Agricultura de precisão

Fertilização dirigida, satélites, sensores, espalhamento, pulverização, drones, RTK, robotização, software...

Agricultura de precisãoFertilização dirigida, satélites, sensores, espalhamento, pulverização, drones, RTK, robotização, software...

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A agricultura de precisão, que surgiu nos anos 80 nos Estados Unidos, baseia-se na utilização de tecnologias de informação e digitais para ter em conta a variabilidade espacial e temporal da produção agrícola nas práticas de cultivo. Mais especificamente, a Sociedade Internacional de Agricultura de Precisão(ISPA) define a agricultura de precisão como "uma estratégia de gestão que recolhe, processa e analisa dados espaciais, temporais e individuais, e os combina com outras informações para orientar decisões moduladas de gestão vegetal ou animal, a fim de melhorar a eficiência dos recursos, a produtividade, a qualidade, a rentabilidade e a sustentabilidade da produção agrícola".

Objectivos

A agricultura de precisão visa responder a múltiplos desafios económicos, agronómicos, ambientais e sociais:

• Económicos: aumentar os rendimentos médios de produção e/ou reduzir os custos de produção, nomeadamente os custos ligados à utilização de factores de produção. A heterogeneidade dos rendimentos tem uma origem natural (topografia, litologia, etc.), mas também uma origem humana ligada à atividade humana (mobilização do solo, aplicação de fertilizantes, etc.). A agricultura de precisão tem sido tradicionalmente utilizada para otimizar a utilização dos factores de produção, nomeadamente do azoto.
• Agronómica: otimização da adaptação das práticas às necessidades das culturas.
• Ambiental: redução de certos tipos de poluição ligados aos factores de produção, como a lixiviaçãodo azoto, e limitação da utilização dos recursos hídricos parairrigação.
• Social: melhorar o conforto no trabalho e otimizar o tempo de trabalho.

As 4 etapas da agricultura de precisão

A agricultura de precisão pode ser dividida em quatro etapas:

• Aquisição: recolha de dados para medir e quantificar a variabilidade da produção agrícola.
• Caracterização: aquisição de dados agronómicos para contextualizar e dar sentido aos dados recolhidos.
• Recomendações: analisar os dados recolhidos para compreender a variabilidade e escolher itinerários técnicos que tenham em conta essa variabilidade.
• Aplicação: implementar decisões de gestão das culturas (modulação de fertilizantes, irrigação, etc.).

Aquisição de dados e medição da variabilidade

Parâmetros medidos

As informações recolhidas permitem compreender a heterogeneidade dos diferentes parâmetros numa parcela:

• As caraterísticas físico-químicas e biológicas do solo: mapas de condutividade ou de resistividade eléctrica podem ser utilizados em conjunto com análises do solo e levantamentos de campo para estudar o estado do solo.
• O estado das culturas e/ou dos animais: necessidades de irrigação e de fertilização, estado de desenvolvimento, presença de agentes patogénicos, danos causados pelas geadas, etc.
• Condições climáticas.

Equipamentos de aquisição de dados

Existe uma vasta gama de equipamentos e tecnologias de recolha de dados, que podem ser classificados de acordo com uma multiplicidade de critérios técnicos ou agronómicos: a sua localização, quando estas ferramentas digitais são utilizadas para calcular as doses de fertilizantes, etc

Em função da sua localização, as ferramentas digitais de recolha de dados dividem-se em duas categorias:

• A proxidetecção: os dados são recolhidos por sensores situados na parcela, sensores embarcados nas máquinas agrícolas ou numa barra de espalhamento, aplicações para smartphone com introdução manual, etc.

• Deteção remota: trata-se de utilizar imagens obtidas por satélites (85% das imagens)aeronaves ou drones. A teledeteção permite uma cobertura espacial mais vasta do que a teledeteção.

As tecnologias utilizadas podem também ser distinguidas consoante efectuem ou não :

• Medições diretas.
• Medições indirectas.

No caso da fertilização azotada, por exemplo, é possível estimar as necessidades de azoto das plantas através de medições diretas (medição do nitrato na seiva) ou indirectas baseadas na reflectância, transmitância ou fluorescência das plantas para determinar os níveis de clorofila.

A maioria dos sensores e sondas não fornece informações completas: por exemplo, os mapas de satélite medem as alterações da quantidade de azoto nas culturas, mas não as quantidades absolutas. Por conseguinte, é necessário combiná-los com uma análise de parcelas regulares. Outro exemplo: os piranómetros não medem a humidade do solo, mas sim a radiação solar. Combinando-os com um anemómetro e um pluviómetro, podemos deduzir a higrometria do solo.

Mapa de rendimento de uma parcela agrícola. Aspexit

Mapas como os mapas de produtividade podem ser utilizados para visualizar a variabilidade dentro de uma parcela. O estudo da variabilidade intra-parcela através de mapas de produtividade tem sido mais amplamente desenvolvido na agricultura arvense. As ceifeiras-debulhadoras equipadas com sensores de fluxo podem medir a quantidade de grão que entra na tremonha.

Caracterização dos dados

Os dados brutos recolhidos são comparados com um diagnóstico agronómico para lhes dar significado.A inteligência artificial ou gráficos simples podem ser utilizados para inferir dados agronómicos a partir dos dados medidos. Por exemplo,a higrometriado solo pode ser estimada através da modelação da evapotranspiração e da medição de vários parâmetros, como a luz solar e a precipitação.

Recomendações e tomada de decisões

A análise dos dados permite escolher itinerários técnicos que tenham em conta a variabilidade medida. A tomada de decisões é facilitada pelo desenvolvimento de modelos de previsão e de ferramentasde apoio à decisão (DST), como os mapas de recomendação. Por exemplo, as recomendações de irrigação das culturas podem ser estabelecidas com base na modelização das necessidades de irrigação, ligadas à higrometria do solo numa parcela de terreno.

As bases de dados e a inteligência artificial são fundamentais para gerir e integrar na tomada de decisões as vastas quantidades de informação geradas pela aquisição e caraterização de dados.

A agricultura de precisão não tem por objetivo repensar todo o funcionamento do sistema de produção existente. Fornece ferramentas de medição e diagnóstico que podem ser utilizadas para otimizar o sistema de produção já existente. Os modelos informáticos e outras tecnologias digitais utilizadas não se destinam a substituir a tomada de decisões humana, mas a fornecer dados objectivos que facilitem a tomada de decisões.

Aplicação das decisões

Esta última etapa da agricultura de precisão consiste em pôr em prática decisões de gestão das culturas (ou dos animais) que tenham em conta a variabilidade medida e modelada, ou seja, em pôr em prática a modulação intra-parcelar. O princípio da modulação intra-plot pode ser resumido como "aplicar a dose certa, no sítio certo, no momento certo".

Para que práticas?

Ficheiro:4X-UHJ Agridrones d.jpg

Tratamento por drone.

Os equipamentos ligados podem ser utilizados para modular vários parâmetros e operações de cultivo:

• Doses de entrada.
• Densidade de sementeira.
• Preparação do solo.
• Irrigação.

A agricultura de precisão foi a que mais se desenvolveu nas culturas arvenses e, em menor escala, na viticultura. A sua aplicação mais frequente continua a ser a gestão da fertilização.

Equipamentos de intervenção

A modulação das doses pode ser efectuada por aplicação manual (orientada por ferramentas de apoio à decisão), por robotização ou por máquinas agrícolas.

De um modo geral, os equipamentos de modulação associados às máquinas agrícolas combinam :

• Uma antena GNSS, ou seja, um sistema de posicionamento GPS: existem vários sistemas de posicionamento(RTX, RTK, PPP, PPK, etc.) que diferem em termos do tipo de sinal utilizado, da transmissão ou não da correção do posicionamento em tempo real, do número de receptores utilizados, etc. Os cortes de secção assistidos por GPS podem ser utilizados para limitar as sobreposições durante a passagem.

• Equipamentos com regulação de caudal: as operações podem ser pré-programadas ou ajustadas em tempo real.
• Consola de orientação: as consolas de orientação podem funcionar com orientação assistida (que indica o caminho a seguir sem controlar os movimentos da máquina agrícola) ou auto-orientação (que controla os movimentos da máquina agrícola).A auto-orientação pode ser eléctrica (motor elétrico que actua no volante ou na coluna de direção) ou hidráulica (que actua no sistema de direção hidráulica).

Braço robótico para utilização agrícola. Aspexit

A robotização permite automatizar as tarefas efectuadas pelo homem, por exemplo, para aproximar ou sistematizar as passagens. É também uma forma de fazer face à penosidade do trabalho e à escassez de mão de obra. Por exemplo, existem robots de colheita de bagas que utilizam a inteligência artificial para reconhecer os frutos maduros. Outro exemplo são os robots de alimentação que podem individualizar as rações na criação de gado.

No entanto, os robots ainda não estão muito bem adaptados a ambientes não normalizados, com topografia irregular ou condições climáticas difíceis. Embora estejam a surgir muitas iniciativas, ainda é raro encontrá-los nas explorações agrícolas.

Estratégias de modulação

Podem distinguir-se duas estratégias de modulação das doses de factores de produção:

• Uma estratégia de compensação, que visa aumentar os rendimentos em áreas com baixo potencial de produção, aumentando as doses de insumos nessas áreas.
• Estratégia de otimização, que visa reduzir a quantidade de factores de produção utilizados. Trata-se de reduzir as doses de factores de produção nas zonas onde o potencial de produção é mais baixo e limitado por outros factores que não a quantidade de factores de produção, como a natureza do solo. Nestas zonas, um aumento das doses de factores de produção é um desperdício porque não aumenta o potencial de produção.

A integração

Em alguns casos, todas estas fases da agricultura de precisão são realizadas separadamente, com ferramentas distintas que exigem o manuseamento pelo operador (por exemplo, extração de dados de satélite, correção dos dados, importação dos dados para o trator). Noutros casos, as 4 etapas da agricultura de precisão são realizadas simultaneamente e de forma totalmente integrada: por exemplo, com um sensor de azoto combinado com um sistema de posicionamento GPS instalado no trator, que permite efetuar a modulação diretamente em tempo real.

A qualidade e a pertinência de um sistema de precisão dependem da precisão da mais fraca das 4 etapas: se a qualidade do sensor de aquisição de dados for fraca, a qualidade da análise dos dados e a pertinência das recomendações serão afectadas.

A integração e a normalização das 4 fases são um forte argumento a favor de um sistema funcional:

• Facilidade de interconexão (protocolos, conectores, etc.): A norma ISOBUS ou ISO 11783 foi definida pelaAEF (Agricultural Industry Electronics Foundation) para normalizar e simplificar as trocas de dados entre diferentes ferramentas de equipamentos móveis (sensores de bordo de um trator, por exemplo), mesmo que essas ferramentas sejam de fabricantes diferentes. No entanto, a instalação de um sistema ISOBUS completo pode ser bastante dispendiosa.

• Melhor consideração das capacidades de cada sensor e de cada elemento de aplicação.
• Menos interações e manipulações em cada etapa.

Dependência dos fornecedores de equipamentos

A aquisição de equipamentos de agricultura de precisão, muitas vezes complexos e dispendiosos, acarreta o risco de dependência em relação aos fabricantes desses equipamentos. Existem vários mecanismos que podem obrigar os agricultores a manterem-se no mesmo fornecedor:

• Condicionalismos técnicos: a interoperabilidade dos equipamentos ou das bases de dados de diferentes fabricantes não é deliberadamente assegurada, tornando impossível a utilização conjunta de equipamentos de diferentes fabricantes ou a partilha de dados.

• Condicionalismos jurídicos: a privatização dos dados produzidos coletivamente por um pequeno número de intervenientes, nomeadamente os fabricantes de máquinas agrícolas, permite limitar ou mesmo proibir a sua partilha. Estes condicionalismos criam uma dependência no tratamento dos dados recolhidos. Além disso, estes dados privatizados podem ser utilizados para desenvolver e comercializar novos equipamentos digitais adaptados a um determinado modo de produção, o que pode prender os agricultores a uma lógica de produção.
  
  

Não se esqueça de consultar o diretório das ferramentas digitais na agricultura! https://www.lesoutilsnumeriquesdesagriculteurs.com/

Fontes

• Este artigo foi redigido com a amável assistência de Corentin Leroux. https://www.aspexit.com/
• Buffet, Dominique & Oger, R.. 2000. Agricultura de precisão: gestão de dados e bases de conhecimento.https://www.researchgate.net/publication/257876410_Agriculture_de_precision_Gestion_des_donnees_et_des_bases_de_connaissances
• Leroux C. 2019. L'Agriculture de Précision en toute intimité. https://www.aspexit.com/lagriculture-de-precision-en-toute-intimite/
• Horizontes. 2020. Agricultura de precisão. https://leshorizons.net/cest-quoi-agriculture-de-precision/
• Ministério da Agricultura e da Soberania Alimentar. 2021. Os grandes desafios da agricultura digital: equipamentos, modelos agrícolas, big data. https://agriculture.gouv.fr/les-grands-enjeux-de-lagriculture-numerique-equipements-modeles-agricoles-big-data-analyse-ndeg-171

• P. Zwaenepoel, J.M. Le Bars. Agricultura de precisão. Ingénieries eau-agriculture-territoires, Lavoisier; IRSTEA; CEMAGREF, 1997, p. 67 - p. 79. hal-00461080. https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-00461080/document

• Yara. 2019. Entrevista com Gilbert Grenier sobre agricultura de precisão. https://www.yara.fr/fertilisation/blog/agriculture-de-precision/