Uso de dados na agricultura

Os membros envolvidos com o desenvolvimento e uso da abordagem da Agricultura de Precisão precisam utilizar uma vasta quantidade de dados, que por sua vez, são oriundos de múltiplas fontes, para realizar as tarefas de tomadas de decisão (McBRATNEY et al., 2005). Isto resulta em um método gerencial com caráter multidisciplinar, pois incorpora diversas áreas da ciência como, engenharias, geoestatística, ciências biológicas, ciências da computação entre outras (SRINIVASAN, 2006; PEREIRA, 2008).

Devido ao processo contínuo de evolução das áreas que englobam a Tecnologia da Informação, tais como, microeletrônica, sensores, computadores, telecomunicações, o avanço da tecnologia é constante e novas ferramentas continuam a ser desenvolvidas e testadas (GOZDOWSK; SAMBORSKI, 2007). Assim sendo, a dinâmica deste processo possibilita que, uma determinada prática ou tecnologia que era inviável tecnicamente ou economicamente torne-se viável com o resultado de pesquisa e desenvolvimento de áreas não agrícolas.

Diversos autores como Schellberg et al. (2008), Lee et al. (2010), Ahamed et al. (2011), Aqeel ur et al. (2011) fizeram revisões bibliográficas mostrando os principais tópicos alvos de pesquisas. Dentre as variáveis agrícolas destacam-se produtividade, propriedades físicas e químicas do solo, nutrição vegetal, volume vegetal, biomassa, conteúdo de água, pragas (doenças, plantas invasoras, insetos). Os recursos utilizados para obter dados que possam ser correlacionados com estas variáveis são vastos e incluem sensores espalhados no campo, espectrorradiômetros, visão de máquina, sensoriamento remoto aéreo multiespectral e hiperespectral, imagens de satélite, imagens térmicas, redes de dados, entre outros.

Em função das inovações expostas anteriormente, constata-se o crescimento da demanda de especialistas para operar instrumentos complexos nas operações de aquisição massiva de dados. Por ser um recurso escasso no Brasil, os poucos especialistas aptos, devem atuar de forma otimizada, alguns livros e cursos podem auxiliar na qualificação do profissional, veja algumas opções abaixo:

Leitura Complementar: Literatura Recomendada

Referências:

AHAMED, T. ; TIAN, L.; ZHANG, Y.; TING, K. C. A review of remote sensing methods for biomass feedstock production. Biomass and Bioenergy, v. 35, n. 7, p. 2455- 2469, 2011.

AQEEL UR, R.; ABBASI, A. Z.; ISLAM, N.; SHAIKH, Z. A. A review of wireless sensors and networks’ applications in agriculture. Computer Standards & Interfaces, In Press, 2011.

LEE, W. S.; ALCHANATIS, V.; YANG, C.; HIRAFUJI, M.; MOSHOU, D.; LI, C. Sensing technologies for precision specialty crop production. Computers and Electronics in Agriculture, v. 74, n. 1, p. 2-33, 2010.

McBRATNEY, A.; WHELAN, B.; ANCEV, T.; BOUMA, J. Future Directions of Precision Agriculture. Precision Agriculture, v.  6, n.  1, p.  7-23, 2005.

SCHELLBERG, J.; HILL, M. J.; GERHARDS, R.; ROTHMUND, M.; BRAUN, M. Precision agriculture on grassland: applications, perspectives, and constraints. European Journal of Agronomy, v. 29, n. 2-3, p. 59-71, 2008.

SRINIVASAN, A. Handbook of precision agriculture: principles and applications. Bringhamton: Food Products Press, 2006. 683 p.

PEREIRA, R. R. D. Protocolo ISO  11783: procedimentos para comunicação serial de dados com o Controlador de Tarefas. 2008. 188 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Mecanica )-Universidade de São Paulo, São Carlos, 2008.

GOZDOWSK, D.; SAMBORSKI, S. Book Reviews - Precision agriculture. Communications in Biometry and Crop Science, v. 2, p. 90-94, 2007.