEN FEIL, 2018).

          Em poucos anos, os drones se modernizaram em toda a sua composição e com isso passaram a beneficiar setores que até então não havia muita tecnologia, como o setor da agricultura. Atualmente são mais acessíveis para os produtores que podem adquirir um equipamento ou alugá-los, fazendo assim, com que a produtividade da lavoura possa aumentar. (GIRALDELI, 2019). De acordo com Bastos (2015), essas são as atividades que os drones desempenham no campo que merecem destaque: A análise de cultura talvez seja o principal uso do drone na agricultura, realizam detecção de pragas ou doenças, falhas no plantio, excesso ou escassez de irrigação e análise da lavoura, através de softwares que capturam imagens. 

          O drone paira sob a cultura capturando imagens que em softwares são organizadas cronologicamente, possibilitando verificar o desenvolvimento da safra. (BASTOS, 2015). Através de imagens capturadas pelos drones em seu voo e utilização de softwares, possibilita-se a realização de medições no campo. Com as imagens capturadas pelos drones, é possível demarcar áreas, selecionando os melhores locais para realizar o plantio e até mesmo para demarcar fontes de água e rios para preservação (figura 2) (GIRALDELI, 2019).

          Com a alta tecnologia nos drones, a precisão deles se tornou excelente para a pulverização em lugares específicos reduzindo o custo com produtos químicos, pulverizando somente as áreas necessitadas, reduzindo em até 50% o custo dos insumos (GIRALDELI, 2019). Conheça as obrigações e regras para uso de drones na agricultura.

          Ainda de acordo com Ana Lígia Giraldeli (2019), com a utilização dos drones na agricultura, também é possível:

• Descobrir ocorrência de incêndios;
• Áreas desmatadas;
• Nascentes de rios;
• Reconhecimento de áreas com difícil acesso;
• Estimar produtividade;
• Mapeamento agrícola e hídrico;
• Impor a agricultura de precisão.

          Ao passar dos anos, a agricultura foi se modernizando e ganhado novas ferramentas para auxiliarem na produção, como máquinas, implementos agrícolas, insumos e os drones que inicialmente eram utilizados em atividades bélicas entraram de vez no setor da agricultura e ganharam novas versões, cada vez mais atualizadas com capacidade de novas tarefas. Foram desenvolvidos novos modelos, podendo ser de rotor único, multi-rotor ou de asa fixa, suas câmeras ficaram cada vez melhores, gerando imagens difíceis de enxergar a olho nu e até mesmo imagens em infravermelho (GONÇALVES; CAVICHIOLI, 2021).

          Com todas atividades desempenhadas com precisão, os drones se tornaram uma ferramenta fundamental na agricultura, com projeções de cada vez mais estar presente no campo, seja nas grandes ou pequenas propriedades, pois reduz o tempo e o custo dos produtores, por conseguinte, aumentando a produtividade (GONÇALVES; CAVICHIOLI, 2021).

          A tendência atual de elevação dos custos de produção, redução da mão de obra, aumento das exigências dos mercados por alimentos mais seguros, mudanças climáticas, conservação dos recursos naturais e contaminação ambiental são fatores que têm contribuído para a intensificação do desenvolvimento da automação e da agricultura de precisão. Este cenário tem exigido a implementação de novas práticas agrícolas, cada vez mais multidisciplinares, nas quais a automação e a agricultura de precisão são elementos chaves. (BASSOI et al., 2019).

Referências 

BASSOI, Luís Henrique et al. Agricultura de precisão e agricultura digital. TECCOGS: Revista Digital de Tecnologias Cognitivas, n. 20, 2019.

BASTOS, 2015. 15 usos de drones na agricultura e pecuária. Disponível em: https://revistagloborural.globo.com/Noticias/Pesquisa-e-Tecnologia/noticia/2015/05/15-usosde-drones-na-agricultura-e-na-pecuaria.html.

BERRY, J. K. et al. Precision conservation for environmental sustainability. Journal of Soil and Water Conservation, n. 58, v. 6, p. 332-339, 2003.

BERRY, J. K. et al. Applying spatial analysis for precision conservation across the landscape. Journal of Soil and Water Conservation, n. 60, v. 6, p. 363-370, 2005.

BRETTEL, M. et al. How virtualization, decentralization and network building change the manufacturing landscape: an industry 4.0 perspective. International Journal of Mechanical Engineering and Applications, v. 8, n. 1, p. 37-44, 2014.

DELGADO, J. A., BERRY, J. K. Advances in precision conservation. Advances in Agronomy, n. 98, p. 1-44, 2008.

DRONES E ENGENHARIA. TIPOS DE CÂMERAS PARA DRONES E AS IMAGENS GERADAS, 2020. Disponível em: https://blog.droneng.com.br/tipos-de-cameras-para-drones/.

EZENNE, G. I. et al. Current and potential capabilities of uas for crop water productivity in precision agriculture. Agricultural Water Management, v. 218, p. 158-164, 2019.

GIRALDELI, Ana Lígia. Drones na agricultura: como eles te ajudam a lucrar mais.Aegro, 2019.Disponível em: https://blog.aegro.com.br/drones-na-agricultura/. 

GONÇALVES, Vinícius Parlangeli; CAVICHIOLI, Fábio Alexandre. Estudo das funcionalidades dos drones na agricultura. Revista Interface Tecnológica, v. 18, n. 1, p. 321-331, 2021.

INAMASU, R. Y. et al. Portfólio automação agrícola, pecuária e florestal. São Carlos: Embrapa Instrumentação, 2016. 14 p. (Embrapa Instrumentação. Documentos, 60).

INAMASU, R. Y.; BERNARDI, A. C. C. Agricultura de precisão. In:bernardi, A. C. C. et al. (org.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília, df: Embrapa, 2014. p. 21-33.

INAMASU, R. Y. et al. Agricultura de precisão para a sustentabilidade de sistemas produtivos do agronegócio brasileiro. In:Inamasu, R.Y. et al. (org.). Agricultura de precisão: um novo olhar. São Carlos: Embrapa Instrumentação, 2011. p. 14-26.

KALOXYLOS, A. et al. Farm management systems and the Future Internet era. Computers and Electronics in Agriculture, v. 89, p. 130-144, 2012.

LEHMANN, R. J.et al. Future internet and the agri-food sector: state-of-the-art in literature and research. Computers and Electronics in Agriculture, v. 89, p. 158-174, 2012.

LIAO, Y. et al. Past, present and future of industry 4.0 – A systematic literature review and research agenda proposal. International Journal of Production Research, v. 55, n. 12, p. 3609-3629, 2017.

MEINEN FEIL, Bruna Eduarda. Vale a pena investir no uso dos drone na agricultura? Mais Soja. Disponível em: https://maissoja.com.br/vale-a-pena-investir-no-uso-de-drones-na-agricultura/. 

MESQUITA, Ariosto. O avanço dos drones. Agro DBO, 2014.

PIVOTO, D. et al. Scientific development of smart farming technologies and their application in Brazil. Information Processing in Agriculture, 2017.

Santos, K. E. L. et al. Geoestatística e geoprocessamento na tomada de decisão do uso de insumos em uma pastagem. Brazilian Journal of Biosystems Engineering, v. 11, n. 3, p. 294-307, 2017.

SØRENSEN, C. G. et al. Conceptual model of a future farm management information system. Computers and Electronics in Agriculture, v. 72, n. 1, p. 37-47, 2010.

WOLFERT, J.; SØRENSEN, C. G.; GOENSE, D. A future internet collaboration platform for safe and healthy food from farm to fork. Annual SRII Global Conference, 2014. Proceedings… San Jose, CA, USA: SRII p. 266-273, 2014.

Autores

Eng. Agr. Dra. Angélica Schmitz Heinzen

Eng. Agr. Msc. Carolina Custódio Pinto

Eng. Agr. Msc. Thiago Stella de Freitas