Um sensor de humidade do solo mostra como o teor de humidade no solo varia. Após um aguaceiro, o valor aumenta; durante um período de seca, diminui. Isso ajuda a determinar o momento certo para regar. Mas até que ponto esse ponto de medição é representativo de toda a parcela?

Qualquer agricultor conhece as diferenças existentes no seu solo. Uma faixa mais elevada seca mais depressa, uma depressão permanece húmida por mais tempo e uma antiga vala pode continuar a influenciar o regime hídrico durante anos. Essas diferenças tornam interessante a combinação de sensores e imagens de satélite: é possível analisar uma medição local no contexto de todo o campo.

No âmbito do AgriScope, a Agurotech, em colaboração com produtores e parceiros do projeto, investigou como os dados de sensores, imagens de satélite, dados meteorológicos e IA podem ser integrados para esse fim. Agora que estamos a concluir o projeto, esses conhecimentos vão ser aplicados na tecnologia que os produtores utilizam diariamente.

Um sensor monitoriza o que acontece no solo no seu local de medição. Com medições a diferentes profundidades, é possível observar a evolução da humidade na zona radicular. Será que uma chuva atinge também a camada mais profunda do solo? Por quanto tempo a humidade permanece disponível nessa camada? E com que rapidez a camada superior volta a secar?

A sequência de medições fornece, nesse contexto, muita informação. Um valor isolado ganha significado quando se sabe o que o precedeu: chuva, rega ou vários dias quentes. Ao acompanhar essas reações e compará-las com observações no terreno, o agricultor conhece cada vez melhor o local de medição.

As imagens de satélite acrescentam uma outra escala. Contêm informações sobre a superfície e o desenvolvimento da cultura, o que permite vislumbrar diferenças dentro de uma parcela. No entanto, um satélite não observa diretamente a zona das raízes. Um mapa de humidade do solo é criado através da combinação de informações de satélite com outros dados e da sua tradução numa estimativa da humidade do solo.

É aqui que a IA entra em cena. Os modelos aprendem a reconhecer relações entre a informação de satélite, a humidade do solo medida e condições como o tipo de solo e o clima. Essas relações ajudam a fazer uma estimativa mesmo para locais sem sensores.

Isso requer dados práticos de qualidade. Um modelo deve ser testado com medições que não tenham sido utilizadas para o seu treino. No âmbito do AgriScope, isso foi feito, entre outros locais, em onze parcelas de validação, onde os cálculos foram comparados com medições independentes de sensores. Desta forma, torna-se visível em que condições a abordagem funciona bem e onde é necessário um maior aperfeiçoamento.

Para o agricultor, as diferentes fontes de informação convergem numa representação cartográfica. O sensor fornece um ponto de referência local; o mapa baseado em satélite mostra a distribuição de humidade calculada ao longo da parcela. Assim, é possível analisar se o local de medição está relativamente seco, húmido ou se é representativo de uma parte maior do campo.

Uma zona mais seca no mapa pode, por exemplo, ser motivo para se realizar uma inspeção específica nesse local. É possível identificar ali o solo mais claro que seca mais rapidamente? Existe alguma diferença no desenvolvimento da cultura? O padrão corresponde a observações anteriores? Esta combinação ajuda a realizar inspeções no terreno de forma mais direcionada e a interpretar melhor as medições.

A atualidade da informação também é importante. Quando o céu está nublado, nem sempre está disponível uma nova imagem de satélite utilizável. Entretanto, a chuva, a evaporação e a rega alteram o estado de humidade.

Para colmatar esses dias intermédios, pode ser utilizado um balanço hídrico. Este calcula a quantidade de água que entra, que se perde e que permanece disponível no solo, com base, entre outros fatores, no tempo, nas características do solo, na cultura e na rega registada.

Por isso, é importante saber se se está a analisar uma observação recente ou uma estimativa calculada. A qualidade dos dados introduzidos também faz a diferença. Quando uma dose de rega não é registada, falta no modelo a água que foi efetivamente aplicada na parcela. Assim, o registo simples e a troca de dados contribuem diretamente para a utilidade do resultado.

Na prática diária, tudo isto ajuda sobretudo a definir prioridades. Que parcela requer atenção? Onde faz sentido uma verificação adicional? Uma ronda de rega pode ainda esperar, tendo em conta a previsão meteorológica e a capacidade disponível?

A experiência do agricultor continua a ser valiosa neste contexto. Ele conhece o solo, a cultura e as limitações da exploração. À medida que as medições e os mapas revelam padrões reconhecíveis, aumenta a confiança para integrar essa informação no planeamento.

Na Agurotech, a informação de satélite torna-se, por isso, parte integrante da compreensão da parcela. Os limites automáticos das parcelas simplificam a configuração dos campos. A visualização combinada do mapa associa as medições dos sensores à informação sobre toda a parcela. Os insights do AgriScope ajudam a aperfeiçoar ainda mais estas aplicações e a torná-las acessíveis.

O próximo passo é a previsão de rendimento. A informação de satélite sobre o desenvolvimento das culturas pode, juntamente com os rendimentos históricos e os dados da parcela, ajudar a estimar mais cedo a colheita prevista. Esta aplicação ainda se encontra em desenvolvimento. Para melhorar as previsões para diferentes culturas, solos e estações do ano, gostaríamos de colaborar com produtores que pretendam partilhar dados de rendimento.

Gostaria de saber como os sensores e as informações de satélite podem interagir na sua exploração agrícola ou contribuir para o desenvolvimento de previsões de rendimento? Contacte a Agurotech através do endereço info@agurotech.com.