Análise de dados: como acontece na agricultura de precisão?

A agricultura brasileira está cada vez mais digital e, por meio da tecnologia e de práticas modernas, é possível aumentar a produtividade, fazer um uso preciso dos insumos e combater as pragas de maneira efetiva. Uma das soluções que proporcionam esses benefícios é a análise de dados.

Ela é feita por meio de ferramentas de Big Data, uma abordagem que utiliza dados digitais para fornecer informações aos produtores. A boa notícia é que essa tecnologia já é utilizada na produção agrícola e é uma aliada natural do setor. Continue a leitura para saber mais!

O que é Big Data?

O Big Data é um método de processamento de dados digitais, de modo que eles se transformam em informações relevantes para quem os utiliza. Em termos de agricultura, a análise de registros pode se transformar em práticas que otimizem a produtividade do dia a dia.

O Big Data não é uma ferramenta em si, mas um modo de extração de informações. Um software desse tipo utiliza diversas fontes para extrair conhecimentos sobre a produção agrícola, como:

• vídeos de geolocalização;
• mapeamento das características do solo;
• histórico de consumo de água na lavoura;
• rotação de culturas;
• informações públicas sobre o mercado agrícola, presentes na Internet.

O Big Data se baseia em cinco princípios; os chamados 5 Vs: velocidade, veracidade, variedade, volume e valor. Assim, um software mapeia as informações digitais e coleta cada uma em tempo real, de modo a transformá-las em expertise para o produtor.

Caso um produtor queira se proteger melhor contra o ataque de pragas, por exemplo, ele pode utilizar o Big Data para mapear os principais períodos do ano em que ocorre infestação. Aí, a aplicação de defensivos agrícolas se tornará mais estratégica.

O Big Data ainda atua em conjunto com a agricultura de precisão, em um ecossistema de soluções digitais e práticas para melhorar a produção e reduzir desperdícios. A análise de dados feita pelas ferramentas garante uma utilização precisa de adubos, sementes e outros insumos.

Quais são as vantagens em usar o Big Data?

Quais são os benefícios específicos de utilizar o Big Data na produção agrícola? Vamos conhecer alguns deles!

Avaliação geográfica

Programas de Big Data fornecem dados geográficos que fazem muita diferença para quem quer agir de acordo com as condições climáticas.

Por meio do Big Data, será possível analisar informações meteorológicas e tomar decisões com base nisso. O produtor consegue identificar o índice pluviométrico, registrar a posição e a velocidade dos ventos e monitorar variações de temperatura. Com esses dados em mãos, ele também consegue prevenir que a plantação seja prejudicada em caso de chuvas, por exemplo.

Aumento na produtividade

O aumento da produtividade na agricultura une o melhor de dois mundos: mais alimentos são desenvolvidos para atender à população mundial e o faturamento do produtor consegue bons resultados.

A utilização de Big Data é essencial para que esses dois objetivos sejam atingidos. A tecnologia é capaz de coletar dados para otimizar vários serviços. Aí, será possível monitorar a qualidade do solo, fazer um uso eficiente da água, realizar o controle de pragas que comprometem os resultados, entre outros.

Todos os dados relacionados aos processos na lavoura são cruzados para que as informações relevantes cheguem às mãos dos produtores. Desse modo, há uma melhoria na produção e o corte de desperdícios.

Decisões precisas

Ao adotar o Big Data em seus processos, o produtor terá mais informações para tomar decisões rápidas e embasadas. Como ele disporá de mais dados para trabalhar, será mais fácil visualizar claramente os melhores caminhos para seguir.

Acesso remoto

O uso do Big Data na agricultura garante que o produtor rural saiba o que está acontecendo em sua propriedade, mesmo que ele não esteja lá. Com a utilização de um computador ou de qualquer dispositivo conectado à Internet, será viável analisar indicadores e tomar decisões baseadas em informações sólidas. O mais interessante é que isso também pode ser feito a qualquer hora.

Quais são os sistemas utilizados na agricultura de precisão?

Além do Big Data, é possível utilizar outras tecnologias para gerir as plantações de forma mais precisa. Nesse contexto, surge a agricultura de precisão — uma abordagem que enfatiza a importância de equipamentos modernos para melhorar a produtividade no campo.

Parte do conceito mais amplo de agricultura 4.0, a agricultura de precisão utiliza ferramentas como as seguintes:

• navegação por satélite, que permite que as máquinas agrícolas se movam de maneira bem planejada, mesmo em áreas irregulares;
• aplicação de fertilizantes e outros corretivos químicos com precisão, na quantidade correta e de acordo com as características da planta;
• monitoramento dos níveis de fertilidade no solo, como o acompanhamento das necessidades de nutrientes;
• acompanhamento das condições da planta em tempo real;
• controle das pulverizações, baseado em técnicas avançadas de georreferenciamento. Assim, será possível cortar os desperdícios no uso de produtos químicos;
• implementação de mapas de produtividade, já que os agricultores conseguem identificar áreas com maior ou menor produtividade, de modo a focar os seus esforços, direcionando-os adequadamente.

Já em relação a tecnologias específicas para adotar em sua operação, podemos citar:

• drones, que ajudam o produtor a ter uma visão mais ampla da lavoura e identificar pontos para intervenção;
• telemetria, para coletar dados das máquinas agrícolas e melhorar a tomada de decisão;
• semeadoras tecnológicas, para um plantio mais eficiente e focado;
• sensores, que captam informações relacionadas à temperatura, à irrigação, à salinidade, à umidade relativa do ar, entre outros.

Como acontece a análise de dados na agricultura de precisão?

A análise de dados no agronegócio permite que os agricultores e as empresas tomem decisões mais informadas e precisas. Por meio da coleta e do processamento de dados, é possível obter insights valiosos sobre o solo, o clima, as culturas, as pragas, as doenças e até mesmo sobre o mercado.

A análise de dados no agronegócio é impulsionada por uma variedade de ferramentas e métodos de Big Data que permitem coletar, processar e analisar os dados de forma eficiente. Vamos conhecer as várias etapas acerca de como isso ocorre!

Avaliação inicial

O produtor que esteja decidido a usar o Big Data em seus processos precisa realizar uma avaliação inicial da propriedade, assim como estabelecer necessidades e objetivos. Algumas dicas: considere as culturas que vai cultivar, o tamanho total da área e os recursos disponíveis (financeiros e naturais).

Coleta de dados

Busque softwares de Big Data e dispositivos de monitoramento para começar a coleta de dados. Eles podem se centrar em informações climáticas, no nível do solo, no estado das culturas e na umidade, formando a base da produção de conhecimento mais aprofundado.

Análise de dados

A análise de dados em si é feita com softwares para processar os dados coletados. Alguns dos programas contam com Inteligência Artificial (IA) para identificar padrões e tendências, oferecendo insights de forma mais rápida.

Planejamento de cultivo

Com base nas informações produzidas, implemente mudanças na sua operação. Busque meios de otimizar a irrigação e o uso de fertilizantes e defensivos agrícolas, por exemplo, de acordo com as características de cada área.

Monitoramento em tempo real

O monitoramento é uma das principais práticas da agricultura de precisão. Com boas plataformas, será possível visualizar painéis de controle e realizar ajustes por meio de aplicativos. Aí, a tomada de decisão também ocorre em tempo real.

Treinamento da equipe

É importante que outros trabalhadores da propriedade saibam lidar com a tecnologia. Busque treinamentos para que eles consigam empregar o Big Data e a análise de dados no dia a dia, de modo que todos os envolvidos possam extrair insights das informações processadas.

Agora que você entendeu como é feita a análise de dados no campo e a importância do Big Data para a produção agrícola, já poderá buscar parceiros para implementar soluções apropriadas aos seus objetivos. Priorize profissionais com experiência no mercado, de modo que as tecnologias rendam uma melhoria efetiva na produtividade das suas lavouras.

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