Dados de IoT Impulsionam Agricultura de Precisão: Aumentando Rendimentos e Reduzindo Custos

Enquanto IoT e análises dominam manchetes em indústria e infraestrutura, a agricultura silenciosamente se torna a próxima fronteira. Integrando redes de sensores e análises de dados em tempo real, agricultores podem aumentar rendimentos, reduzir perdas e cortar custos operacionais através de gestão mais precisa de recursos.

A Base: Dados

A fundação da agricultura de precisão é dados. Sensores, redes sem fio e análises sofisticadas fornecem insights acionáveis que permitem aplicação direcionada de fertilizantes, água e pesticidas.

Três Categorias de Plataformas

Três categorias primárias de plataformas alimentam este ecossistema de dados: aéreas, móveis baseadas em solo e estacionárias. Cada plataforma emprega diferentes suítes de sensores e tecnologias de rede, mas todas compartilham objetivo comum — capturar dados de alta resolução e acionáveis através de diversas paisagens agrícolas.

Plataformas Aéreas: Drones Multirrotor

Figura 1 – Drones multirrotor são plataforma aérea cada vez popular para agricultura de precisão em campos pequenos a médios. (Fonte: ublox)

Plataformas aéreas coletam dados de cima usando sensoriamento remoto. Enquanto aeronaves tripuladas e satélites ainda servem levantamentos de grande escala, veículos aéreos não tripulados (UAVs) — tanto asa fixa quanto multirrotor — estão rapidamente substituindo-os para operações de média escala. Equipados com módulos GNSS de alta precisão como o Ublox F9, drones podem conduzir avaliações detalhadas de saúde de plantas sobre campos que seriam difíceis de monitorar.

Sensor-Chave: Câmera Multiespectral

O sensor-chave para saúde de plantas é uma câmera multiespectral capaz de capturar imagens de alta resolução em bandas visível e near-infrared (NIR). A maioria dos sensores de imagem CMOS exibe sensibilidade NIR inerente, mas câmeras de consumo tipicamente bloqueiam essa faixa para produzir cores naturais. Removendo o filtro NIR, um sensor CMOS pode funcionar como câmera NDVI, exemplificada pela Sentera AGX710.

Figura 2 – Sensores de imagem colorida típicos também incluem sensibilidade NIR, que câmeras de propósito geral buscam filtrar. (Fonte: ON Semiconductor)

NDVI: Índice de Vegetação por Diferença Normalizada

No monitoramento de saúde de plantas, reflectância NIR é indicador poderoso de vigor vegetativo. Folhas saudáveis refletem mais NIR e absorvem mais luz vermelha, levando ao amplamente usado NDVI = (NIR-Vermelho)/(NIR+Vermelho). Com filtragem e processamento de imagem adequados, um sensor CMOS padrão pode computar valores NDVI, permitindo agricultores identificar áreas que requerem água ou fertilizante adicional.

Figura 3 – Levantamentos NDVI fornecem insight detalhado sobre saúde de plantas em campos inteiros, destacando onde recursos como água e fertilizante precisam de mais ou menos aplicação.