A agricultura digital é o uso e processamento de dados gerados no campo com tecnologias avançadas para ganho de eficiência na gestão estratégica da fazenda.
Suas principais tecnologias são os sensores, drones, satélites, IoT (internet das coisas), IA (inteligência artificial), blockchain, robôs, realidade virtual e aumentada e o big data.
Conhecidas como tecnologias disruptivas na agricultura, elas são utilizadas, por exemplo, no monitoramento remoto para o atendimento às normas socioambientais.
Assim, ela é importante ferramenta para análise territorial. Veja neste artigo 5 tendências em agricultura digital e como elas impulsionam suas análises. Boa leitura!
1. Agricultura digital e as normas de ESG
A agricultura digital é muito útil para o cumprimento das normas de ESG (Ambiental, Social e Governança, na sigla em inglês) e cumpre importante papel na análise territorial.
Sistemas de agricultura digital, baseados em IA (inteligência artificial), oferecem recursos avançados para o monitoramento de áreas ambientais e agrícolas com alta precisão.
Assim, problemas como produtos oriundos do desmatamento ou sobreposição de áreas indígenas, quilombolas ou florestas são evitados e fortalecem seu compliance ambiental.
Imagine com poucos cliques você ter acesso a dezenas de informações sobre uma ou mais áreas de interesse, como mudanças no uso do solo e muito mais.
Veja neste vídeo como isso é possível:
A precisão das informações é atestada por pesquisas científicas realizadas por especialistas em sensoriamento remoto e machine learning (aprendizado de máquina).
Como resultado, você produz relatórios de ESG robustos, com alto nível de qualidade e transparência nas informações, dando mais segurança aos negócios.
2. Inteligência artificial (IA) na agricultura digital
A inteligência artificial, ou IA, vem transformando a cada dia a agricultura digital e tornando as atividades agrícolas mais lucrativas e sustentáveis.
Estudos indicam que a inteligência artificial na agricultura pode ser aplicada a diversos tipos de dados, incluindo:
Sensores em campo: fixos ou embarcados em máquinas;
Sensores IoT: dispositivos conectados que coletam e transmitem dados em tempo real;
Robôs terrestres: utilizados para monitoramento e automação de tarefas agrícolas;
Drones e veículos aéreos: capturam imagens e informações sobre o cultivo;
Dados suborbitais e orbitais: provenientes de satélites e drones, essenciais para análise em larga escala.
Entre essas fontes, os dados suborbitais e orbitais vêm ganhando destaque, sobretudo nos sistemas devisão computacional e na fusão de sensores.
Escalas espaciais e temporais variadas de dados utilizados por IA na agricultura digital
(Fonte: Jorge et al., 2024)
Uma das principais técnicas de IA utilizadas na agricultura digital é o deep learning (aprendizado profundo), com destaque para as redes neurais convolucionais, ou CNNs.
As CNNs estão no epicentro dessa transformação, sendo uma das principais tendências da agricultura digital, conforme pesquisadores da Embrapa.
Isso porque as CNNs detectam de forma eficiente objetos como uma fruta no pomar e podem usar imagens de sensoriamento remoto em RGB ou multi e hiperespectrais.
Assim, as redes neurais convolucionais podem obter detalhes das lavouras durante o monitoramento e contribuir, por exemplo, para a análise territorial.
Outra tecnologia de grande relevância para a IA na agricultura digital são as GPUs (Unidades de Processamento Gráfico, na sigla em inglês).
Sua principal utilidade está na capacidade de realizar cálculos paralelos massivos, essenciais para análises e treinamentos de modelos de deep learning em tempo real.
Com GPUs, modelos que levaram semanas para treinar agora processam dados de milhares de hectares em horas, sendo isto um grande salto de eficiência.
3. Agricultura de baixo carbono e o monitoramento espacial
A agricultura de baixo carbono, cujas práticas visam reduzir a emissão de gases de efeito estufa (GEEs), está em alta no Brasil e o monitoramento espacial tem muito a contribuir.
Estudos mostram que o sensoriamento remoto e algoritmos de IA, como random forest, machine learning e deep learning é possível monitorar essas áreas com eficiência.
Esta pesquisa, por exemplo, mostrou que modelos ajustados por redes neurais artificiais (RNAs), são capazes de estimar o dióxido de carbono equivalente, usando dados de sensoriamento remoto, como índices de vegetação e dados de reflectância.
Com a participação de pesquisadores da SpectraX, este outro estudo demonstrou como sensoriamento remoto e IA podem monitorar áreas críticas de emissões.
Na Amazônia oriental, dados de satélite (OCO-2/NASA) revelaram padrões sazonais de CO₂, com picos na estação seca.
Algoritmos identificaram "hot spots" de emissão próximos a áreas protegidas, mostrando como essas ferramentas podem mapear fontes e sumidouros de carbono com precisão.
Áreas de pastagens estão entre as que podem ser monitoradas
(Fonte: Embrapa)
Essa mesma tecnologia é valiosa para agricultura de baixo carbono, permitindo monitorar estoques de carbono em cultivos, pastagens e florestas - essencial para comprovar práticas sustentáveis e otimizar o manejo do solo.
Esses estudos reforçam como a agricultura digital, aliando sensoriamento remoto e IA, vêm transformando a análise territorial.
Ao identificar padrões de emissões, mapear estoques de carbono e monitorar práticas sustentáveis em tempo real, essas tecnologias se tornam ferramentas estratégicas para políticas públicas, certificações ambientais e tomada de decisão no campo.
No contexto da agricultura de baixo carbono, elas não apenas validam iniciativas de descarbonização, mas também transformam dados em ações concretas, garantindo produtividade com menor impacto ambiental.
4. Rastreabilidade e transparência com blockchain
Um dos recursos mais necessários para o agronegócio brasileiro atuar em conformidade com as normas de ESG é por meio do blockchain, visando a rastreabilidade.
O blockchain permite que os produtos sejam rastreados desde a sua origem, garantindo que eles foram produzidos em conformidade com as regras socioambientais.
Ao contribuir com a rastreabilidade dos alimentos, esta tecnologia favorece também a transparência e a confiança nas negociações, já que pode ser acessada em vários graus, desde compradores até consumidores finais.
Em inglês, blockchain quer dizer cadeia de blocos e isto resume bem o que é essa tecnologia, com pedaços de códigos gerados online e conectados entre si, como numa corrente.
Como funciona o blockchain na agricultura digital
No blockchain, cada bloco tem uma identificação digital chamada hash, que os interliga, e a cada nova transação é criado um bloco com dois hashes, um dos novo bloco e outro do que já existia.
Dentro dos blocos estão os arquivos, os quais são acessados somente após validação dos nós, computadores que escrevem os blocos os validam.
Assim, apenas as partes envolvidas na negociação tem acesso ao sistema, o que torna a tecnologia bastante segura contra invasões cibernéticas, devido aos hashes de cada bloco. E o blockchain fica mais potencializado com IA.
Enquanto o blockchain garante a imutabilidade dos dados, a IA agrega inteligência analítica, transformando informações brutas em insights valiosos para a sustentabilidade.
Por exemplo:
Verificação automática de conformidade: sistemas de machine learning podem cruzar dados do blockchain (como certificações e registros de produção) com imagens de satélite em tempo real, alertando automaticamente sobre desvios de práticas sustentáveis (desmatamento irregular ou uso excessivo de recursos hídricos);
Certificação ESG dinâmica: a IA analisa dados históricos armazenados no blockchain (como emissões de carbono ou condições trabalhistas) para gerar pontuações de sustentabilidade em tempo real, facilitando a emissão de selos ESG confiáveis e atualizados;
Mercados futuros sustentáveis: com blockchain e IA, compradores podem rastrear não apenas a origem, mas também o impacto ambiental de cada lote de commodities, permitindo negociações baseadas em dados concretos de pegada de carbono ou biodiversidade preservada.
Assim, o agronegócio ganha um sistema antifraude (blockchain) com inteligência preditiva (IA), capaz de provar e melhorar seu desempenho ESG, do campo ao mercado global.
5. Agricultura digital no monitoramento ambiental
O uso dos sistemas de agricultura digital, com sensoriamento remoto e IA, é uma das principais tendências para o monitoramento ambiental.
Com tecnologias como imagens de satélite, drones e algoritmos de machine learning é possível analisar vastas áreas agrícolas em tempo real, identificando desde variações na saúde da vegetação até padrões de emissões de carbono.
Através da análise de índices de vegetação, como o NDVI, e dados de reflectância, os algoritmos de IA conseguem detectar precocemente sinais de degradação ambiental, incluindo erosão do solo, desmatamento e estresse hídrico nas plantações.
Além disso, é possível processar informações históricas e em tempo real para prever eventos climáticos extremos, como secas prolongadas ou chuvas intensas, permitindo gerir riscos climáticos com mais eficiência.
Já gestão de carbono, sensores orbitais e modelos de IA podem trabalhar juntos para quantificar com precisão os estoques em diferentes cultivos e pastagens.
E a integração com tecnologias como blockchain ainda garante transparência e rastreabilidade, criando registros imutáveis que validam as práticas sustentáveis para certificações ESG.
Conclusão
Essas 5 tendências da agricultura digital para a análise territorial já estão sendo aplicadas em muitas fazendas do Brasil e outros países.
Com a maior cobrança para a aplicação das normas de ESG no agronegócio, elas devem ser cada vez mais utilizadas no campo, o que é também fator positivo, já que elas promovem maior lucratividade e sustentabilidade, conforme pesquisas científicas.
Esteja atento a cada uma dessas tendências, sobretudo aos avanços promovidos com o uso da IA e algoritmos de machine learning e deep learning.
E tenha sempre a SpectraX como aliada nesse processo. Estamos na linha de frente da revolução do agro com tecnologia de ponta para sua análise territorial.
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