{"id":328186,"date":"2022-01-18T16:46:33","date_gmt":"2022-01-18T16:46:33","guid":{"rendered":"https:\/\/redepress.ecompare.com.br\/noticias\/2022\/01\/algoritmos-e-sensores-auxiliam-a-mapear-o-solo-e-otimizam-a-producao-agricola\/"},"modified":"2022-01-18T16:46:33","modified_gmt":"2022-01-18T16:46:33","slug":"algoritmos-e-sensores-auxiliam-a-mapear-o-solo-e-otimizam-a-producao-agricola","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/redepress.com.br\/noticias\/2022\/01\/algoritmos-e-sensores-auxiliam-a-mapear-o-solo-e-otimizam-a-producao-agricola\/","title":{"rendered":"Algoritmos e sensores auxiliam a mapear o solo e otimizam a produ\u00e7\u00e3o agr\u00edcola"},"content":{"rendered":"
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18\/01\/22 13h46<\/span> <\/p>\n

Ferramentas otimizam uso de insumos e o preparo de solos a profundidade variável, assegurando economia, eficiência e sustentabilidade<\/h2>\n

Governo de São Paulo<\/a><\/span> <\/p>\n

O manejo adequado da aplicação de adubo e outros insumos nas lavouras – essencial para garantir a sustentabilidade econômica e ambiental na produção agrícola – depende do mapeamento preciso do solo em áreas de plantações. Os métodos convencionais à disposição para esse tipo de avaliação, porém, são onerosos e têm precisão limitada. Para contornar o problema, a startup Cropman<\/a><\/strong>, sediada em Campinas, desenvolveu uma metodologia inovadora para diagnóstico de solos com alta precisão e custo reduzido.<\/p>  \n

Com apoio<\/a><\/strong> do Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas<\/strong><\/a> (PIPE<\/a><\/strong>), da FAPESP, pesquisadores da empresa desenvolveram a plataforma tecnológica Smart Sampling, baseada no uso de múltiplos sensores em campo, com automação no fluxo de informações e mineração de dados a partir da aplicação de um algoritmo inovador.<\/p>  \n

Os algoritmos produzem mapeamentos de zonas permanentes de manejo e de compactação de solos, que permitem ao agricultor o uso racional de insumos e o preparo de solos a profundidade variável, assegurando economia, eficiência, produtividade e sustentabilidade nas práticas agrícolas.<\/p>  \n

De acordo com Henrique Coutinho Junqueira Franco<\/a><\/strong>, pesquisador responsável pelo projeto, atualmente um dos fatores limitantes para o mapeamento preciso dos solos é a quantidade de amostras necessárias. Para se obter o mapeamento adequado dos atributos físicos e químicos do solo é necessário realizar uma amostragem densa na área.<\/p>  \n

“Na agricultura de precisão clássica, o método consiste em desenhar sobre o mapa da fazenda uma grade amostral densa, realizando coletas de amostras de solo a cada 100 metros, a fim de obter uma amostra para cada hectare. Em grandes áreas, essa amostragem tão densa é trabalhosa e eleva muito os custos, sem precisão adequada. Eventualmente isso torna o mapeamento impraticável tanto fisicamente quanto economicamente”, explica Franco.<\/p>  \n

Com inspiração no modelo de mapeamento de solos utilizado pela indústria petrolífera, o pacote tecnológico Smart Sampling permite obter uma amostragem inteligente, orientada por atributos do solo que são obtidos a partir de informações de sensores de condutividade elétrica. Mesmo com um número muito menor de amostras, o mapeamento é mais eficiente e completo.<\/p>  \n

“Em campo, basta trafegar sobre a área com um veículo equipado de um sensor proximal de condutividade elétrica, que passa a menos de um metro de distância do solo. Os pulsos que retornam do solo são medidos e sua intensidade tem relação direta com o tipo de solo: proporção de argila, compactação, presença de pedras e assim por diante”, diz Franco.<\/p>  \n

O método permite mapear a variabilidade das condições do solo, otimizando o gerenciamento e a tomada de decisão do produtor quanto aos insumos necessários para cada área da plantação. Como os atributos do solo são coletados em diversas profundidades, segundo Franco, é possível identificar detalhadamente as condições de compactação do solo.<\/p>  \n

“Conseguimos ver a variabilidade do solo que o olho não vê – e que explica por que, em uma mesma área, uma colheitadeira pode obter 124 toneladas de cana em uma parte e apenas uma tonelada em outra”, afirma.<\/p>  \n

De acordo com o pesquisador, com as informações de altimetria e de amostras de solo coletadas em locais estratégicos, o Smart Sampling permite gerar zonas permanentes de manejo para diversos usos agrícolas e para qualquer cultura, reduzindo custos no uso de insumos e aumentando a produtividade. Para isso, o imenso número de dados obtidos pelos sensoriamentos são processados por algoritmos desenvolvidos pela Cropman, entregando substancial eficiência no diagnóstico de solos agrícolas.<\/p>  \n

“Usamos vários sensores para avaliar a produção, mas o nosso diferencial – e a verdadeira inovação – está relacionado à aplicação do algoritmo. O segredo do serviço que prestamos consiste em saber o que fazer com os dados que coletamos”, diz Franco.<\/p>  \n

Menos amostras, mais precisão<\/strong><\/p>\n

Segundo Franco, o desenvolvimento do algoritmo foi baseado nos softwares utilizados pela indústria do petróleo para definir a localização da perfuração de poços a partir da obtenção de informações sísmicas do solo obtidas por sensores.<\/p>  \n

“Nessa indústria, não se sai perfurando às cegas, é preciso ser altamente assertivo. Assim, eles alimentam algoritmos com dados qualitativos e quantitativos nas áreas onde estudos de prospecção indicaram alta probabilidade de petróleo. Pensando nisso, nos ocorreu a ideia de criar um algoritmo que fosse alimentado com coordenadas e dados do solo das propriedades agrícolas, a fim de gerir informações para tomada de decisão do produtor”, explica.<\/p>  \n

Na fase conceitual do desenvolvimento do algoritmo, os pesquisadores já conseguiam produzir mapas tão bons como os que são feitos a partir de uma grade amostral densa, com coletas a cada 25 metros – mas com um número de amostras dez vezes menor. “O algoritmo era alimentado pelos dados de variabilidade elétrica e nos dizia onde coletar as amostras para fazer um mapa muito qualificado. Com isso, era preciso coletar muito menos”, afirma Franco.<\/p>  \n

No projeto PIPE fase 2, os pesquisadores decidiram escalonar a tecnologia e reunir tudo em uma única plataforma de gestão de dados. Dessa forma, surgiu o Smart Sampling, que possibilitou uma evolução das grades amostrais para o estabelecimento de zonas de manejo precisamente determinadas.<\/p>  \n

“Depois de passar o sensor e rodar o algoritmo, rapidamente tínhamos os pontos precisos onde fazer a coleta no dia seguinte. Essas amostras eram analisadas no laboratório. A partir da mineração dos dados obtidos, criamos polígonos com a característica de cada porção – que pode receber os insumos certos na quantidade necessária. Ninguém fazia isso e percebemos que tínhamos uma inovação nas mãos. Embutimos no PIPE essa ideia de criar as zonas de manejo e intensificamos o processo de automação”, explica Franco.<\/p>  \n

Parceria multinacional<\/strong><\/p>\n

Em 2019, Franco visitou a Áustria para conhecer a Geoprospector, empresa que desenvolve um sensor de indução eletromagnética que seria utilizado pela empresa brasileira. Essa parceria acabou aproximando a Cropman da multinacional italiana CNH Industrial, que detém parte da empresa austríaca. Em 2020, ainda antes da pandemia de COVID-19, a Cropman fez uma aproximação com a CNH Industrial, que estava lançando no Brasil o Agxtend, uma plataforma inovadora de soluções para a agricultura digital.<\/p>  \n

Segundo Franco, os representantes da multinacional italiana ficaram impressionados com o pacote tecnológico desenvolvido pela Cropman – e em especial com o que o algoritmo da empresa brasileira era capaz de fazer com os dados.<\/p>  \n

“Eles viram o funcionamento do software da Cropman combinado ao hardware austríaco e perceberam que nosso processamento potencializava o sensor da Geoprospector. Eles ficaram impressionados e começamos a discutir uma parceria”, diz Franco.<\/p>  \n

A pandemia atrasou um pouco a aproximação, mas na metade de 2021 as empresas assinaram um contrato de acordo comercial. “A parceria é assim: a CNH nos traz mercado, via concessionários – que chegam a uma centena no Brasil e na América Latina –, nós operamos o hardware deles e nossos softwares com os clientes das concessionárias”, detalha o pesquisador.<\/p>  \n

Segundo ele, a parceria rendeu o Programa Agxtend Brasil, lançado em outubro, que também envolve a Case IH e a New Holland Agriculture, duas fabricantes de maquinário agrícola do grupo CNH Industrial.<\/p>  \n

Com a parceria, o hardware, que é o principal insumo utilizado nos mapeamentos, é cedido para a Cropman sem custos – algo fundamental para que a empresa ganhe escala. A Cropman paga uma taxa por hectare mapeado aos parceiros, pelo uso do sensor, e se beneficia pelo acesso ao mercado via concessionários CNH. Sem essa parceria, a empresa levaria muito mais tempo para entrar no mercado.<\/p>  \n

“Pode se tornar um case<\/em> de sucesso. É difícil ganhar escala, mas nós temos conseguido focar no aprimoramento dos nossos processos e eles nos ajudam com o acesso ao mercado”, avalia Franco.<\/p>  \n

fonte: https:\/\/www.saopaulo.sp.gov.br\/spnoticias\/algoritmos-e-sensores-auxiliam-a-mapear-o-solo-e-otimizam-a-producao-agricola\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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