As geotecnologias e o agronegócio brasileiro: Um estudo de caso na produção de Soja

Conteúdo do artigo principal

Guilherme de Freitas Furtado
Ermerson de Vasconcelos Silva
Bruno Eduardo de Freitas Furtado
Ana Carolina Rodrigues Palmeira

Resumo

O uso de tecnologia como ferramenta de gestão, monitoramento e controle dos processos produtivos, tem sido cada vez mais frequente, notadamente na agricultura, uma vez que há necessidade de otimização da produção e incremento da produtividade para garantir o suprimento de uma demanda crescente. Esse trabalho tem como objetivo analisar o uso das geotecnologias no agronegócio brasileiro, destacando as principais metodologias aplicadas, dentre as tecnologias utilizadas no cultivo brasileiro de soja, destacam-se uso de sensoriamento remoto através dos índices de vegetação e uso de VANT’S, os quais podem ajudar na avaliação do comportamento de genótipos, práticas de manejo e impactos de estresses bióticos e abióticos, contribuindo na tomada de decisão dos produtores. O uso coerente das geotecnologias na agricultura pode promover maior eficiência na produção agrícola, redução de mão de obra e do uso de insumos, através das aplicações pontuais nos locais necessários, monitoramento de estádios fenológicos da cultura, otimização da logística, monitoramento do estresse hídrico, fertilidade e sistemas de preparo do solo, nutrição mineral de plantas, falhas de plantio e consequentemente redução dos custos de produção. Contudo, a utilização equivocada, ou o emprego da técnica inadequada para uma determinada situação, pode ocasionar problemas na obtenção dos dados e interpretação dos resultados de campo, comprometendo toda a produção.

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Detalhes do artigo

Como Citar
de Freitas Furtado, G., de Vasconcelos Silva, E., de Freitas Furtado, B. E., & Rodrigues Palmeira, A. C. (2020). As geotecnologias e o agronegócio brasileiro: Um estudo de caso na produção de Soja. Revista Brasileira De Agrotecnologia, 10(3), 88–96. https://doi.org/10.18378/rebagro.v10i3.8331
Seção
Revisão de Literatura
Biografia do Autor

Guilherme de Freitas Furtado


Engenheiro Agrônomo, graduado pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG) (2013). Mestre (2015) e Doutor em Engenharia Agrícola(2019) pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG/CTRN). Especialista em Geoprocessamento pelas Faculdades Integradas de Patos (FIP). Tem experiência na área Agronomia, Cultivo Hidropônico de Hortaliças, Apicultura, Hidráulica, Elaboração de Projeto de Irrigação, Topografia e Geoprocessamento. Foi professor substituto da Universidade Estadual da Paraíba, lecionando as disciplinas de Topografia, Desenho Técnico e Geomática do Curso de Engenharia Civil. Atualmente é técnico de campo (Apicultura e Fruticultura irrigada) do SENAR/PB - Serviço Nacional de Aprendizagem Rural.

Ermerson de Vasconcelos Silva, Faculdades Integradas de Patos - POSFIP

Mestre em Ciências Geodésicas e Tecnologia da Geoinformação pelo Curso de Pós-Graduação em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação da Universidade Federal de Pernambuco - UFPE (2017). Graduado em Tecnologia em Geoprocessamento pelo Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia da Paraíba - IFPB (2015). Membro do grupo de pesquisa em: Posicionamento Geodésico e Cadastro Territorial - UFPE. Tem experiência na área de Geociências, com ênfase em Geodésia, atuando principalmente nos seguintes temas: Levantamentos Topográficos e Geodésicos, Levantamentos Cadastrais (Urbano e Rural), Sistemas de Referência, Engenharia Geodésica, Deformação de estruturas; Controle e Monitoramento de Recalques; Geodésia aplicada a discretização de edificações; Controle de qualidade das observações geodésicas, densificação de redes geodésicas e Geoprocessamento. Atuou como professor no Curso Técnico em Agrimensura do Centro de Educação Tecnológica (CET-PB) (2014, e 2018). Atualmente professor da PÓSFIP ? João Pessoa; Certificador de Imóveis Rurais junto ao INCRA, atuando como profissional autônomo no processo de regularização fundiária. Revisor da Revista Brasileira de Geomática.

Bruno Eduardo de Freitas Furtado


Engenheiro Civil, Técnico em Edificações e Graduando em Técnico em Eletrotécnica. Projetista de Engenharia. Responsável técnico da empresa B2F Construções e Serviços. Experiência com gestão de obras e projetos de instalações prediais (Hidrossanitário e Elétrico) de obras de grande porte, projetos de combate a incêndio e pânico e projetos estruturais de residências e edifícios de pequeno porte (até 5 pavimentos).

Ana Carolina Rodrigues Palmeira, Universidade Federal de Campina Grande

Graduanda em Direito pela Universidade Federal de Campina Grande. Membro do Projeto de Pesquisa "Direito e Literatura". Extensionista do Projeto "Pré-Vestibular solidário do CCJS campus de Sousa: (PVS/CCJS/UFCG)".

Referências

AGROSTAT. Estatísticas de Comercio Exterior do Agronegócio Brasileiro. Disponível em: . Acesso em: 07 abr. 2020.

ALFACE, A.B.; PEREIRA, S.B.; FILGUEIRAS, R.; CUNHA, F.F. Sugarcane spatial-temporal monitoring and crop coefficient estimation through NDVI. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v.23, n.5, p.330-335, 2019. 10.1590/1807-1929/agriambi.v23n5p330-335.

AMER, N.H.; ZAMZURI, H.; HUDHA, K.; KADIR, Z.A. Modelling and control strategies in path tracking control for autonomous ground vehicles: a review of state of the art and challenges. Journal of Intelligent & Robotic Systems, v.86, n.2, p.225-254, 2017. 10.1007/s10846-016-0442-0.

ANAC, 2015. Requisitos gerais para veículos aéreos não tripulados e aeromodelos. Disponível em: . Acesso em: 10 jan. 2020.

ANAC, 2017. Regras sobre drones. Disponível em: . Acesso em: 20 jan. 2020.

BACCO, M.; BERTON, A.; FERRO, E.; GENNARO, C.; GOTTA, A.; MATTEOLI, S.; ZANELLA, A. Smart farming: opportunities, challenges and technology enablers. In: IoT Vertical and Topical Summit on Agriculture-Tuscany (IOT Tuscany). IEEE, 2018. p.1-6.

BASSOI, L.H.; MIELE, A.; REISSER JÚNIOR, C.; GEBLER, L.; FLORES, C.A.; ALBA, J.M.F.; GREGO, C.R.; TERRA, V.S.S.; TIMM, L.C.; NASCIMENTO, P.S. Agricultura de precisão em fruticultura. In: BERNARDI, A.C.C.; NAIME, J.M.; RESENDE, A.V.; BASSOI, L.H.; INAMASU, R.Y. (eds.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília: Embrapa, 2014. cap.33. p.350-360.

BERNARDI, A.C.C.; INAMASU, R.Y. Adoção da agricultura de precisão no Brasil. In: BERNARDI, A.C.C.; NAIME, J.M.; RESENDE, A.V.; BASSOI, L.H.; INAMASU, R.Y. (eds.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília: Embrapa, 2014. cap.60. p.559-577.

BERNARDI, A.C.C.; PEREZ, N.B. Agricultura de precisão em pastagens. In: BERNARDI, A.C.C.; NAIME, J.M.; RESENDE, A.V.; BASSOI, L.H.; INAMASU, R.Y. (eds.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília: Embrapa, 2014. cap.51. p.492-499.

BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Portaria nº 852 - Art. 1º Criar a Comissão Brasileira de Agricultura de Precisão – CBAP. Diário Oficial da República Federativa do Brasil. Poder Executivo, 2012.

BREDEMEIER, C.; VARIANI, C.; ALMEIDA, D.; ROSA, A.T. Estimativa do potencial produtivo em trigo utilizando sensor óptico ativo para adubação nitrogenada em taxa variável. Ciência Rural, v.43, n.7, p.1147-1154, 2013. 10.1590/S0103-84782013005000080.

BREUNIG, F.M.; GALVÃO, L.S.; DALAGNOL, R.; DAUVE, C.E.; PARRAGA, A.; SANTI, A.L.; CHEN, S. Delineation of management zones in agricultural fields using cover–crop biomass estimates from PlanetScope data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, v.85, art.102004, 2020. 10.1016/j.jag.2019.102004.

CHEN, P.Y.; SRINIVASAN, R.; FEDOSEJEVS, G.; NARASIMHAN, B. An automated cloud detection method for daily NOAA-14 AVHRR data for Texas, USA. International Journal of Remote Sensing, v.23, p.2939–2950, 2002. 10.1080/01431160110075631.

CONAB - Companhia Nacional de Abastecimento. Acompanhamento da safra brasileira de grãos. Brasília: Conab, v.7, n.3, 2019. 106p.

CRUSIOL, L.G.T.; CARVALHO, J.D.F.C.; SIBALDELLI, R.N.R.; NEIVERTH, W.; RIO, A.; FERREIRA, L.C.; PROCÓPIO, S.O.; MERTZ-HENNING, L.M.; NEPOMUCENO, A.L.; NEUMAIER N.; FARIAS, J.R.B. NDVI variation according to the time of measurement, sampling size, positioning of sensor and water regime in different soybean cultivars. Precision Agriculture, v.18, n.4, p.470-490, 2016. 10.1007/s11119-016-9465-6.

FEITOSA, P.H.C; ANDRADE, K.S.; BARBOSA, M.P.; RIBEIRO, G.N. Avaliação do processo de degradação da cobertura vegetal em Serra Branca e Coxixola-PB. Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável, v.5, n.1, p.01-07, 2010.

FRANCHINI, J.; BALBINOT JUNIOR, A.A.; JORGE, L.D.C.; DEBIASI, H.; DIAS, W.; GODOY, C.; OLIVEIRA, M.C.N. Uso de imagens aéreas obtidas com drones em sistemas de produção de soja. 1. ed. Londrina: Embrapa Soja, 2018. 39p.

FRANCISCO, P.R.M.; CHAVES, I.B.; CHAVES, L.H.G.; LIMA, E.R.V. Estimativa da degradação da biomassa da vegetação de caatinga através de índices de vegetação. Revista Polêmica, v.12, n.2, p.306-321, 2013. 10.12957/polemica.2013.6433.

GAGO, J.; DOUTHE, C.; COOPMAN, R.E.; GALLEGO, P. P.; RIBASCARBO, M.; FLEXAS, J.; ESCALONA, J.; MEDRANO, H. UAVs challenge to assess water stress for sustainable agriculture. Agricultural Water Management, v.153, p.9-19, 2015. 10.1016/j.agwat.2015.01.020.

GEBBERS, R.; ADAMCHUK, V.I. Precision agriculture and food security. Science, v.327, n.5967, p.828-31, 2010. 10.1126/science.1183899.

GENÚ, A. M.; DEMATTÊ, J. A. M. Informações espectro eletromagnéticas e topográficas na determinação de teores de componentes do solo. Bragantia, v.69, n.1, p.157-164, 2010. 10.1590/S0006-87052010000100020.

GREGO, C.R.; ARAÚJO, L.S.; VICENTE, L.E.; NOGUEIRA, S.F.; MAGALHÃES, P.S.G.; VICENTE, A.K.; BRANCALIÃO, S.R.; VICTORIA, D.C.; BOLFE, E.L. Agricultura de precisão em cana-de-açúcar. In: BERNARDI, A.C.C.; NAIME, J.M.; RESENDE, A.V.; BASSOI, L.H.; INAMASU, R.Y. (eds.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília: Embrapa, 2014. cap.45. p.442-477.

GRENZDÖRFFER, G.J.; ENGEL, A.; TEICHERT, B. The photogrammetric potential of low-cost UAVs in forestry and agriculture. The International Archives of the hotogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences, v.31, n.B3, p.1207-1214, 2008.

GURTLER, I.D.S.S.; FORMAGGIO, A.R. Discriminação de variedades de citros em imagens CCD/CEBERS-2. Ciência Rural, v.38, n.1, p.103-108, 2008. 10.1590/S0103-84782008000100017.

GUSSO, A. Integração de imagens NOAA/AVHRR: Rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja. Ceres, v.60, n.2, p.194–204, 2013.

HUETE, A.R. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, v.25, p.295-309, 1988.

IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Levantamento Sistemático da Produção Agrícola. Disponível em: . Acesso em: 07 abr. 2020.

INAMASU, R.Y.; BERNARDI, A.C.C. Agricultura de precisão. In: BERNARDI, A.C.C.; NAIME, J.M.; RESENDE, A.V.; BASSOI, L.H.; INAMASU, R.Y. (eds.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília: Embrapa, 2014. cap.1. p.21-33.

INAMASU, R.Y.; BERNARDI, A.C.C.; VAZ, C.M.P.; NAIME, J.M.; QUEIROS, L.R.; RESENDE, A.V.; VILELA, M.F.; JORGE, L.A.C.; BASSOI, L.H.; PEREZ, N.B.; FRAGALLE, E.P. Agricultura de precisão para a sustentabilidade de sistemas produtivos do agronegócio brasileiro. In: INAMASU, R.Y.; NAIME, J.M.; RESENDE, A.V.; BASSOI, L.H.; BERNARDI, A.C.C. (eds.). Agricultura de precisão: um novo olhar. São Carlos: Embrapa Instrumentação, 2011. cap.1. p.14-26.

JENSEN, J.R.; EPIPHANIO, J.C.N. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. 2.ed. São José dos Campos: Parênteses. 2011. 598p.

JORGE, L.A.C.; INAMASU, R.Y. Uso de veículos aéreos não tripulados (VANT) em Agricultura de Precisão. In: BERNARDI, A.C.C.; NAIME, J.M.; RESENDE, A.V.; BASSOI, L.H.; INAMASU, R.Y. (eds.). Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. Brasília: Embrapa, 2014. cap.8. p.109-134.

KAPP JUNIOR, C.; GUIMARAES, A.M.; CAIRES, E.F. Use of active canopy sensors to discriminate wheat response to nitrogen fertilization under no-tillage. Engenharia Agrícola, v.36, n.5, p.886-894, 2016. 10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v36n5p886-894/2016.

KUIAWSKI, A.C.M.B.; SAFANELLI, J.L.; BOTTEGA, E. L.; OLIVEIRA NETO, A.M.D.; GUERRA, N. Vegetation indexes and delineation of management zones for soybean. Pesquisa Agropecuária Tropical, v.47, n.2, p.168-177, 2017. 10.1590/1983-40632016v4743904.

KUNTSCHIK, G. Estimativa de biomassa vegetal lenhosa em Cerrado por meio de sensoriamento remoto ótico e de radar. 2004. 154f. Tese (Doutorado em Ciências) – Instituto de Biociências. USP, São Paulo. 2015.

LIU, W.T.H. Aplicações de sensoriamento remoto. 2. ed. Campo Grande: UNIDERP. 2015. 900p.

MEDEIROS, F.A. Desenvolvimento de um veículo aéreo não tripulado para aplicação em agricultura de precisão. 2007. 102f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) – Universidade Federal de Santa Maria, Santa Maria. 2007.

MENESES, P.R. Sensores imageadores multiespectrais na faixa óptica (0,45-2,5 μm). In: MENESES, P.R.; ALMEIDA, T. (eds.). Introdução ao Processamento de Imagens de Sensoriamento Remoto. Brasília: UnB, 2012. cap.2. p.34-46.

MILELLA, A.; REINA, G. 3D reconstruction and classification of natural environments by na autonomous vehicle using multi-baseline stereo. Intelligent Service Robotics, v.7, n.2, p.79-92, 2014. 10.1007/s11370-014-0146-x.

MOGILI, U.R.; DEEPAK, B.B.V.L. Review on application of drone systems in precision agriculture. Procedia computer science, v.133, p.502-509, 2018. 10.1016/j.procs.2018.07.063.

MORAIS, L.G.B.D.L.; FRANCISCO, P.R.M.; MELO, J.A.B. Análise da cobertura vegetal das terras de região semiárida com o uso de geotecnologias. Polêm!ca, v.13, n.3, p.1345-1363, 2014. 10.12957/polemica.2014.11667.

MOREIRA, M.A.; RUDORFF, B.F.; BARROS, M.A.; FARIA, V.G.; ADAMI, M. Geotecnologias para mapear lavouras de café nos estados de Minas Gerais e São Paulo. Revista Engenharia Agrícola, v.30, n.6, p.1123-1135, 2010. 10.1590/S0100-69162010000600013.

NAUE, C.R.; MARQUES, M.W.; LIMA, N.B.; GALVÍNCIO, J.D. Sensoriamento Remoto como ferramenta aos estudos de doenças de plantas agrícolas: uma revisão. Revista Brasileira de Geografia Física, v.3, n.3, p.190-195, 2010.

NASCIMENTO, F.C.A.; ARAÚJO, F.R.C.D. Estudo comparativo entre o IVDN e a Precipitação na região Oeste Potiguar. Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável, v.9, n.3, p.269-274, 2014.

NASCIMENTO, H.R.; ABREU, Y.V.D. Geração de informações sobre a agricultura de energia por meio das geotecnologias. Interações, v.13, n.2, p.181-189, 2012. 10.1590/S1518-70122012000200005.

NOVO, E.M.L.M. Sensoriamento Remoto: Princípios e Aplicações. 4. ed. São Paulo: Edgard Blucher. 2010. 388p.

OLIVEIRA, W.J.C.; SANTOS, P.P.; SANTOS, D.R.O.; ARAUJO, G.; FERRAZ, S.; BARROS, M.M. Estimativa do custo horário de equipamentos e serviços em diferentes níveis de tecnificação em agricultura de precisão. Revista de Ciências Agrárias Amazonian Journal of Agricultural and Environmental Sciences, v.59, n.4, p.378-385, 2016.

POVH, F.P.; MOLIN, J.P.; GIMENEZ, L.M.; PAULETTI, V.; MOLIN, R.; SALVI, J.V. Comportamento do NDVI obtido por sensor ótico ativo em cereais. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.43, n.8, p.1075-1083, 2008. 10.1590/S0100-204X2008000800018.

RAMIREZ, G. M.; ZULLO JÚNIOR, J. Estimativa de parâmetros de plantios de café a partir de imagens orbitais de alta resolução espacial. Engenharia Agrícola, v.30, n.3, p.468-479, 2010. 10.1590/S0100-69162010000300011.

RAMME, F. L. P; LAMPARELLI, R. A. C.; ROCHA, J. V. Perfis temporais NDVI, na cana-soca, de maturação tardia. Engenharia Agrícola, v.30, n.3, p.480-494, 2010. 10.1590/S0100-69162010000300012.

RÊGO, S.C.A.; LIMA, P.P.S.; LIMA, M.N.S.; MONTEIRO, T.R.R. Análise comparativa dos índices de vegetação NDVI e SAVI no município de São Domingos Cariri – PB. Revista Geonorte, v.2, n.4, p.1217-1229, 2012.

RISSINI, A.L.D. NDVI, crescimento e produtividade de cultivares de trigo submetidas a doses de nitrogênio. 2011. 53f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) – Universidade Estadual do Centro Oeste, Guarapuava. 2011.

RISSO, J.; RIZZI, R.; RUDORFF, B.F.T.; ADAMI, M., SHIMABUKURO, Y.E.; FORMAGGIO, A.R.; EPIPHANIO, R.D.V. Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.47, n.9, p.1317-1326, 2012. 10.1590/S0100-204X2012000900017.

ROUSE, J. W. Monitoring the vernal advancement and retrogradation (green wave effect) of natural vegetation. Texas: Texas A&M University Remote Sensing Center, 1973. 120p.

SABARÁ, H.H.R. O uso de veículos aéreos não tripulados (VANT) na identificação do percevejo marrom em lavouras de soja usando técnicas de reconhecimento de padrões e aprendizado de máquinas. 2018. 76f. Dissertação (Mestrado em Inovações Tecnológicas) – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Campo Mourão. 2018.

SANTOS, T.V.; FONTANA, D.C.; ALVES, R.C.M. Avaliação de fluxos de calor e evapotranspiração pelo método SEBAL com uso de dados do senso ASTER. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.45, p.488-496, 2010. 10.1590/S0100-204X2010000500008.

SOARES FILHO, R.; CUNHA, J. Agricultura de precisão: particularidades de sua adoção no sudoeste de Goiás–Brasil. Engenharia Agrícola, v.35, n.4, p.689-698, 2015. 10.1590/1809-4430-Eng.Agric.v35n4p689-698/2015.

SUBRAMANIAN, V.; BURKS, T.F.; ARROYO, A.A. Development of machine vision and laser radar based autonomous vehicle guidance systems for citrus grove navigation. Computers and electronics in agriculture, v.53, n.2, p.130-143, 2006. 10.1016/j.compag.2006.06.001.

WANG, T.; WU, Y.; LIANG, J.; HAN, C.; CHEN, J.; ZHAO, Q. Analysis and Experimental Kinematics of a Skid-Steering Wheeled Robot Based on a Laser Scanner Sensor. Sensors, v.15, n.5, p.9681-9702, 2015. 10.3390/s150509681.

WATZLAWICK, L.F.; KIRCHNER, F.F.; SANQUETTA, C. R. Estimativa de biomassa e carbono em floresta com araucária utilizando imagens do satélite IKONOS II. Ciência Florestal, v.19, n.2, p.169-181, 2009. 10.5902/19805098408.

YUHAS, A.N.; SCUDERI, L.A. MODIS-derived NDVI characterization of drought-induced evergreen dieoff in Western North America. Geographical Research, v.47, n.1, p.34–45, 2009. 10.1111/j.1745-5871.2008.00557.x.

ZHANG, D.; ZHOU, X.; ZHANG, J.; LAN, Y.; XU, C.; LIANG, D. Detection of rice sheath blight using an unmanned aerial system with high-resolution color and multispectral imaging. Plos One, v.13, n.5, p.1-14, 2018. 10.1371/journal.pone.0187470