Nosso modelo de data science para agricultura apresenta as ferramentas de big data e analytics como o ponto chave para a integração entre agricultura de precisão, e gestão de dados.
Ao longo da segunda metade do século passado, com a revolução verde, se desenvolveu a maior parte da agricultura como conhecemos hoje. O modelo de plantio baseado no uso de máquinas agrícolas, implementos e insumos químicos, como defensivos e fertilizantes, é resultado da aplicação de conceitos de física e química aos processos agrícolas. Esse modelo produtivo ficou conhecido como agricultura moderna.
O aumento da complexidade dos processos levou a um crescimento da geração de dados durante as etapas de produção. Quando esses dados são cruzados com técnicas de big data e analytics, há a obtenção de informações que fornecem suporte a tomadas de decisão que levam a incrementos produtivos. A essa fusão entre a agricultura moderna e análise de dados é conhecida por alguns autores como: “agricultura digital” ou “agricultura 4.0”, modelo que as melhores empresas do setor estão a perseguir como referencial.
A integração: agricultura 4.0 e agricultura de precisão
Conforme mencionamos anteriormente, o modelo que se consagrou ao longo da segunda metade do século passado foi a agricultura moderna. Em meados dos anos 90, quando a computação começou a atingir fortemente a todas as cadeias produtivas de todos os segmentos, o termo agricultura de precisão passou a ser utilizado com mais frequência.
O grande objetivo da agricultura de precisão é maximizar o próprio uso das máquinas e insumos como: colheitadeiras, fertilizantes e defensivos. Para alcançar sua proposição, o modelo busca formas de alocar perfeitamente, em posição e quantidade, cada recurso típico da agricultura, é nesse contexto que se insere a agronomia digital, que procura estabelecer condições ideais para o cultivo, sejam elas de natureza química, física ou biológica. O uso de ferramentas de geoestatística e estatística clássica são as mais utilizadas no campo da agronomia digital.
Maior geração de informação e soluções de gestão de dados
O avanço da tecnologia como um todo, principalmente de microprocessadores junto aos sistemas de satélite, abriu um grande precedente para o entendimento da gestão de recursos em operações agrícolas. A instalação de sensores nos terrenos, obtenção de imagens aéreas e acoplamento de microdispositivos a máquinas agrícolas possibilitou, por exemplo, a captação de dados sobre: clima, nutrientes do solo, presença de daninhas e muitos outros.
Como resultado de tudo isso, as plantações passaram a ser verdadeiras “fábricas de dados”, uma única fazenda, quando bem equipada pode gerar terabytes entre dados estruturados e não estruturados. O desenvolvimento de espaços de armazenamento e organização desses dados (gestão de dados), passou a ser mandatório para chegar aos objetivos da agricultura de precisão.
Modelo de data science para a agricultura
Todo o processo histórico de evolução tecnológica narrado culminou na possibilidade da centralização de todos os dados captados na cultura em espaços acessíveis ao produtor, nesse momento, a ciência de dados ou data science pôde entrar em jogo para revolucionar a agricultura.
Como explicamos em nosso artigo, “turbina de data science”, a mistura de conceitos de programação, estatística, matemática e computação aplicada aos dados coletados, permite aos cientistas de dados, extrair informações vitais para a otimização das técnicas introduzidas durante a consolidação da agricultura moderna.
A análise dos dados em meios digitais, permite a apresentação de análises descritivas e preditivas sobre a propriedade, nesse âmbito, por exemplo, o produtor consegue antecipar mudanças climáticas, acompanhar o crescimento da produção e até mesmo o panorama do preço médio de seus produtos de forma instantânea. A possibilidade de hiperlocalização de pontos de interesse também é uma benesse das técnicas de #analytics, o produtor consegue identificar os pontos do terreno em que há probabilidade de incêndios e incidência de pragas por exemplo.
Dessa forma, as técnicas de big data e analytics se apresentam como a amarra final entre gestão de dados, agronomia digital e agricultura de precisão, conforme a imagem abaixo.
A masterização dessa integração, é o que orienta a transição da agricultura moderna para a digital, e abre os rumos para a maior produção alcançável atualmente.
A SciCrop é especialista em analytics as a service voltado ao agro, e pode te ajudar na jornada de transformação digital. Se você ainda não faz o uso de análise de dados em sua produção, conheça nossos serviços de transferência de conhecimento, com ele já capacitamos equipes de grandes empresas no campo de data science. Se você já possui rotinas de análise, te ajudamos a aprimorar com nossos serviços de inovação e agenda de dados.
Fale conosco! Torne-se parte da agricultura digital e seja referência de produtividade.
