{"id":65209,"date":"2019-11-14T10:55:14","date_gmt":"2019-11-14T15:55:14","guid":{"rendered":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/?p=65209"},"modified":"2019-11-27T10:39:41","modified_gmt":"2019-11-27T15:39:41","slug":"the-future-of-satellites-in-precision-agriculture","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.agribusinessglobal.com\/pt\/agrochemicals\/the-future-of-satellites-in-precision-agriculture\/","title":{"rendered":"O futuro dos sat\u00e9lites na agricultura de precis\u00e3o"},"content":{"rendered":"

A agricultura de precis\u00e3o encontrou seu caminho para o mainstream. A extens\u00e3o de sua capacidade de influenciar insumos agr\u00edcolas ainda est\u00e1 para ser vista. Est\u00e1 claro, no entanto, que a explos\u00e3o de drones e outras tecnologias inteligentes no espa\u00e7o agr\u00edcola continuar\u00e1 a influenciar a ind\u00fastria, e os fabricantes e distribuidores devem ajustar seus neg\u00f3cios para acomodar a revolu\u00e7\u00e3o que a tecnologia trar\u00e1.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

No burburinho sobre drones e outras tecnologias, \u00e9 f\u00e1cil esquecer que uma das tecnologias \u201cmais antigas\u201d ainda \u00e9 bastante vi\u00e1vel. A tecnologia de sat\u00e9lite existe h\u00e1 d\u00e9cadas e continua a servir bem a ind\u00fastria agr\u00edcola.\u00a0<\/span>Agroneg\u00f3cio Global<\/span><\/i>\u2122 entrevistou Alexander Sakal, CSO da Monitoramento de colheitas EOS<\/a>, para saber sua opini\u00e3o sobre o estado atual e futuro da tecnologia de sat\u00e9lite e como ela pode impactar a ind\u00fastria de insumos agr\u00edcolas.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Como as imagens\/dados de sat\u00e9lite mudaram nos \u00faltimos anos?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>
\n<\/span><\/h2>\n
\"Alexander

Alexander Sakal, CSO da EOS Crop Monitoring.<\/p><\/div>\n

Alexandre Sakal: <\/strong>Dados e imagens de sat\u00e9lite n\u00e3o s\u00e3o algo tecnologicamente novo. Na verdade, as primeiras imagens do espa\u00e7o foram tiradas em 1946, antes mesmo dos primeiros sat\u00e9lites serem lan\u00e7ados. O uso de dados para fins militares e civis estava ficando maior, mais avan\u00e7ado, \u00e0 medida que os sat\u00e9lites come\u00e7aram a captur\u00e1-los com v\u00e1rios sensores que detectam radia\u00e7\u00e3o, emiss\u00e3o de luz, ondas de r\u00e1dio e assim por diante. Isso permitiu o monitoramento de \u00e1reas inacess\u00edveis do planeta, mas o problema era que essas informa\u00e7\u00f5es geralmente eram classificadas ou indispon\u00edveis para usu\u00e1rios regulares. Tecnicamente, a maneira como os sat\u00e9lites operam hoje n\u00e3o \u00e9 muito diferente de, digamos, 30 anos atr\u00e1s. No entanto, a maneira como alcan\u00e7amos dados de sat\u00e9lite, processamos e nos beneficiamos deles \u00e9 absolutamente diferente. O setor agr\u00edcola \u00e9 uma \u00f3tima ilustra\u00e7\u00e3o das vantagens que o monitoramento por sat\u00e9lite oferece aos neg\u00f3cios.\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

As tend\u00eancias modernas est\u00e3o tornando os dados de sat\u00e9lite acess\u00edveis em todos os sentidos. A lei de Moore chegou ao espa\u00e7o, tornando o hardware mais barato e mais eficiente<\/span>,<\/span>\u00a0e abundante. Ag\u00eancias como a NASA ou a ESA disponibilizam publicamente imagens de sat\u00e9lite, enquanto o big data e as redes neurais trazem ferramentas poderosas para automatizar a an\u00e1lise de dados. Tudo isso atrai mais investimentos em tecnologia espacial e acelera ainda mais as mudan\u00e7as. Ent\u00e3o<\/span>,<\/span>\u00a0Sim, a observa\u00e7\u00e3o por sat\u00e9lite agora se torna um recurso valioso para a tomada de decis\u00f5es, e \u00e9 isso que fazemos para o setor agr\u00edcola com o EOS Crop Monitoring.<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Seu sistema incorpora imagens de sat\u00e9lite, IA<\/span><\/b>,<\/span><\/b>\u00a0e informa\u00e7\u00f5es meteorol\u00f3gicas junto com IA. Voc\u00ea pode falar sobre como elas funcionam juntas para ajudar os produtores a tomar decis\u00f5es (focando especificamente em qual impacto isso tem nos insumos da colheita)?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> O monitoramento por sat\u00e9lite usa imagens, dados de sensores e ferramentas de previs\u00e3o do tempo. No entanto, prefiro o termo \u201caprendizado de m\u00e1quina\u201d em vez de IA. Algoritmos de aprendizado de m\u00e1quina nos permitem definir o tipo de cultivo, limites de campo hoje e abrem novas dire\u00e7\u00f5es para desenvolver funcionalidades como orienta\u00e7\u00e3o de fertiliza\u00e7\u00e3o do solo em atualiza\u00e7\u00f5es futuras. Os insumos de cultivo dependem de centenas de fatores, e alguns s\u00e3o at\u00e9 imposs\u00edveis de prever. O monitoramento de cultivo por sat\u00e9lite ajuda os agricultores a se manterem informados sobre a temperatura, condi\u00e7\u00f5es clim\u00e1ticas em \u00e1reas selecionadas durante a semeadura hist\u00f3rica (atualmente dispon\u00edvel apenas para a regi\u00e3o do Mar Negro)<\/span>,<\/span>\u00a0e os dados da colheita exibem m\u00e9tricas m\u00e9dias na \u00e1rea. Com base nessas informa\u00e7\u00f5es, os especialistas em agricultura podem fazer previs\u00f5es relativamente precisas sobre o rendimento das colheitas, e \u00e9 isso que define a efic\u00e1cia da tecnologia. Como exemplo, os agricultores podem identificar a correla\u00e7\u00e3o entre fatores para orientar suas decis\u00f5es ao administrar uma fazenda ou monitorar<\/span>ing<\/span>\u00a0campos para progresso de crescimento impreciso antes que os problemas se tornem significativos.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Obviamente, essa tecnologia \u00e9 capaz de gerar volumes de dados \u00fateis. Como esses dados s\u00e3o analisados e ent\u00e3o usados? Quem faz a an\u00e1lise e faz recomenda\u00e7\u00f5es? Quem \u00e9 dono dos dados?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> Neste ponto, o monitoramento por sat\u00e9lite em si n\u00e3o faz nenhuma recomenda\u00e7\u00e3o autossuficiente sobre agricultura. Ele traduz os dados do sat\u00e9lite em <\/span>informa\u00e7\u00e3o agr\u00edcola<\/span>\u00a0para um analista revisar.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Tecnicamente, n\u00e3o\u00a0<\/span>\u201c<\/span>gerar<\/span>"<\/span>\u00a0dados. Todos os dados v\u00eam inicialmente de sat\u00e9lites. Ou, mais precisamente, de operadores de sat\u00e9lites como a ESA. Esses dados s\u00e3o p\u00fablicos e abertos para uso comercial;\u00a0<\/span>no entanto, leva algum tempo para processar e analisar informa\u00e7\u00f5es brutas. Mediante solicita\u00e7\u00e3o de um usu\u00e1rio, o sistema se conecta a bancos de dados sat\u00e9lite, recupera dados e os visualiza em pain\u00e9is de UI em quest\u00e3o de segundos.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Como a tecnologia mudar\u00e1\/melhorar\u00e1 nos pr\u00f3ximos anos? O que ela permitir\u00e1 que os produtores fa\u00e7am\/saibam sobre suas colheitas\u00a0<\/span><\/b>que\u00a0<\/span><\/b>eles n\u00e3o sabem agora?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> A tecnologia de monitoramento de safras por sat\u00e9lite n\u00e3o tem como objetivo ensinar os agricultores a fazerem seu trabalho. Em vez disso, ajuda a entender qual ponto agr\u00edcola requer mais aten\u00e7\u00e3o em um determinado momento. Para ilustrar para onde nossa ind\u00fastria est\u00e1 indo, posso contar um pouco sobre nossa solu\u00e7\u00e3o. Neste ponto, na EOS Crop Monitoring, trabalhamos para fornecer a detec\u00e7\u00e3o autom\u00e1tica de est\u00e1gios de crescimento da safra, sistema de notifica\u00e7\u00e3o com dicas agr\u00edcolas, desenvolvimento de banco de dados de tipo de vegeta\u00e7\u00e3o, otimiza\u00e7\u00e3o de rede neural e outras funcionalidades. Em um ponto separado, gostaria de mencionar <\/span>gest\u00e3o de fertilizantes<\/span>\u00a0otimiza\u00e7\u00e3o e detec\u00e7\u00e3o do n\u00edvel de umidade do solo como algo que n\u00e3o est\u00e1 no topo de nossas prioridades imediatas, mas \u00e9 o que gostar\u00edamos de ter nos pr\u00f3ximos meses.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

\u00c0 medida que a tecnologia continua a evoluir, como ela afetar\u00e1 os insumos agr\u00edcolas?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> Novamente, tudo depende do propriet\u00e1rio do campo e de uma s\u00e9rie de outros fatores<\/span>;<\/span> no entanto, j\u00e1 foi poss\u00edvel notar que esses dados permitem reduzir significativamente as despesas de explora\u00e7\u00e3o, o que \u00e9 especialmente ben\u00e9fico para grandes propriet\u00e1rios de terras. E sabemos que a aplica\u00e7\u00e3o diferenciada de fertilizantes, por exemplo, combinada com o monitoramento por sat\u00e9lite, pode economizar at\u00e9 30% em despesas de fertiliza\u00e7\u00e3o, gerando a mesma quantidade de colheita. Ent\u00e3o, j\u00e1 podemos ver os efeitos positivos da inova\u00e7\u00e3o.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Quais \u00e1reas do mundo adotaram essa tecnologia e que tipo de retorno elas est\u00e3o obtendo sobre o investimento?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> N\u00e3o \u00e9 segredo que na ind\u00fastria de produ\u00e7\u00e3o de alimentos a Am\u00e9rica do Norte ocupa as posi\u00e7\u00f5es de lideran\u00e7a em termos de ado\u00e7\u00e3o de tecnologia. De acordo com nossas informa\u00e7\u00f5es, mais de 30% de fazendeiros americanos usam dados de imagens de sat\u00e9lite, enquanto 60<\/span>% para\u00a0<\/span>90% est\u00e3o aplicando monitores de rendimento e outras solu\u00e7\u00f5es de agricultura de precis\u00e3o em geral. Nesse sentido, os pa\u00edses europeus, asi\u00e1ticos e sul-americanos est\u00e3o ficando para tr\u00e1s, mas tenho certeza de que eles v\u00e3o se recuperar em quest\u00e3o de anos. Atualmente, estamos bem representados nos pa\u00edses do Leste Europeu e da \u00c1sia Central. O mercado aqui mostra grande comprometimento com a inova\u00e7\u00e3o. Outra regi\u00e3o promissora para o monitoramento de safras por sat\u00e9lite \u00e9 a \u00c1frica, onde os agricultores pulam est\u00e1gios evolutivos inteiros em termos de sua agricultura para adotar modelos e tecnologias inovadores. Em rela\u00e7\u00e3o ao ROI, voc\u00ea n\u00e3o pode ser espec\u00edfico sobre a lucratividade do sensoriamento remoto e do monitoramento por sat\u00e9lite at\u00e9 que eles tomem uma decis\u00e3o que crie um resultado positivo. \u00c0s vezes, n\u00e3o h\u00e1 nada<\/span>,<\/span>\u00a0enquanto em outros casos pode identificar um problema<\/span>,<\/span>\u00a0economizando milhares a milh\u00f5es de d\u00f3lares.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

Quais s\u00e3o os maiores desafios para a ado\u00e7\u00e3o futura desta tecnologia?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

Como esses desafios podem ser superados?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> Acredito que o fator confian\u00e7a depende principalmente das vantagens, complexidade, adaptabilidade e imagem de uma determinada solu\u00e7\u00e3o. Ao trabalhar na funcionalidade, tendo em mente a simplicidade e a compatibilidade nos n\u00edveis de software e hardware, ao mesmo tempo em que realizamos uma estrutura de comunica\u00e7\u00e3o orientada ao usu\u00e1rio, podemos fazer milagres. A melhor maneira que vejo para lidar com problemas tecnol\u00f3gicos \u00e9 o aprimoramento do algoritmo de aprendizado de m\u00e1quina e a ado\u00e7\u00e3o de tecnologia espacial adicional<\/span>,<\/span>\u00a0<\/span>como modelos de sat\u00e9lite mais novos. E quanto \u00e0 conectividade de internet \u2013 \u00e9 certamente uma quest\u00e3o global que se resolver\u00e1 nos pr\u00f3ximos anos.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

H\u00e1 muitas partes do mundo que n\u00e3o s\u00e3o particularmente sofisticadas quando se trata da tecnologia dispon\u00edvel para produtores mais ricos (e, sem d\u00favida, o maior benef\u00edcio pode ser obtido l\u00e1). Existe uma maneira para pa\u00edses\/produtores mais pobres usarem essas tecnologias para ajudar esses agricultores?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> A \u00fanica coisa que voc\u00ea precisa para implementar o monitoramento via sat\u00e9lite \u00e9 uma conex\u00e3o de internet, e como eu mencionei, h\u00e1 limita\u00e7\u00f5es vindas deste lado. Caso contr\u00e1rio, a tecnologia \u00e9 bem acess\u00edvel. Por exemplo, o pre\u00e7o da nossa solu\u00e7\u00e3o \u00e9 de $99 por 1<\/span>,<\/span>000 hectares de monitoramento, o que \u00e9 cerca de $0,10 por hectare. Acreditamos que \u00e9 um investimento muito econ\u00f4mico que ser\u00e1 bastante acess\u00edvel at\u00e9 mesmo para agricultores desprivilegiados. Al\u00e9m disso, n\u00e3o faz diferen\u00e7a para o sat\u00e9lite qual regi\u00e3o monitorar. Se o campo estiver a c\u00e9u aberto, ele pode ser monitorado e analisado.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n

O que mais os leitores devem saber sobre essa tecnologia?<\/span><\/b>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/h2>\n

COMO:<\/strong> Embora essa tecnologia tenha sido projetada principalmente como uma solu\u00e7\u00e3o para fazendeiros, ela n\u00e3o se limita a benef\u00edcios agr\u00edcolas. As seguradoras podem tirar proveito de sua funcionalidade. Por exemplo, a capacidade de avaliar as condi\u00e7\u00f5es do campo com anteced\u00eancia, medir o potencial da terra com base em registros de semeadura dos \u00faltimos anos (se a terra est\u00e1 esgotada ou n\u00e3o), examinar registros meteorol\u00f3gicos para confirmar ou retratar um evento segurado e assim por diante. Para bancos, as imagens de sat\u00e9lite podem ser usadas para estimar insumos agr\u00edcolas com base nos dados de anos anteriores para garantir decis\u00f5es de empr\u00e9stimo respons\u00e1veis ou revisar riscos de vegeta\u00e7\u00e3o com base no NDVI e outros \u00edndices. Comerciantes e revendedores de m\u00e1quinas agr\u00edcolas podem avaliar o tamanho do mercado e estimar os n\u00edveis de demanda em regi\u00f5es espec\u00edficas. E at\u00e9 mesmo empresas de software podem usar os dados de sat\u00e9lite para suas startups.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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COMO:<\/strong> Quando se trata de ado\u00e7\u00e3o de tecnologias geoespaciais<\/span>,<\/span>\u00a0nosso maior desafio \u00e9 a falta de confian\u00e7a entre os agricultores, pois eles muitas vezes parecem relutantes em seguir adiante no processo de aprendizagem. Eles querem ver n\u00fameros concretos antes que voc\u00ea possa convenc\u00ea-los. H\u00e1 tamb\u00e9m uma cren\u00e7a comum de que a tecnologia de sat\u00e9lite \u00e9 muito cara e us\u00e1-la n\u00e3o \u00e9 rent\u00e1vel. No lado t\u00e9cnico, o monitoramento por sat\u00e9lite \u00e0s vezes encontra anormalidades de dados causadas por efeitos atmosf\u00e9ricos ou interfer\u00eancia de sinal e erros em c\u00e1lculos de rede neural<\/span>,<\/span>\u00a0o que o torna menos preciso do que, digamos, monitoramento de drones<\/a>. Outra coisa \u00e9 a cobertura da internet.<\/span>\u00a0<\/span>\u00a0<\/span><\/p>\n