Inteligência artificial (IA) na agricultura

O que é a inteligência artificial?

A inteligência artificial (IA) é a capacidade de uma máquina de demonstrar habilidades humanas como o raciocínio, a aprendizagem, o planejamento e a criatividade (definição da Comissão Europeia, 2018). A IA é ao mesmo tempo ciência e engenharia. É ciência porque estuda, em termos teóricos, como poderia funcionar um “raciocínio artificial”. É engenharia porque são construídas máquinas ou programas que colocam essas capacidades em prática de forma concreta. O principal objetivo da IA é desenvolver algoritmos, modelos e sistemas que permitam às máquinas aprender a partir de dados, tirar conclusões, tomar decisões e resolver problemas de forma autônoma, como faria um ser humano. Um sistema de IA funciona quando seu desempenho é mensurável e verificável — por exemplo, quando a máquina resolve um problema, executa uma tarefa ou toma decisões com sucesso segundo critérios predefinidos.

Fig.1: IA: ciência e engenharia.

Machine learning e deep learning

O machine learning e o deep learning são duas tecnologias de inteligência artificial que fazem cada vez mais parte do trabalho diário de agricultores e técnicos de campo, como ferramentas práticas para tomar melhores decisões. O machine learning pode ser descrito como a capacidade de um sistema de “aprender com a experiência”. Na prática, fornece-se ao modelo uma grande quantidade de dados históricos: dados meteorológicos, dados de produção, análises de solo, imagens das culturas, intervenções agronômicas e seus respectivos resultados. Ao analisar esses dados, o algoritmo identifica automaticamente relações recorrentes, chamadas padrões, e as utiliza para fazer previsões ou sugerir ações. Na agricultura, isso significa, por exemplo, estimar a produtividade esperada, prever um risco de estresse hídrico ou identificar condições favoráveis ao desenvolvimento de uma doença, com base em dados ambientais e agronômicos reais. O deep learning é um subconjunto do machine learning, particularmente poderoso quando se trabalha com dados complexos, como imagens, sinais ou séries temporais muito detalhadas. Seu ponto forte é o uso de redes neurais “profundas”, inspiradas no funcionamento do cérebro humano, capazes de extrair automaticamente as informações mais relevantes a partir de dados brutos. No contexto agrícola, é o deep learning que permite, por exemplo, reconhecer uma doença foliar a partir de uma foto tirada no campo, distinguir plantas daninhas da cultura, analisar a estrutura da copa de uma planta ou avaliar o estado de vigor a partir de imagens de satélite ou de drone.

Fig.2: Machine learning e deep learning.

A diferença prática entre as duas abordagens é que o machine learning funciona muito bem quando as variáveis-chave já são conhecidas e mensuráveis, como dados fenológicos, produtividade e condições meteorológicas. Já o deep learning se torna essencial quando a informação não é imediatamente numérica, mas precisa ser interpretada, como no caso das imagens aéreas. Frequentemente, nas aplicações agrícolas mais avançadas, as duas tecnologias são combinadas: o deep learning extrai informações de imagens ou sensores, e o machine learning as integra com dados meteorológicos, de solo e de gestão agronômica para apoiar a decisão final.

A IA é realmente útil na agricultura?

O valor da inteligência artificial se manifesta sobretudo quando ela é aplicada a problemas concretos e integrada corretamente aos processos decisórios da propriedade. A utilidade das técnicas de machine learning e deep learning está em apoiar o agricultor em um contexto cada vez mais complexo e imprevisível, marcado pela variabilidade climática, pelo aumento dos custos de produção, por maior pressão regulatória e pela necessidade de reduzir o impacto ambiental. Atualmente, graças ao uso de estações meteorológicas na propriedade, imagens de satélite e de drone, e sensores de campo ou montados em tratores, a agricultura dispõe de uma grande quantidade de dados. Esse dado precisa ser transformado em informação para o próprio agricultor, para apoiá-lo na tomada de decisões conscientes e válidas. Um dos pontos cruciais da agricultura moderna é a necessidade de agir com rapidez para garantir a qualidade e a quantidade do produto final. A inteligência artificial permite analisar dados de diferentes fontes e transformá-los em indicações operacionais, como janelas ideais de intervenção, níveis de risco ou prioridades de ação. Isso é particularmente relevante para atividades como o manejo da irrigação, a defesa fitossanitária, a nutrição e o monitoramento do estado vegetativo.

Gerenciar a variabilidade espaço-temporal

Uma das maiores vantagens do uso da IA é a capacidade de lidar com a variabilidade espacial e temporal dos sistemas agrícolas. Campos aparentemente homogêneos podem apresentar diferenças significativas de solo, vigor ou desenvolvimento fenológico. Graças ao machine learning e ao deep learning, essas diferenças podem ser identificadas e quantificadas, permitindo intervenções direcionadas e, consequentemente, um uso mais eficiente de água, fertilizantes e defensivos agrícolas. Trata-se de uma abordagem ganha-ganha: de um lado, reduzem-se os custos para o agricultor e, de outro, aumenta-se a sustentabilidade social, econômica e ambiental. No entanto, é fundamental esclarecer que a eficácia dessas ferramentas depende fortemente da qualidade dos dados e da correção do modelo agronômico subjacente. Um algoritmo não consegue compensar dados ausentes, não representativos, ou uma interpretação agronômica incorreta do problema. Por isso é fundamental uma abordagem multidisciplinar: é necessária a cooperação entre agricultores, agrônomos, técnicos e especialistas em inteligência artificial para garantir o melhor desempenho da IA aplicada à agricultura. Os algoritmos de machine learning e deep learning funcionam melhor quando são construídos sobre bases agronômicas sólidas e utilizados como ferramentas de apoio, capazes de transformar grandes quantidades de dados em indicações operacionais mais rápidas, direcionadas e sustentáveis.

Fig.3: O uso de machine learning e deep learning na agricultura requer uma abordagem multidisciplinar.

IA em um pomar de citros: um caso de estudo real

Um exemplo concreto de aplicação da inteligência artificial e das tecnologias digitais na agricultura é a análise multiespectral por drone realizada em um pomar de citros localizado na Sicília. O objetivo da atividade foi avaliar, de forma objetiva e quantitativa, o estado vegetativo e a resposta das plantas a diferentes produtos agronômicos (bioestimulantes), utilizando imagens de altíssima resolução e algoritmos de análise avançada. A área de estudo foi dividida em 25 parcelas experimentais de 80 m², com 4 plantas cada. Essa configuração permitiu obter dados comparáveis e estatisticamente robustos, essenciais para avaliar a eficácia dos tratamentos testados e interpretar corretamente a variabilidade espacial do pomar de citros. O levantamento foi realizado de forma muito rápida com um drone DJI Mavic 3 Multispectral, cujo sensor multiespectral integrado permite a aquisição simultânea e alinhada de quatro bandas espectrais (verde, vermelho, red edge e NIR), além da imagem RGB de alta resolução.

Fig.4: Parcelas experimentais dentro de um pomar de citros siciliano.

Os resultados da experimentação

A partir das imagens RGB e multiespectrais, foi recriado um modelo 3D (digital twin) do pomar de citros. O uso desse modelo, combinado a algoritmos de visão computacional e IA, permite extrair de forma automática diversos parâmetros biométricos e fisiológicos da cultura, potencialmente planta a planta: área vegetada, para quantificar a cobertura da copa; espessura, altura e volume da copa, indicadores diretos do desenvolvimento vegetativo; índices de vegetação, em especial o NDVI para o vigor vegetativo, e o GNDVI e o NDRE para a estimativa indireta da concentração de clorofila e do estado nutricional. Esses parâmetros resultam da aplicação de algoritmos de análise avançada que transformam o dado bruto em informação agronômica. As imagens multiespectrais, complexas por definição, são processadas para extrair padrões espaciais e diferenças entre parcelas que seriam dificilmente detectáveis por observação visual tradicional. Vejamos dois exemplos de parâmetros biométricos calculados no pomar de citros. Primeiramente, a área vegetada representa a densidade da copa de cada planta de citros e é fundamental para visualizar a distribuição espacial da densidade, identificando as áreas com menor ou maior densidade.

Fig.5: Área da copa de cada planta.

O mapa do volume da copa permite visualizar o desenvolvimento global das copas como valor médio para cada talhão. O volume da copa está diretamente correlacionado com a biomassa e reflete o que já havia surgido no mapa anterior de área vegetada.

Fig.6: Volume da copa de cada planta.

Com base nas informações multiespectrais capturadas por drone, foram calculados três índices de vegetação: NDVI, GNDVI e NDRE. O índice NDVI é fortemente influenciado pelo vigor da área vegetada, mas é igualmente limitado por ela, pois, ao atingir um ponto máximo, tende a saturar e a ocultar eventual variabilidade no campo. No pomar de citros observa-se variabilidade intra-talhão, além da variabilidade entre talhões.

Fig.7: Índice de vegetação NDVI da copa de cada planta.

O mapa GNDVI permite monitorar o teor de clorofila nas culturas e distinguir melhor as áreas mais saudáveis em comparação ao NDVI quando as copas estão bem desenvolvidas. Além disso, o GNDVI pode ser usado para avaliar a absorção hídrica das plantas e, portanto, seu estresse hídrico. Também nesse caso observa-se forte variabilidade entre talhões, enquanto a variabilidade intra-talhão é reduzida.

Fig.8: Índice de vegetação GNDVI da copa de cada planta.

Assim como o índice GNDVI, o mapa NDRE permite monitorar o teor de clorofila nas culturas, mesmo quando as copas estão bem desenvolvidas. O NDRE é um indicador melhor da saúde das plantas do que o NDVI para culturas de ciclo médio e tardio com alto teor de clorofila. Além disso, o NDRE pode ser usado para avaliar a absorção de nitrogênio pelas plantas e, portanto, sua eficiência.

Fig.9: Índice de vegetação NDRE da copa de cada planta.

Conclusões

O caso de estudo realizado no pomar de citros demonstra que a inteligência artificial aplicada ao sensoriamento remoto por drone pode se tornar uma ferramenta operacional concreta de apoio às decisões agronômicas. O serviço iDrone da Agrobit permite transformar imagens multiespectrais de altíssima resolução em informações objetivas e mensuráveis sobre o estado vegetativo das culturas. Além disso, por meio do cálculo de parâmetros biométricos e índices de vegetação, foi possível identificar e quantificar a variabilidade espacial do pomar de citros, avaliar a resposta das plantas a diferentes tratamentos e identificar precocemente situações de estresse. Essas informações, difíceis de obter apenas com o monitoramento visual, permitem intervenções mais direcionadas, eficientes e sustentáveis. Em um contexto agrícola cada vez mais complexo, o serviço iDrone representa uma solução AgTech confiável para melhorar a eficiência de gestão, reduzir custos e apoiar decisões baseadas em dados reais.