RESUMO
As práticas de gestão localizada têm sido possibilitadas devido à ampla variedade de soluções para a aquisição de dados e as intervenções em nível de talhão. Diferentes abordagens devem ser consideradas para a coleta de dados, como os sensores de solo e de planta dedicados ou mesmo associados à capacidade das máquinas agrícolas gerarem dados relevantes que permitam ao agricultor ou ao gerente agrícola inferir a variabilidade espacial dos talhões. No entanto, elevados recursos computacionais são necessários para converter os extensos bancos de dados em informações úteis ao gerenciamento localizado da lavoura. Assim, as tecnologias oriundas da indústria, como a Internet das Coisas e a Inteligência Artificial, aplicadas à produção agrícola, têm direcionado o processo de tomada de decisão das práticas de agricultura de precisão. A interpretação e a integração de informações de diferentes fontes de dados permitem o aprimoramento do manejo agrícola devido à sua capacidade de predizer atributos de planta e de solo por meio de ferramentas avançadas baseadas em dados. Alguns exemplos são o monitoramento de cultivos, aplicações localizadas de insumos, e detecção de doenças por meio de sistemas baseados em nuvem nas plataformas digitais, previamente elaborados para os sistemas de apoio à decisão. Nesta revisão, discutimos as diferentes abordagens e recursos tecnológicos, popularmente denominados como Agricultura 4.0 ou Agricultura Digital, que se inserem no contexto do gerenciamento da variabilidade espacial das lavouras considerando diferentes fontes de dados de planta e de solo.
Palavras-chave:
Inteligência Artificial; Computação em Nuvem; Sistema de Apoio à Decisão; Internet das Coisas
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