O futuro dos satélites na agricultura de precisão
14 de novembro de 2019 A agricultura de precisão encontrou seu caminho para o mainstream. A extensão de sua capacidade de influenciar insumos agrícolas ainda está para ser vista. Está claro, no entanto, que a explosão de drones e outras tecnologias inteligentes no espaço agrícola continuará a influenciar a indústria, e os fabricantes e distribuidores devem ajustar seus negócios para acomodar a revolução que a tecnologia trará.
No burburinho sobre drones e outras tecnologias, é fácil esquecer que uma das tecnologias “mais antigas” ainda é bastante viável. A tecnologia de satélite existe há décadas e continua a servir bem a indústria agrícola. Agronegócio Global™ entrevistou Alexander Sakal, CSO da Monitoramento de colheitas EOS, para saber sua opinião sobre o estado atual e futuro da tecnologia de satélite e como ela pode impactar a indústria de insumos agrícolas.
Como as imagens/dados de satélite mudaram nos últimos anos?
Alexander Sakal, CSO da EOS Crop Monitoring.
Alexandre Sakal: Dados e imagens de satélite não são algo tecnologicamente novo. Na verdade, as primeiras imagens do espaço foram tiradas em 1946, antes mesmo dos primeiros satélites serem lançados. O uso de dados para fins militares e civis estava ficando maior, mais avançado, à medida que os satélites começaram a capturá-los com vários sensores que detectam radiação, emissão de luz, ondas de rádio e assim por diante. Isso permitiu o monitoramento de áreas inacessíveis do planeta, mas o problema era que essas informações geralmente eram classificadas ou indisponíveis para usuários regulares. Tecnicamente, a maneira como os satélites operam hoje não é muito diferente de, digamos, 30 anos atrás. No entanto, a maneira como alcançamos dados de satélite, processamos e nos beneficiamos deles é absolutamente diferente. O setor agrícola é uma ótima ilustração das vantagens que o monitoramento por satélite oferece aos negócios.
As tendências modernas estão tornando os dados de satélite acessíveis em todos os sentidos. A lei de Moore chegou ao espaço, tornando o hardware mais barato e mais eficiente, e abundante. Agências como a NASA ou a ESA disponibilizam publicamente imagens de satélite, enquanto o big data e as redes neurais trazem ferramentas poderosas para automatizar a análise de dados. Tudo isso atrai mais investimentos em tecnologia espacial e acelera ainda mais as mudanças. Então, Sim, a observação por satélite agora se torna um recurso valioso para a tomada de decisões, e é isso que fazemos para o setor agrícola com o EOS Crop Monitoring.
Seu sistema incorpora imagens de satélite, IA, e informações meteorológicas junto com IA. Você pode falar sobre como elas funcionam juntas para ajudar os produtores a tomar decisões (focando especificamente em qual impacto isso tem nos insumos da colheita)?
COMO: O monitoramento por satélite usa imagens, dados de sensores e ferramentas de previsão do tempo. No entanto, prefiro o termo “aprendizado de máquina” em vez de IA. Algoritmos de aprendizado de máquina nos permitem definir o tipo de cultivo, limites de campo hoje e abrem novas direções para desenvolver funcionalidades como orientação de fertilização do solo em atualizações futuras. Os insumos de cultivo dependem de centenas de fatores, e alguns são até impossíveis de prever. O monitoramento de cultivo por satélite ajuda os agricultores a se manterem informados sobre a temperatura, condições climáticas em áreas selecionadas durante a semeadura histórica (atualmente disponível apenas para a região do Mar Negro), e os dados da colheita exibem métricas médias na área. Com base nessas informações, os especialistas em agricultura podem fazer previsões relativamente precisas sobre o rendimento das colheitas, e é isso que define a eficácia da tecnologia. Como exemplo, os agricultores podem identificar a correlação entre fatores para orientar suas decisões ao administrar uma fazenda ou monitoraring campos para progresso de crescimento impreciso antes que os problemas se tornem significativos.
Obviamente, essa tecnologia é capaz de gerar volumes de dados úteis. Como esses dados são analisados e então usados? Quem faz a análise e faz recomendações? Quem é dono dos dados?
COMO: Neste ponto, o monitoramento por satélite em si não faz nenhuma recomendação autossuficiente sobre agricultura. Ele traduz os dados do satélite em informação agrícola para um analista revisar.
Tecnicamente, não “gerar" dados. Todos os dados vêm inicialmente de satélites. Ou, mais precisamente, de operadores de satélites como a ESA. Esses dados são públicos e abertos para uso comercial; no entanto, leva algum tempo para processar e analisar informações brutas. Mediante solicitação de um usuário, o sistema se conecta a bancos de dados satélite, recupera dados e os visualiza em painéis de UI em questão de segundos.
Como a tecnologia mudará/melhorará nos próximos anos? O que ela permitirá que os produtores façam/saibam sobre suas colheitas que eles não sabem agora?
COMO: A tecnologia de monitoramento de safras por satélite não tem como objetivo ensinar os agricultores a fazerem seu trabalho. Em vez disso, ajuda a entender qual ponto agrícola requer mais atenção em um determinado momento. Para ilustrar para onde nossa indústria está indo, posso contar um pouco sobre nossa solução. Neste ponto, na EOS Crop Monitoring, trabalhamos para fornecer a detecção automática de estágios de crescimento da safra, sistema de notificação com dicas agrícolas, desenvolvimento de banco de dados de tipo de vegetação, otimização de rede neural e outras funcionalidades. Em um ponto separado, gostaria de mencionar gestão de fertilizantes otimização e detecção do nível de umidade do solo como algo que não está no topo de nossas prioridades imediatas, mas é o que gostaríamos de ter nos próximos meses.
À medida que a tecnologia continua a evoluir, como ela afetará os insumos agrícolas?
COMO: Novamente, tudo depende do proprietário do campo e de uma série de outros fatores; no entanto, já foi possível notar que esses dados permitem reduzir significativamente as despesas de exploração, o que é especialmente benéfico para grandes proprietários de terras. E sabemos que a aplicação diferenciada de fertilizantes, por exemplo, combinada com o monitoramento por satélite, pode economizar até 30% em despesas de fertilização, gerando a mesma quantidade de colheita. Então, já podemos ver os efeitos positivos da inovação.
Quais áreas do mundo adotaram essa tecnologia e que tipo de retorno elas estão obtendo sobre o investimento?
COMO: Não é segredo que na indústria de produção de alimentos a América do Norte ocupa as posições de liderança em termos de adoção de tecnologia. De acordo com nossas informações, mais de 30% de fazendeiros americanos usam dados de imagens de satélite, enquanto 60% para 90% estão aplicando monitores de rendimento e outras soluções de agricultura de precisão em geral. Nesse sentido, os países europeus, asiáticos e sul-americanos estão ficando para trás, mas tenho certeza de que eles vão se recuperar em questão de anos. Atualmente, estamos bem representados nos países do Leste Europeu e da Ásia Central. O mercado aqui mostra grande comprometimento com a inovação. Outra região promissora para o monitoramento de safras por satélite é a África, onde os agricultores pulam estágios evolutivos inteiros em termos de sua agricultura para adotar modelos e tecnologias inovadores. Em relação ao ROI, você não pode ser específico sobre a lucratividade do sensoriamento remoto e do monitoramento por satélite até que eles tomem uma decisão que crie um resultado positivo. Às vezes, não há nada, enquanto em outros casos pode identificar um problema, economizando milhares a milhões de dólares.
Quais são os maiores desafios para a adoção futura desta tecnologia?
COMO: Quando se trata de adoção de tecnologias geoespaciais, nosso maior desafio é a falta de confiança entre os agricultores, pois eles muitas vezes parecem relutantes em seguir adiante no processo de aprendizagem. Eles querem ver números concretos antes que você possa convencê-los. Há também uma crença comum de que a tecnologia de satélite é muito cara e usá-la não é rentável. No lado técnico, o monitoramento por satélite às vezes encontra anormalidades de dados causadas por efeitos atmosféricos ou interferência de sinal e erros em cálculos de rede neural, o que o torna menos preciso do que, digamos, monitoramento de drones. Outra coisa é a cobertura da internet.
Como esses desafios podem ser superados?
COMO: Acredito que o fator confiança depende principalmente das vantagens, complexidade, adaptabilidade e imagem de uma determinada solução. Ao trabalhar na funcionalidade, tendo em mente a simplicidade e a compatibilidade nos níveis de software e hardware, ao mesmo tempo em que realizamos uma estrutura de comunicação orientada ao usuário, podemos fazer milagres. A melhor maneira que vejo para lidar com problemas tecnológicos é o aprimoramento do algoritmo de aprendizado de máquina e a adoção de tecnologia espacial adicional, como modelos de satélite mais novos. E quanto à conectividade de internet – é certamente uma questão global que se resolverá nos próximos anos.
Há muitas partes do mundo que não são particularmente sofisticadas quando se trata da tecnologia disponível para produtores mais ricos (e, sem dúvida, o maior benefício pode ser obtido lá). Existe uma maneira para países/produtores mais pobres usarem essas tecnologias para ajudar esses agricultores?
COMO: A única coisa que você precisa para implementar o monitoramento via satélite é uma conexão de internet, e como eu mencionei, há limitações vindas deste lado. Caso contrário, a tecnologia é bem acessível. Por exemplo, o preço da nossa solução é de $99 por 1,000 hectares de monitoramento, o que é cerca de $0,10 por hectare. Acreditamos que é um investimento muito econômico que será bastante acessível até mesmo para agricultores desprivilegiados. Além disso, não faz diferença para o satélite qual região monitorar. Se o campo estiver a céu aberto, ele pode ser monitorado e analisado.
O que mais os leitores devem saber sobre essa tecnologia?
COMO: Embora essa tecnologia tenha sido projetada principalmente como uma solução para fazendeiros, ela não se limita a benefícios agrícolas. As seguradoras podem tirar proveito de sua funcionalidade. Por exemplo, a capacidade de avaliar as condições do campo com antecedência, medir o potencial da terra com base em registros de semeadura dos últimos anos (se a terra está esgotada ou não), examinar registros meteorológicos para confirmar ou retratar um evento segurado e assim por diante. Para bancos, as imagens de satélite podem ser usadas para estimar insumos agrícolas com base nos dados de anos anteriores para garantir decisões de empréstimo responsáveis ou revisar riscos de vegetação com base no NDVI e outros índices. Comerciantes e revendedores de máquinas agrícolas podem avaliar o tamanho do mercado e estimar os níveis de demanda em regiões específicas. E até mesmo empresas de software podem usar os dados de satélite para suas startups.
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