Daniela Andrade
Engenheira agrônoma e mestra em Agronomia – Universidade Federal de Lavras (UFLA)
daniela.andrade@eldoradoterra.com.br
Igor W. Lemes
Matemático Computacional e mestrando em Ciência da Computação – Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
igor.s.lemes@gmail.com
Danielle Alvarenga
Bióloga e mestra em Ecologia Aplicada – UFLA
danielle.alvarenga@eldoradoterra.com.br
A agricultura enfrenta constantes desafios para otimizar o manejo e aumentar a produtividade, além de garantir a sustentabilidade dos sistemas de cultivo. Entre os principais fatos que influenciam a produção das culturas, a nutrição adequada das plantas desempenha um papel fundamental.
No caso das laranjeiras, uma diagnose precisa do estado nutricional das plantas é essencial para otimizar o uso de fertilizantes, garantir a saúde das árvores e aumentar qualidade das frutas. Felizmente, os avanços tecnológicos têm proporcionado ótimas ferramentas para aprimorar essa diagnose.
Tecnologias de ponta
Uma das tecnologias mais impactantes na agricultura moderna é o sensoriamento remoto por meio de imagens de satélite. Essas imagens fornecem uma visão abrangente das condições das plantas em grandes áreas de cultivo. Com a análise de dados espectrais, é possível detectar padrões de crescimento, identificar áreas ou reboleiras com deficiências nutricionais e acompanhar o desenvolvimento das laranjeiras ao longo do tempo.
A análise espectral de folhas é outra técnica avançada que tem revolucionado a diagnose nutricional em laranjeiras. Por meio de dispositivos portáteis ou drones equipados com sensores espectrais, os agricultores podem medir diretamente os níveis de clorofila, nutrientes e outras substâncias nas folhas das plantas.
Essa informação em tempo real fornece uma avaliação precisa do estado nutricional das laranjeiras, permitindo ajustes exatos no manejo dos fertilizantes.
Integração de dados
Outra técnica um pouco mais elaborada é a integração de dados de sensoriamento remoto, análise espectral e informações do solo em sistemas de informação geográfica (SIG), uma ferramenta poderosa para a gestão de nutrientes em laranjeiras.
Com o SIG, os agricultores podem criar mapas detalhados das condições do solo e das plantas em suas áreas. Isso possibilita a implementação de estratégias de fertilização personalizadas, adaptadas às necessidades específicas de cada área de cultivo, e assim regular as máquinas com a distribuição de fertilizantes por necessidade de forma heterogênea, e não de forma homogênea, que é o convencional (média da área).
Além das técnicas de diagnose pontuais, as tecnologias de monitoramento contínuo têm se destacado na agricultura de precisão. Sensores implantados no solo ou diretamente nas plantas podem monitorar constantemente os níveis de umidade, nutrientes e outras variáveis ambientais que afetam o crescimento das laranjeiras.
Por fim, a modelagem computacional desempenha um papel crucial na previsão do crescimento das laranjeiras e na otimização das práticas agrícolas. Modelos sofisticados podem simular o comportamento das plantas em diferentes condições de solo, clima e manejo nutricional.
Isso permite aos agricultores antecipar as necessidades das laranjeiras, planejar as aplicações de fertilizantes com precisão e maximizar a produtividade das culturas.
O que muda
Historicamente, os agricultores confiavam em métodos convencionais para avaliar o estado nutricional das laranjeiras. A observação visual era uma prática comum, na qual os agricultores procuravam sinais visíveis de deficiências nutricionais, como descoloração das folhas.
Posteriormente, a análise de solo veio para determinar os níveis de nutrientes disponíveis no solo. E, na sequência, a amostragem de folhas, amplamente utilizada, embora mais precisa do que a observação visual, é limitada em termos de abrangência e frequência, pois exigia coleta manual de amostras e análises laboratoriais demoradas.
Benefícios da inteligência artificial
Uma das principais contribuições da inteligência artificial (IA) para a citricultura é sua capacidade de processar grandes volumes de dados em escala, o que vai muito além da agricultura convencional.
Com os dados de sensoriamento remoto, análise espectral e outras fontes de dados, os algoritmos de inteligência artificial são capazes de identificar padrões complexos nos dados que não são perceptíveis a olho nu.
Essa capacidade permite uma análise mais detalhada das condições das plantas e a detecção de deficiências nutricionais, podendo até mesmo prospectar deficiências futuras de acordo com manejo aplicado.
Com base nas análises de dados realizadas pela inteligência artificial, os agricultores podem desenvolver estratégias de manejo nutricional personalizadas para cada área de cultivo, assim tendo a capacidade de criar vários cenários, combinando os níveis de preço dos produtos com a produtividade esperada, a fim de analisar a viabilidade de cada nutriente a ser aplicado.
Isso inclui a otimização da aplicação de fertilizantes e outros insumos agrícolas, de acordo com as necessidades específicas das laranjeiras em cada local.
Diagnose nutricional
A IA tem sido aplicada também no manejo integrado de pragas e doenças, monitorando e prevendo a ocorrência de Liberibacter asiaticus e Penicillium, por exemplo, permitindo intervenções precisas de controle.
Outra área é a previsão de safras, onde a IA analisa dados históricos de produção, condições climáticas e padrões de crescimento das plantas para prever a produção de laranjas em uma determinada safra.
Isso ajuda os agricultores a planejarem suas operações e antecipar desafios de mercado. Além disso, a IA também é utilizada no manejo de colheita, onde algoritmos guiam robôs agrícolas para identificar e colher as frutas maduras de forma eficiente, aumentando a produtividade e reduzindo os custos de mão de obra.
Por fim, a IA pode ser empregada em sistemas de visão computacional para classificar automaticamente as frutas colhidas com base em critérios como tamanho, cor e qualidade. Isso facilita a seleção das laranjas para diferentes destinos, como mercado de consumo fresco ou indústria de processamento de suco.
Essas aplicações demonstram o potencial da inteligência artificial para melhorar a eficiência, a produtividade e a sustentabilidade da citricultura.
Antecipando-se aos danos
A análise composicional de dados na citricultura é uma técnica estatística. Com ela, os agricultores podem identificar desequilíbrios nutricionais no solo e nas plantas, permitindo ajustes precisos nas aplicações de fertilizantes para corrigir deficiências ou excessos de nutrientes.
Além disso, a análise da composição dos frutos das laranjeiras auxilia os agricultores na determinação do momento ideal de colheita, monitoramento da qualidade dos frutos e otimização das práticas de irrigação, garantindo uma produção de laranjas de alta qualidade e maximizando o valor comercial das colheitas.
Gerenciamento de riscos
Uma das áreas de maior potencial de utilização da IA é para prever e gerenciar riscos na citricultura. Com o avanço dos algoritmos de aprendizado de máquina e o acesso a grandes conjuntos de dados históricos, os agricultores podem fazer previsões mais precisas sobre eventos climáticos extremos, surtos de doenças e flutuações de preços no mercado.
Essas previsões permitem uma melhor preparação e resposta a situações adversas, ajudando os produtores a minimizar perdas e maximizar a resiliência de suas operações. Além disso, a IA pode ser utilizada para otimizar o planejamento de plantio, monitoramento de crescimento das plantas e gestão de recursos, garantindo uma alocação mais eficiente de mão de obra, equipamentos e insumos.
À medida que avançamos para o futuro, as perspectivas da aplicação da inteligência artificial na citricultura são extremamente promissoras. Com o contínuo desenvolvimento de algoritmos avançados, a disponibilidade de grandes conjuntos de dados e o investimento crescente em pesquisa e desenvolvimento, espera-se que a IA desempenhe um papel cada vez mais central na transformação da indústria citrícola.
E com o desenvolvimento de IAs de código aberto e um aumento no acesso aos dados, espera-se que exista uma diversidade grande de soluções para o setor da citricultura. Ao prever e gerenciar riscos, aprimorar a eficiência operacional e personalizar o manejo agrícola, a IA tem o potencial de impulsionar a produtividade, a sustentabilidade e a resiliência das operações citrícolas em todo o mundo.
