Quando a Revolução Verde entrou em pleno andamento no final da década de 1960, os avanços tecnológicos incitaram um crescimento sem precedentes na produção agrícola. A criação de cereais de alto rendimento, bem como novos fertilizantes e pesticidas permitiram uma maior segurança alimentar e levaram a uma grande reconstrução da produção, distribuição e consumo de alimentos em todo o mundo. Os refinamentos desses desenvolvimentos estão em andamento hoje, com maior acesso a dados que promovem práticas de cultivo ajustadas em todos os tipos de cultura.
Agricultura de precisão
Muitas vezes abreviado por aqueles na indústria para Precision Ag ou mesmo apenas PA, agricultura de precisão refere-se às ferramentas e técnicas na produção agrícola que são desenvolvidas para otimização . Seus princípios se concentram na medição granular da produção agrícola. A introdução da orientação por GPS para tratores no início da década de 1990 marca o início da PA e agora é a ferramenta mais prevalente no kit de agricultura orientada por tecnologia. A conexão de dados de localização GPS de satélites aos controles do rastreador permitiu a direção automática com base nas coordenadas de campo. Isso limita os passes de sobreposição e resulta em economia de mão de obra e menos desperdício de insumos. O cenário atual da agricultura de precisão é moldadopor duas tendências principais: coleta de big data com análise avançada e robótica.
A agricultura de precisão é informada pela agronomia de precisão – isso inclui ferramentas que melhoram especificamente a precisão na metodologia de cultivo. Coisas como mapeamento, teste de solo e coleta remota de dados permitem estratégias escaláveis com maior chance de sucesso.
Agricultura Inteligente
As ferramentas que fornecem conectividade e acesso a dados são categorizadas como agricultura inteligente . A agricultura inteligente pergunta: ‘Como as informações coletadas podem ser usadas de forma eficaz?’ e inclui todas as operações agrícolas. O acesso a dados em tempo real sobre as condições ambientais pode ser alcançado com smartphones e tablets comuns, capacitando as equipes a tomar decisões com dados concretos em vez de simplesmente intuição.
Ter os meios para obter informações sobre todos os fatores relacionados à produção agrícola é conseguido não apenas por ferramentas de precisão (como sensores que geram dados brutos), mas por ter uma conexão de rede robusta no campo. A agricultura inteligente funciona quando todas as máquinas e tecnologia de uma operação podem se alinhar de forma eficiente, apesar de não serem criadas pelo mesmo fabricante.
Agricultura digital
A agricultura digital aponta para a criação de valor a partir dos dados. Utilizando equipamentos de PA e integrações da Internet das Coisas (IoT), algoritmos avançados podem gerar insights com eficiência a partir da enorme quantidade de dados já disponíveis.
A agricultura de precisão e a agricultura inteligente são integradas à agricultura digital e descrevem a execução da estratégia orientada por dados no que se refere à produção agrícola. Este é um campo nascente (sem trocadilhos!), com processamento automatizado de dados e redes totalmente integradas ainda não é uma realidade. Mas está no horizonte. A European Agricultural Machinery Association oferece alguns exemplos atuais de aplicações de agricultura digital em seu white paper de 2017, como:
Dados como facilitadores de tecnologia: A Tecnologia de Taxa Variável (VRT) baseada em amostragem de solo foi inicialmente limitada a um punhado de amostras de solo, mas foi aprimorada com a entrada de monitoramento de rendimento. O próximo passo é melhorar os mapas de taxa variável com algoritmos baseados em dados de vários campos e levando em consideração parâmetros não relacionados diretamente ao campo em si, como características das sementes e condições ambientais.
Processos de produção aprimorados: Os processos de produção conectados, juntamente com a coleta (parcialmente) automatizada e a análise direcionada de dados, permitem um novo nível de transparência e avaliação da situação operacional atual, oferecendo novas oportunidades de controle operacional.
Suporte à decisão: Para processamento de dados e, em particular, análise de dados, sistemas especialistas estão disponíveis para o cliente final, o que seria difícil ou impossível para fazendas individuais obterem pelo processamento interno de dados. Em outras palavras, os agricultores podem agora alavancar um nível de conhecimento até então desconhecido de parceiros externos.
Troca de dados/benchmarking: A rede com parceiros externos e, em particular, a integração automatizada de informações e dados, leva a uma base de conhecimento consideravelmente mais ampla e, portanto, a uma tomada de decisão rápida e bem fundamentada. O valor (algoritmos) é criado com base em dados capturados em outras áreas da cadeia produtiva.
As operações agrícolas, entradas e saídas são otimizadas: as sementes são otimizadas para o campo e as condições ambientais, o equipamento é otimizado para o trabalho. Os dados são usados para aprimorar o desempenho desses produtos de entrada com serviços adicionais.
Taxas de adoção de novas tecnologias
Desde que a proliferação de dispositivos inteligentes no amplo mercado consumidor começou na década de 2010, a taxa de adoção da agricultura de precisão em operações menores aumentou em ritmo acelerado. Dispositivos móveis, internet de alta velocidade, satélites acessíveis – todas essas ferramentas têm uma barreira de entrada menor do que equipamentos como máquinas agrícolas pesadas, cuja substituição exige um grande investimento inicial. Estudos sugerem que cerca de cinqüenta por cento dos produtores atualmente empregam pelo menos uma ferramenta de agricultura inteligente, e são os métodos de coleta de dados de baixo custo que permitem que operações menores sejam contadas entre os adotantes da agricultura de precisão.
Ao fazer grandes investimentos em tecnologia de precisão, as operações devem pesar o retorno de investir na despesa de capital. Considerar o tamanho da fazenda, os rendimentos e os preços de mercado fazem parte do processo de tomada de decisão. Por exemplo, os retornos são estimados por acre, de modo que fazendas maiores podem alocar um orçamento maior para tentar novas abordagens. Na extremidade menor, para quando o rendimento de uma operação é inferior a 140 bushels por acre, a pesquisa sugere que a taxa de adoção de abordagens baseadas em tecnologia é bastante baixa, em menos de dezessete por cento.
