Algoritmos na agricultura: o que são e como são usados?

Por Equipe FieldView™ em 07/01/2022 18:08:31

A aplicação dos algoritmos na agricultura traz inúmeros benefícios aos produtores, como previsão da safra, detecção de falhas na lavoura e análise da colheita

 

 

algoritmos na agricultura processam dados que são gerados no campo

Os algoritmos na agricultura processam dados que são gerados no campo, permitindo ao produtor  compreender melhor o seu cultivo

 

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Na agricultura digital, softwares geram dados e soluções que apoiam o produtor na tomada de decisão. Como isso é possível? Algoritmos utilizados na agricultura recebem estes dados, que são processados e transformados em informações de relevância para a gestão do campo. 

Os algoritmos são uma tecnologia de Inteligência Artificial que analisa as situações do dia a dia da lavoura para oferecer ao agricultor análises baseadas em dados. O resultado é uma agricultura inteligente, que potencializa a produtividade e reduz custos.

Esta tecnologia contribui com o produtor em diferentes momentos da lavoura, como no monitoramento do desenvolvimento vegetativo, na previsão da produção, na avaliação da qualidade da colheita e na identificação de ameaças à produtividade, como presença de daninhas, pragas e doenças.

Boa leitura!

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ÍNDICE

1. O que são os algoritmos na agricultura?

 

Entender as características do ambiente de produção e as condições de desenvolvimento em que se encontra a lavoura é crucial para o agricultor. Assim, é possível tomar decisões mais assertivas, aplicar insumo com maior eficiência e aumentar a produtividade da cultura.

Mas obter informações que ajudem a compreender com profundidade a realidade do campo não é tarefa simples. Por isso, a tecnologia é um componente cada vez mais valioso na vida do produtor rural. 

Na agricultura moderna, há um processo sem precedentes de transformações tecnológicas, em que a digitalização do campo é uma das grandes estrelas. 

Com a agricultura digital, softwares geram dados e soluções de Inteligência Artificial (IA), apoiando o agricultor na tomada de decisão. 

Mas, por trás desta revolução digital, uma ferramenta computacional é essencial: os algoritmos na agricultura. Neste artigo, saiba como eles funcionam e entenda como beneficiam o dia a dia do produtor. 

+ LEIA: Dados agronômicos: como o Big Data é usado no agronegócio?

O que são os algoritmos na agricultura?

Quando usados no campo, os algoritmos são um conjunto de métodos tecnológicos que andam lado a lado com a agricultura inteligente

Esses dados são adquiridos por sensores terrestres, dispositivos, câmeras ou durante a operação de equipamentos agrícolas, como:

  • Colheitadeiras;
  • Semeadeiras;
  • Pulverizadores;
  • Drones.

 

 Os dados que são gerados no campo são processados pelos algoritmos Os dados que são gerados no campo são processados pelos algoritmos

 

Os algoritmos recebem todos esses dados, que são processados, organizados e se transformam em informações de relevância para a gestão agrícola

Essa tecnologia é uma IA e é capaz de analisar sozinha as diferentes situações do dia a dia do campo, oferecendo ao agricultor conclusões baseadas em dados e de modo ágil. 

Os algoritmos na agricultura visam antecipar a resolução de possíveis problemas no campo e permitem a melhor tratativa para cada um deles. 

Quanto maior for o número de dados processados pela IA, mais assertivas e rápidas são as análises e decisões possibilitadas pelo algoritmo. 

A proposta da agricultura inteligente é o aumento expressivo da produção, mas em sintonia com o uso otimizado de insumos na fazenda. Isto pode ser facilmente alcançado com o auxílio dos algoritmos, uma vez que melhora a performance dos processos executados no campo.

+ ASSISTA: EP. 7 DO FIELDVIEW™ TV - A IMPORTÂNCIA DOS DADOS DE COLHEITA

 

Como os algoritmos se aplicam na agricultura inteligente?

  • Previsão de safra

Esta previsão é um dos pontos mais importantes na agricultura digital. Ela norteia a realização do mapeamento da lavoura - executado durante a safra por diferentes operações mecanizadas - e estima a produtividade da área a partir dos dados gerados.

Como essas informações são coletadas frequentemente, o algoritmo analisa dados atualizados dos diferentes talhões e aponta a margem de produção. A IA também observa possíveis variáveis na produtividade, que podem estar relacionadas a fatores como clima e infestação de pragas e doenças.

 

Yield Analysis, do FieldViewTM

Produtor pode conferir, pelo tablet ou celular, a análise do rendimento da cultura, utilizando ferramentas digitais como o Yield Analysis, do FieldViewTM: com esta funcionalidade, o algoritmo analisa diferentes dados atualizados da lavoura, permitindo entender melhor o desempenho do campo

 

  • Qualidade da colheita

Os algoritmos na agricultura também avaliam a qualidade da colheita realizada na lavoura. É que durante esta operação, inúmeros dados agronômicos são gerados pelas máquinas e transformados em mapas e relatórios por diferentes ferramentas digitais, como a plataforma de agricultura digital Climate FieldViewTM, da Bayer.

Nesta plataforma, a colheita da área é mapeada pelo dispositivo FieldViewTM Drive, permitindo que os dados gerados na operação sejam imediatamente processados pelo algoritmo.

Deste modo, o agricultor é informado, em tempo real, se a velocidade do equipamento ou a umidade dos grãos da lavoura estão dentro do recomendado. Assim, é possível fazer ajustes na operação, uma vez que estes fatores podem afetar a qualidade da produção durante a colheita.

+ CONFIRA: Agricultura moderna: como a evolução das colheitadeiras potencializou a produção agrícola

 

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  • Identificação de problemas que podem prejudicar a produtividade

O algoritmo apoia o produtor na detecção de problemas na lavoura que podem derrubar o potencial produtivo, como doenças, pragas, plantas daninhas ou se a área é compactada ou tem baixa nutrição de solo. 

Com os dados gerados no campo por meio de diferentes tecnologias, a IA identifica níveis de produção, destacando nas áreas recém-plantadas, por exemplo, se o estande emergiu adequadamente, ou se existe variabilidade no desenvolvimento vegetativo dos talhões.

O agricultor pode monitorar o desenvolvimento da lavoura a partir das imagens de satélite disponibilizadas por outra funcionalidade da agricultura digital: o Diagnóstico FieldViewTM, que oferece 3 mapas diferentes gerados a partir das imagens de satélite: Imagem Real, Mapa de Vegetação e Mapa de Monitoramento.

 

  Imagem Real - FieldView     Mapa de Monitoramento - FieldView     Mapa de Vegetação - FieldView

Imagem Real (à esq.): foto do satélite sem processamento para verificar a presença de nuvens; Mapa de Monitoramento: ajuda a priorizar áreas para o monitoramento, que no mapa do centro correspondem aos pontos vermelhos; Mapa de Vegetação (à dir.): evidencia áreas de maior e menor desenvolvimento vegetativo e pode ser usado para comparar diferentes talhões da fazenda  

 

A partir do imageamento da lavoura, realizado pelo satélite, os algoritmos da plataforma identificam os talhões com menor variação no desenvolvimento vegetativo, indicando estas áreas ao produtor por meio de mapas. Assim, ele tem condições de priorizar visitas aos locais identificados e definir ações de manejo.

Graças à ampla leitura dos dados de campo propiciada pelos algoritmos, a agricultura digital otimiza diferentes manejos, como o controle de pragas, de plantas daninhas e de doenças, permite aperfeiçoar as operações mecanizadas e possibilita ao agricultor analisar, de modo granular, o que acontece em sua lavoura.

 

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+ CONFIRA AINDA: Monitoramento de pragas: o manejo que pode salvar sua lavoura

 

Como as redes neurais são usadas no campo?

As redes neurais nada mais são que equipamentos inspirados na funcionalidade do cérebro humano. Elas são capazes de imitar capacidades humanas, tais como:

  • Geração de padrões;
  • Avaliações;
  • Aprendizagem;
  • Tomada de decisão.

Usando algoritmos, estas redes podem reconhecer padrões escondidos e fazer correlações de dados brutos, agrupá-los e classificá-los e, com o tempo, “aprender” e melhorar continuamente, o que é possível inclusive no setor agrícola.

Por isso, quanto mais dados são gerados no campo e processados pelos algoritmos, mais as redes neurais estão aptas a dar uma resposta assertiva às demandas do agricultor, por exemplo no momento de avaliar a qualidade do plantio ou dimensionar a colheita.  

A rede neural pode, ainda, "enxergar" as características de um fruto ideal. O principal objetivo de seu emprego é evitar que frutos de qualidade insatisfatória passem despercebidos durante o processo de seleção, evitando o comprometimento dos demais.

 

Diferente dados sobre o cultivo são captados por sensores

Diferente dados sobre o cultivo são captados por sensores, subsidiando o diagnóstico das operações e da lavoura

 

+ OUÇA NO NOSSO PODCAST: Engenharia de software e agricultura - combinação que dá match! 

 

O uso de Inteligência Artificial vai substituir o agricultor?

De maneira alguma! A Inteligência Artificial oferece ferramentas que ajudam na tomada de decisão dentro do campo. Porém, sozinhas não conseguem recolher todos os dados e realizar as filtragens necessárias para a tomada de decisão.

Ao contrário, a aplicação desta tecnologia será, cada vez mais, uma aliada do agricultor, uma vez que tem grande capacidade de processar dados, num nível inimaginável para o ser humano, aumentando o poder de resposta para as diferentes demandas da lavoura.

 

Diferente dados gerados na lavoura são processados por algoritmos e apresentados remotamente para o agricultor

Diferente dados gerados na lavoura são processados por algoritmos e apresentados remotamente para o agricultor: importante ferramenta para tomar decisões ágeis e assertivas

 

Além disso, a cada ano, a população cresce, fortalecendo a necessidade de produzir mais alimentos. Por isso, tecnologias digitais como os algoritmos na agricultura são essenciais para otimizar a performance do campo, aumentando a produtividade e a rentabilidade do produtor. 

Portanto, otimizar os processos de sua fazenda não é um desejo, e sim uma necessidade. Quer aprender mais? Veja como a tecnologia da informação revolucionou a agricultura!

 

+ Acompanhe mais sobre este assunto nos artigos: 

* Tecnologia da informação na agricultura revoluciona o setor e auxilia produtores

* Qualidade de dados na agricultura digital: a garantia de análises mais assertivas

* Agricultura de precisão e maquinário agrícola avançam rápido

 

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