O uso de dados agronômicos gerados em plataformas digitais é cada vez mais valioso para que o agricultor tome decisões assertivas na gestão da lavoura; não por acaso que o Big Data ganha importância para a agricultura
Os dados são gerados aos montes ao longo do ciclo da cultura agrícola
Ao cultivar a terra, o produtor rural faz o exercício permanente de tomar decisões.
De acordo com o momento da safra, é necessário adotar diferentes manejos, além de considerar fatores como condições climáticas, umidade e altitude.
Para que as decisões tomadas sejam mais assertivas, é importante que o agricultor busque ter sempre como ponto de partida a coleta de dados, que aliás são gerados aos montes ao longo do ciclo da cultura.
Mas como interpretar uma infinidade de dados agronômicos que chegam do campo, com eficiência e rapidez, dando suporte ao trabalho do produtor? Essa é a missão de um sistema que chegou para dar suporte à agricultura moderna: o Big Data no agronegócio.
Neste post, vamos explorar a importância da gestão de dados na agricultura 4.0 e a necessidade, sobretudo, da qualidade do dado gerado. Entenda ainda como o Big Data no agronegócio pode ser importante recurso a compreensão do que acontece na sua lavoura, ajudando a maximizar a produtividade em cada hectare.
Dados gerados no campo ajudam a entender melhor a lavoura
Mas, afinal, o que são dados?
Vale discutir essa definição antes de abordar sua importância para a agricultura.
Dados são observações documentadas ou resultados da medição. A disponibilidade dos dados oferece oportunidades para a obtenção de informações.
Enquanto os dados podem ser meros números, fatos não processados, a informação é o que dá sentido ao que foi analisado. Os dados não são específicos, ao contrário da informação, que é um significado detalhado a partir do trabalho com elementos mais brutos.
Dados são elementos que constituem a matéria-prima da informação. Podemos defini-los, também, como conhecimento bruto, ainda não devidamente tratado para prover insights para uma organização.
Big Data é a análise e a interpretação de grandes volumes de dados de grande variedade.
Para isso são necessárias soluções específicas para Big Data que permitam aos profissionais de TI trabalhar com informações não-estruturadas a uma grande velocidade.
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O que é a ciência de dados?
Nada mais é do que uma ciência que estuda os dados, as informações, seu processo de aquisição, transformação, geração e, posteriormente, a análise desses dados com o intuito de encontrar conhecimento relacionados a eles.
A riqueza de coleta de dados armazenados pelas tecnologias disponíveis, pode trazer benefícios transformadores para organizações, independente da atividade econômica.
De acordo com o engenheiro e doutor em Ciência de Dados, Ronaldo Braga, integrante do time de ciência de dados da Climate FieldViewTM, plataforma de agricultura digital da Bayer, um primeiro aspecto dessa área é seu caráter exploratório, para o qual usa de ferramentas como matemática e estatística a fim de se construir um problema.
Também são utilizados algoritmos avançados de inteligência artificial, machine learning, deep learning, e envolve a captura e armazenamento de 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”, sublinha.
A engenheira agrônoma Verona Montone também faz parte da equipe de Ciência de Dados da Climate. Segundo ela, esse conhecimento científico lança hipóteses, que são validadas ou permite insights a partir dos dados que são gerados.
“Para validarmos se a hipótese está correta ou não, sempre pensamos em coletar os dados necessários, que são processados. É feita uma modelagem para se chegar à informação. Com esse processo, chegamos à conclusão de potencial melhorias”, explica.
Ao associar várias áreas do conhecimento, o objetivo da ciência de dados é apenas um: extrair valor dos dados.
Saiba mais: Algoritmos na agricultura: o que são e como são usados?
O que são dados agronômicos?
Dados agronômicos é tudo aquilo que pode ser coletado no campo para análise de dados para combater pragas e aumentar a produtividade na lavoura, desde tipo de híbrido, fertilizante de solo, manejo, maquinários etc.
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A ciência de dados permite extrair valor dos dados
O Big Data na agricultura
Na esteira da sociedade moderna, que gera cada vez mais dados em todos os segmentos e tem capacidade crescente de armazenamento e processamento dessas informações, surgiu no campo uma nova área: o Big Data no agronegócio.
Ele pode ser entendido como um sistema inteligente de armazenamento e análise de dados. Seu maior diferencial está na capacidade de tratar - maior do que sistemas tradicionais são capazes de processar - qualquer tipo de registro digital, proveniente de diferentes fontes.
Algoritmos utilizam uma grande quantidade de informações concretas, coletadas em tempo real e que podem gerar conhecimento e expertise.
Assim, ao analisar grandes quantidades de dados, o Big Data permite construir valor agregado com as análises geradas.
A ciência de dados facilita o entendimento do que ocorre na lavoura
Um segmento em que o Big Data ganha força é a agricultura, em que muitos dados são gerados a cada safra.
Por conta do grande volume e da complexidade, o Big Data é um processo eficaz de análise e interpretação para tratar esses dados (estruturados ou não).
Assim, ele pode comparar janelas de plantio, taxa de população, índices de biomassa, dados de solo, entre outras camadas de informações e, com isso, tomar a melhor decisão com base nestas análises.
Existem diversas maneiras de introduzir o Big Data na agricultura e levar a tecnologia para o campo. Entre as mais difundidas, está o uso da análise de dados para um melhor entendimento do clima de determinada região, englobando aspectos meteorológicos, geográficos e até mesmo de adaptação de algumas espécies.
Com uma previsão meteorológica mais exata, o agricultor consegue administrar outras questões que envolvem irrigação, semeadura e colheita, com uma considerável redução de custos.
Além disso, o gerenciamento de dados na agricultura através do Big Data, utiliza os dados coletados a fim de encontrar alternativas que garantam a máxima produtividade em cada hectare, com uma agricultura sustentável e sem exaurir os recursos do meio ambiente.
Existem diversas maneiras de incluir o Big Data na agricultura
Quem se beneficia da Big Data no agronegócio?
- Redução de desperdícios, reduzindo os custos de produção - permite otimizar a aplicação de insumos no dia a dia da lavoura;
- Ações mais assertivas após interpretação dos dados - o produtor tem condições de tomar decisões na rotina da lavoura embasado em dados;
- Apoio em decisões a partir de dados climáticos - orienta o produtor sobre o melhor momento para realizar as operações no campo, de acordo com o clima;
- Possibilidade de controlar tudo do escritório - o produtor ou o gestor da propriedade pode acessar, a distância e em tempo real, os dados gerados na lavoura;
- Aumento de produtividade, por conta de decisões mais assertivas - possibilita ao produtor buscar, para cada região da lavoura, os melhores manejos a fim de maximizar a produtividade e potencializar a utilização de recursos.
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O que é Big Data no agronegócio?
Um segmento em que os dados têm contribuído cada vez mais para as decisões do processo produtivo é a agricultura.
No setor agrícola, os dados agronômicos são todas as camadas de observações ou resultados de medição que o agricultor tem do pré-plantio (incluindo seu planejamento) à pós-colheita.
O engenheiro agrônomo Rodrigo Alff, gerente de projetos corporativos da Climate FieldViewTM, lembra que os dados no campo propiciaram um grande salto no que diz respeito à produtividade.
Ao longo da história, algumas conquistas agrícolas foram disruptivas, como o uso do cavalo para puxar o arado, o trator, o plantio direto, a soja RR.
Hoje a ciência de dados é mais um desses grandes passos evolutivos, que impactam a vida no campo por facilitar o entendimento do que ocorre na lavoura e propiciar a produtividade.
“Esses dados sempre estiveram lá, sempre foram gerados no campo. Mas, de um tempo pra cá, por conta da inteligência digital, temos a oportunidade de analisá-los e entender o que ocorre na lavoura, cruzando com dados da lavoura ou de fora dela”, diz Alff.
Segundo Braga, a ciência de dados, além de otimizar o processo do agricultor, pode trazer insights e análises que vão ajudá-lo no dia a dia da lavoura.
“A ciência de dados também permite grande previsibilidade. Traz direcionamentos para o agricultor ao se antecipar”, diz. Ajuda definir, por exemplo, qual é a melhor época de plantar determinada variedade, além de indicar o talhão mais fértil.
E conforme a quantidade de dados cresce sobre determinada propriedade, essas previsões se tornam cada vez mais eficientes para os cultivos do produtor.
Com o histórico de dados acumulados em determinada propriedade, o agricultor também pode ter clareza do que foi feito, inclusive em safras anteriores. Com isso, é possível analisar dados completos de um talhão.
“Antigamente as únicas opções eram anotações descritivas em agendas ou guardar na memória. Hoje os dados armazenados permitem uma análise muito mais completa ao longo dos anos”, pontua Jéssica Santos, consultora de Sucesso do Cliente do FieldViewTM.
Com essa tecnologia, pode-se, por exemplo, entender no detalhe o motivo de baixas ou altas produções. Isso porque, ao avaliar um conjunto de dados, organizados com rapidez, é possível obter uma análise precisa.
“Os dados também ajudam o produtor em diferentes situações no dia a dia do campo”, destaca a engenheira ambiental Thais Prado Dompieri, analista de business insights da Climate FieldViewTM.
“Cada vez mais, os dados fazem diferença para o produtor, como na identificação de falhas operacionais (um embuchamento, por exemplo), na definição do melhor dia/ hora para aplicar um defensivo com base na meteorologia e na realização de testes de produtos/sementes de maneira mais eficiente e acurada”, cita.
Os dados armazenados da lavoura são importantes para uma tomada de decisão mais assertiva
De maneira geral, Thais menciona alguns momentos, durante a safra, em que a análise de dados agronômicos podem ser utilizados para suportar a tomada de decisões:
- Pré-plantio: o produtor pode utilizá-lo para selecionar os híbridos que melhor performaram nas últimas safras;
- Plantio: documentar testes de híbridos, identificar falha operacionais e documentar dados operacionais;
- Pulverização: documentar testes de produtos químicos, identificar falha operacionais e documentar dados operacionais;
- Colheita: quantificar performance de híbrido e documentar dados operacionais.
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Como os dados agronômicos são coletados no campo?
De acordo com Jéssica, os dados são coletados no dia a dia do campo, por diferentes plataformas de agricultura digital. São coletados pelo maquinário que faz o mapeamento da operação, como plantio, colheita e de pulverização.
Até que a safra seja finalizada, muitos são os passos realizados. E, em cada momento do ciclo, as decisões podem ser tomadas a partir da análise de dados, além de gerar novos dados.
O primeiro passo se inicia alguns meses antes do plantio, que é quando o agricultor está analisando as informações do que aconteceu na safra anterior.
“Aliás, durante a colheita o produtor já consegue analisar e, de imediato, descartar alguns materiais que não deverão ser plantados novamente na safra seguinte”, observa Jéssica.
Com o uso dos mapas obtidos ao longo dos anos e da safra atual - como de Produtividade, Plantio e Pulverizações -, o agricultor consegue avaliar constantemente o desenvolvimento das plantas.
Assim, é possível tomar decisões antecipadas, como quais variedades/híbridos plantar em cada talhão, qual é a melhor janela de plantio para cada material e os melhores tratamentos de sementes.
Com mapas obtidos ao longo dos anos e da safra atual, o agricultor consegue avaliar constantemente o desenvolvimento das plantas
Antes do plantio, as análises de fertilidade e física do solo são realizadas, assim como análises biológicas sobre algum ponto/reboleira que foi visualizado no talhão.
Nessa fase é possível correlacionar, lado a lado, mapas de solo e de colheita da safra passada. Isso permite melhor entendimento sobre os resultados obtidos.
Durante o ciclo das culturas, o agricultor pode testar variedades/ híbridos, épocas de semeadura, velocidade de plantio, população, manejos químicos ou culturais, entre outras análises.
Assim, mais dados são gerados para subsidiar o trabalho diário do produtor.
No final da safra, os mapas de colheita tendem a apontar os pontos com maior e menor produtividade, sendo que é natural que o agricultor investigue estes pontos de menor produtividade com o objetivo de resolver o problema que afeta a média produtiva desses pontos.
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O que é qualidade de dados?
O produtor precisa se preocupar com a qualidade dos dados que estão sendo gerados no dia a dia da lavoura e inseridos em plataformas de agricultura digital.
Qualidade de dados é ter todas as camadas de observações e medições de maneira completa e organizada, de modo que as análises sejam facilitadas.
“Se eu gerar um dado errado, a análise será errada e, no final, a decisão tomada pelo produtor poderá ser errada também”, pontua Alff.
Se, por exemplo, é inserido no sistema o nome errado de uma variedade plantada em determinado talhão, no final da safra a análise da produtividade naquela área será atribuída a uma variedade que não condiz à realidade.
O dado imputado erroneamente em qualquer momento da safra pode provocar análises equivocadas quando esses dados forem correlacionados pelo sistema.
A exatidão dos dados “imputados” no sistema é fundamental para as tecnologias digitais que forem usadas pelo produtor
Isso porque todos os dados agronômicos gerados irão considerar uma variedade que, efetivamente, não foi plantada no local, o que vai impactar na análise de resposta à fertilidade do solo, se o material teve bom desempenho em determinada janela de plantio, se a dose de defensivo foi correta mediante determinada infestação etc.
Portanto, é indispensável a inclusão de dados corretos nesse "banco de dados do agronegócio".
Desta forma, fica simples analisar qual foi o híbrido/variedade mais produtivo, qual foi a janela de plantio mais adequada e correlacionar com as demais particularidades de cada talhão.
“Por isso, quando o produtor usa plataformas de agricultura digital como a Climate FieldView™, deve colocar o nome da variedade corretamente, configurar o horário da operação, o espaçamento entrelinhas.
Se vai usar um fertilizante ou defensivo, precisa informar no sistema o nome do produto e a dose.
“Se os dados não possuírem qualidade, o produtor terá maior dificuldade em analisar e comparar a performance dos híbridos e dos defensivos”, exemplifica a engenheira ambiental.
Outro aspecto importante é a necessidade de regular a máquina e calibrar os seus sensores, que precisam estar limpos.
Apenas assim, as informações geradas serão condizentes ao que está ocorrendo de fato no campo. “É que, conforme o sensor vai sujando, vai mascarando a informação”, adverte Alff.
Assim, mais confiabilidade a análise terá e, com isso, será possível obter relatórios mais completos e assertivos sobre todas as operações realizadas e sobre a safra, que é o que o agricultor busca. Ele vai ter mais segurança para usar esses dados na sua tomada de decisão.
Isso porque, segundo Thais, a qualidade de dados gera maior usabilidade da tecnologia de agricultura digital utilizada, pois permite com que o agricultor analise e compare a performance dos seus híbridos e produtos com maior agilidade e eficiência.
“Caso os dados sejam de baixa qualidade, corre-se o risco de chegar a conclusões precipitadas ou parciais”, diz Thais.
Agricultura digital no campo
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Tipos de coletas de dados gerados na agricultura
Pensando na agricultura como um todo e nas ferramentas de agricultura digital disponíveis, hoje é possível coletar uma infinidade de tipos de dados.
Jéssica menciona alguns exemplos: clima, solo, plantio, pulverização, colheita, imagens de satélite, rastreabilidade de cargas, estoque, monitoramento de pragas, monitoramento de doenças, monitoramento de plantas daninhas etc.
A diferença dos dados gerados pode ser considerada por tipo de operação e da fonte que se capta esses dados, como operações de plantio, pulverização e colheita.
Além dos dados advindos das operações, o produtor pode ainda levar em consideração outras análises, como de fertilidade, dentro da qual é possível se aprofundar ainda mais na avaliação, buscando dados de química e física do solo.
O mesmo pode acontecer quanto aos dados de clima, em que se abre um outro grande leque, com dados de temperatura, radiação, pluviosidade.
“Ou seja, outros tipos de dados podem ser correlacionados com aqueles que são gerados nas operações”, comenta Alff.
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Equipamentos agrícolas cada vez mais tecnificados apoiam o produtor
O produtor está atento à importância da gestão agrícola baseada em dados?
O produtor rural tem, cada vez mais, clareza da importância de se basear em dados na hora de tomar as suas decisões na gestão da lavoura.
“Porém, ainda existe uma barreira com relação à aderência a esse tipo de tecnologia. Geralmente a barreira está associada à crença de não ter estrutura ou mão de obra para utilizá-la”, pondera Jéssica.
Mas esse obstáculo está mudando gradativamente.
O produtor rural tem, cada vez mais, clareza da importância dos dados na gestão da lavoura
Por exemplo, o agricultor toma consciência da necessidade da análise dos dados sempre que precisa recorrer a alguma informação do passado, mesmo que faça isso buscando em agendas ou planilhas.
“Quando o agricultor percebe que hoje pode fazer isso de uma forma muito simples e rápida, visando sua gestão e produtividade, acaba ficando mais claro o porquê esses dados são cada vez mais importantes.”
A chegada da agricultura digital vem desmistificando o pensamento de que seria complicado demais utilizar ferramentas tecnológicas para capturar, armazenar e analisar todos os dados possíveis durante a safra.
“E estamos caminhando lado a lado do agricultor para auxiliá-lo nessa jornada digital, sempre compartilhando os conhecimentos e tentando contribuir para que usufrua dos benefícios de fazer a gestão dos dados de sua lavoura”, conclui Jéssica.
O campo origina inúmeros dados, que podem ser interpretados pela ciência de dados
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A ciência de dados e a Climate FieldViewTM
Não é exagero afirmar que usar a ciência de dados e a inteligência artificial está mudando a agricultura.
“É uma revolução que acontece no tempo, que permite produtividade cada vez maior por conta de tecnologias que já são realidade e vão se tornando realidade também no campo”, comemora Braga.
E quanto mais a ciência de dados é aplicada no campo, com o input de dados de qualidade em cada talhão da lavoura, mais benefícios o produtor tende a colher da agricultura digital.
“Ou seja, 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.”
Desse encontro entre ciência de dados e agricultura, novidades sempre são possíveis, em benefício da produtividade e rentabilidade do produtor.
Verona cita um exemplo: “a definição de qual talhão tem maior variabilidade no desenvolvimento”.
Com FieldViewTM, relatórios personalizados de previsibilidade comparam o desempenho de cada operação (plantio, pulverização e colheita) com o restante da região em que o agricultor se encontra, por exemplo.
A ciência de dados e o Big Data proporcionam maior previsibilidade ao agricultor
“A ideia é, com essa iniciativa, verificar como está a produção comparando justamente o que estou produzindo versus a produção da minha região. Com isso, consigo ver se estou bem ou se posso melhorar”, ressalta a cientista de dados.
Muitas vezes o produtor acredita que essa variação de produtividade é pequena, entre 3% e 5%. “Mas normalmente verificamos que é muito maior, entre 20% e 30% de variação na produtividade em relação à média”, diz Verona.
“Isso mostra a possibilidade de se fazer algo específico para manejar essas diferenças de produtividade dentro do talhão”, relata Verona. É a ciência de dados maximizando o retorno do agricultor.
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