Colheita de Dados Alimenta Agricultura 4.0

Agricultores estão transformando dados de sensores em ativo estratégico, migrando de agricultura preventiva para preditiva.

Desde a Revolução Industrial, automação impulsionou produção. Hoje, a Indústria 4.0 tornou a maioria dos processos centrados em dados, seguindo um ciclo de cinco etapas: coletar, transmitir, armazenar, analisar e apresentar. A etapa final mantém humanos no controle, ainda que dados também possam ser retroalimentados a atuadores, permitindo automação robótica.

A agricultura espelhou industrialização nos últimos dois séculos, e a Agricultura 4.0 está agora acelerando. Assim como manufatura adotou gerenciamento de dados, agricultores estão abraçando soluções centradas em dados similares. Firmas industriais estão expandindo para ag-tech, e fabricantes de equipamentos estão se ramificando para produção industrial. Apesar de seu ambiente não estruturado, a adaptabilidade de novas tecnologias de dados está alinhando agricultura com automotivo e aeroespacial, transformando agricultores em engenheiros modernos.

Começou nos anos 1990 com primeira automação para setor leiteiro de alto valor — máquinas de ordenha da sueca DeLaval e da holandesa Lely. Ao mesmo tempo, sorters ópticos para grãos, especialmente arroz, emergiram do japonês Satake e suíço Bühler. Algumas dessas tecnologias de triagem encontraram nova vida na agricultura de alto valor, como uvas de vinhedo, onde a francesa Pellenc desenvolveu equipamento robótico que transformou agricultores em cientistas de dados.

Uma vez que automação estava no lugar, agricultores puderam mover além de observação passiva de rendimento para melhoria proativa de qualidade e quantidade. Pequenas fazendas uma vez confiaram no olho e intuição do agricultor; operações massivas de hoje não podem depender apenas dos sentidos humanos. Tecnologia de dados tornou-se central para guiar a fazenda na direção certa — seja para rebanho, produção de culturas ou produtos premium como vinho.

Monitoramento de campo baseado em drones é exemplo principal de gerenciamento de dados agrícolas. A parisiense Parrot, através de sua subsidiária nos EUA MicaSense, pioneirou uma câmera que captura múltiplos comprimentos de onda para calcular mapas de índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) — agora padrão da indústria para monitorar saúde de culturas e identificar áreas problemáticas. Em janeiro, Parrot anunciou venda da MicaSense para empresa de imagem aérea dos EUA AgEagle Aerial por US$23 milhões. Mapas NDVI agora são baixados para tratores, permitindo ajustes de fertilizante em tempo real.

A Administração Federal de Aviação (FAA) dos EUA relata que 7% dos 1.6 milhão de drones registrados nos EUA servem propósitos agrícolas — mais de 100.000 drones agrícolas ativos. Embora pequena fatia do mercado comercial de drones, o segmento agrícola é gerador significativo de receita. Coleta de dados é cada vez mais domínio de robôs, sejam celeiros autônomos, drones ou tratores — dados não são mais o novo petróleo; são a nova colheita.

Robôs de agricultura inteligente se dividem em duas categorias principais: aéreos (drones) e terrestres (tratores, colheitadeiras). Em ambos os casos, funcionalidade depende de vários sensores, com sistema inercial para navegação e estabilização sendo primordial. Ele deve entregar alta performance, confiabilidade, baixo drift de bias, baixa instabilidade de bias e comportamento de temperatura estável — tudo a preço acessível para justificar investimento.

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(Fonte: Yole Développement)

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(Fonte: Yole Développement)

Drones monitoram saúde de culturas via câmeras e são frequentemente usados para fertilização de campos pequenos a médios (<20 ha) como alternativa mais barata a soluções baseadas em avião. Navegação e estabilização precisas são críticas ao apontar câmera para o solo; a uma altura de 10 m, erro de 5° se traduz em erro posicional de 80 cm. Enquanto GPS pode fornecer precisão suficiente para muitas aplicações, unidades de medida inercial (IMUs) robustas são essenciais para estabilização de câmera.

Veículos robóticos terrestres navegam fileiras de culturas com precisão de centímetros para evitar danificar plantas. A maioria confia em GPS preciso, prevenindo dupla fertilização ou lacunas. No entanto, sinais GPS podem ser perdidos — sob árvores, por exemplo — necessitando soluções IMU ou sistema de referência de atitude-cabeça (AHRS). IMUs baseados em MEMS atendem requisitos de alta performance, baixo tamanho, peso, potência e custo (SWAP-C) de aplicações terrestres.