Os dados são gerados aos montes ao longo do ciclo da cultura agrícola
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O big data no agronegócio se refere ao processamento e análise de grandes volumes de dados complexos. Essa tecnologia permite análises preditivas e precisas de dados em larga escala, como características do solo, saúde das plantas, histórico da lavoura e informações climáticas.
Esses dados podem ser obtidos de diferentes fontes, principalmente a partir de ferramentas da agricultura de precisão e da agricultura digital, como sensores, drones, imagens de satélite e softwares de gestão agrícolas.
Após o processamento dessas informações, o produtor obtém mapas, relatórios e recomendações que orientam suas decisões em todas as etapas do cultivo. Esses materiais também facilitam o planejamento da próxima safra, a previsão do tempo e a criação de uma fazenda mais inteligente e sustentável.
Com o big data no agronegócio, o produtor reduz custos operacionais, melhora a gestão agrícola e aumenta a produtividade. Para obter essas e outras vantagens, ele precisa utilizar ferramentas e plataformas digitais que usam o big data, como o Climate FieldView™.
Boa leitura!
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Dados gerados no campo ajudam a entender melhor a lavoura
Ao longo da safra, o produtor está constantemente tomando decisões. Para fazer as melhores escolhas, ele deve se basear em dados, que são gerados em grande quantidade durante todo o ciclo da cultura.
Mas como interpretar uma infinidade de dados agronômicos que chegam do campo, de maneira rápida e precisa, para apoiar o trabalho do agricultor? A resposta está na aplicação do big data no agronegócio.
Neste artigo, você vai entender o que é big data no agronegócio, suas vantagens para o agricultor, como aplicar essa tecnologia no campo e quais ferramentas devem ser utilizadas para isso.
Big Data é o termo utilizado para descrever o processo de análise e manipulação de grandes volumes de dados complexos, que ultrapassam a capacidade de processamento dos sistemas tradicionais.
Ele funciona como um sistema inteligente de armazenamento e análise de dados, com a capacidade de processar qualquer tipo de registro digital proveniente de diversas fontes.
O big data no agronegócio possibilita a análise preditiva agrícola de dados em larga escala, como características do solo, condições das plantas, desempenho das máquinas e dados climáticos.
A partir dos resultados dessa análise, o produtor antecipa tendências, otimiza o uso de insumos e recursos e prevê safras com maior exatidão. Isso resulta em uma gestão agrícola mais eficiente, com menos desperdício e maior controle de riscos, como variações climáticas e mudanças no mercado.
A ciência de dados permite extrair valor dos dados
Os dados agronômicos representam todo tipo de observação ou medição realizada no campo, formando a matéria-prima da informação. Ou seja, eles formam o conhecimento bruto que precisa ser tratado para gerar orientações úteis ao produtor.
Na agricultura 4.0, esses dados podem ser obtidos a partir de diferentes fontes, principalmente por ferramentas da agricultura de precisão, como sensores agrícolas, imagens de satélite e drones.
De acordo com Ronaldo Braga, engenheiro e doutor em Ciência de Dados, integrante da equipe de ciência de dados da Climate FieldView™, também são aplicadas ferramentas matemáticas e estatísticas para construir e resolver problemas.
Isso requer a utilização de softwares de gestão agrícola e outras ferramentas da agricultura digital. Esses recursos usam algoritmos avançados de inteligência artificial, machine learning e deep learning para capturar, processar e armazenar informações.
“Diferentes técnicas são usadas para identificar e solucionar algum problema, que é processado usando-se o aparato tecnológico disponível atualmente, o que ocorre por meio de computadores muito potentes”, completa Braga.
O produtor aproveita várias vantagens quando decide usar o big data na fazenda. Conheça alguns deles a seguir:
A ciência de dados facilita o entendimento do que ocorre na lavoura
O agricultor pode aplicar as informações obtidas a partir do big data em diferentes contextos. Confira alguns exemplos práticos a seguir:
Com essa tecnologia, o produtor tem acesso ao histórico completo de suas safras anteriores. Isso facilita a identificação de padrões de produtividade, falhas operacionais e o desempenho de diferentes híbridos ou variedades.
Essa análise permite, por exemplo, identificar o motivo de uma produção baixa em uma área específica e tomar decisões baseadas em dados para otimizar o desempenho nas safras seguintes.
O produtor pode analisar grandes volumes de dados para entender o clima de uma região, considerando aspectos meteorológicos, geográficos e até mesmo a adaptação de algumas espécies.
Com uma previsão meteorológica mais precisa, ele consegue melhorar a gestão do sistema de irrigação, do processo de semeadura e da operação da colheita, por exemplo. Isso reduz os custos operacionais e melhora os resultados obtidos.
Os resultados da análise de dados agronômicos podem ser utilizados para apoiar a tomada de decisões em diferentes momentos durante a safra. Durante o pré-plantio, por exemplo, o produtor pode analisar dados históricos de safras anteriores para selecionar os híbridos que melhor se adaptaram a cada talhão.
No plantio, sensores acoplados às plantadeiras coletam dados que podem ser transformados em mapas de plantio precisos. Com base nesse mapeamento, o agricultor pode identificar falhas operacionais em tempo real, como falhas de distribuição de sementes ou embuchamentos.
Já na pulverização, os sistemas podem registar a operação de aplicação de defensivos em cada talhão e os resultados de cada insumo utilizado. Isso cria um banco de dados importante para orientar o planejamento das futuras safras.
A colheita também pode se tornar mais eficiente com o uso do big data. Colhedoras equipadas com sensores específicos coletam dados que podem ser utilizados para gerar mapas de produtividade detalhados.
Esses mapas quantificam a performance do híbrido cultivado e revelam as variações dentro da mesma área.
Existem diversas maneiras de incluir o Big Data na agricultura
Durante todo o ciclo de produção, desde o pré-plantio até a colheita, as ferramentas de big data coletam e organizam dados operacionais a partir de diferentes máquinas e plataformas digitais.
Isso permite que o agricultor faça monitoramento da lavoura em tempo real e faça ajustes nas operações conforme o necessário, como o descarte de materiais que não estão performando bem durante a colheita. Isso pode orientar o planejamento das safras seguintes.
A coleta e análise de dados de diferentes fontes agrícolas também permite que o agricultor encontre alternativas viáveis para garantir a máxima produtividade por hectare, usando menos insumos e recursos ambientais.
Ou seja, ele passa a produzir mais com menos, contribuindo para uma agricultura sustentável e rentável.
O big data já está transformando a agricultura. A prova disso é que o produtor pode contar com diversas ferramentas e plataformas digitais para aproveitar essa tecnologia e melhorar a produtividade no campo.
Uma delas é a Climate FieldView™, plataforma de agricultura digital da Bayer. Ela utiliza ciência de dados e inteligência artificial (IA) para otimizar as operações agrícolas. Isso envolve a coleta, análise e integração de grandes volumes de dados obtidos de diferentes fontes.
Os dados são analisados com algoritmos avançados de IA, que geram previsões precisas, mapas interativos e relatórios personalizados. O grande diferencial do FieldView™ está em sua capacidade de aprendizado contínuo.
De acordo com Ronaldo Braga, engenheiro, doutor em Ciência de Dados e integrante da equipe de ciência de dados da Climate FieldView™, quanto mais dados são inseridos na plataforma ao longo das safras, mais precisas se tornam as análises e recomendações.
“As próprias tecnologias digitais, como na plataforma Climate FieldViewTM, se aprimoram conforme mais dados são gerados ao longo das safras, permitindo maior previsibilidade. E não só pela identificação visual dos talhões, mas também por meio da melhor previsão possibilitada pelos algoritmos de inteligência artificial”, explica Braga.
Ou seja, o uso dessa plataforma melhora a previsibilidade da produção. Além disso, ela permite que o agricultor acompanhe a performance de cada operação, como plantio, pulverização e colheita, e compare com o desempenho de outras regiões.
Essa comparação ajuda a verificar se a produção está acima ou abaixo da média regional, informações que orientam ajustes precisos na gestão da lavoura. Na prática, o FieldView™ permite que o produtor utilize o big data a seu favor, tornando a agricultura mais inteligente, sustentável e produtiva.
Aumente sua produtividade agrícola com o Climate FieldView™!