Produtores de amendoim, batata e batata-doce enfrentam desafios para estimar o momento ideal da colheita e a qualidade das lavouras devido à natureza subterrânea dessas culturas. No entanto, por meio do sensoriamento remoto, inteligência artificial e tecnologias avançadas, pesquisadores têm desenvolvido modelos computacionais para auxiliar os produtores a mensurar o rendimento e a maturidade das plantações.
Silva, pesquisador da Unesp, mencionou que o sensoriamento remoto das folhas da planta, por meio de imagens de satélite e drones, tem possibilitado estimar com mais de 90% de precisão a maturidade do amendoim. Isso elimina a necessidade do arranquio das plantas, contribuindo para aumentar a produtividade e reduzir as emissões de CO2 pela mobilização intensa do solo.
Por outro lado, a umidade do solo em plantações como a de cana-de-açúcar tem sido monitorada com a ajuda de um sistema de radar miniaturizado embarcado em drones. Esse projeto, financiado pela FAPESP, resultou na criação de uma startup chamada Radaz. A precisão desse sistema para estimar a umidade relativa do solo é superior a 90%, permitindo estimar a produtividade da cultura e otimizar a irrigação para economizar água.
Projetos na Europa, como o DATI e o Earth Observation for Water Use Efficiency, também estão focados em reduzir o consumo de água na agricultura por meio de tecnologias avançadas. A agricultura de precisão tem se mostrado essencial para gerenciar de forma eficiente as diferentes necessidades das plantações e garantir uma produção sustentável.
Esses avanços tecnológicos prometem revolucionar a forma como os produtores lidam com a estimativa de rendimento e a gestão da água nas plantações, contribuindo para uma agricultura mais sustentável e eficiente.
Informações da Agência FAPESP
Curtiu? Siga o Candeias Mix nas redes sociais: Twitter, Facebook, Instagram, e Google Notícias. Fique bem informado, faça parte do nosso grupo no WhatsApp e Telegram.