PresentationPDF Available

Abstract

Agricultura 4.0: Novas tecnologias para a irrigação de precisão
Agricultura 4.0
Novas tecnologias para
a irrigação de precisão
Luan Peroni Venancio
Eng. Agrônomo e MSc. em Produção Vegetal - UFES
Dr. em Eng. Agrícola - UFV (sanduíche na UNL, USA)
Professor Substituto - DEA/UFV
luan.venancio@ufv.br
Fonte: Rural Marketing
Tópicos da
apresentação
Evolução da Agricultura e da
Agricultura Irrigada
Conceito de Agricultura 4.0
Tecnologias da Agricultura 4.0
Ferramentas da Agricultura 4.0 na
Agricultura Irrigada
Contribuição do GESAI/UFV para
Agricultura 4.0
Considerações finais
Evolução da
Agricultura
Agricultura
1.0 Agricultura
2.0
Agricultura
3.0 Agricultura
4.0
Agricultura
5.0?
Fonte: featuresPics
Fonte: Let's Nurture
Evolução da Agricultura
1.0 até 4.0
Agricultura 1.0 (Antiguidade até 1920)
Fonte: Underwood Archives Fonte: Southern Tenant Farmers Museum Fonte: The Canadian Encyclopedia
Evolução da Agricultura
1.0 até 4.0
Agricultura 2.0 (1950 -1990)
Fonte: Tratores Antigos Fonte: ENGIMARK Fonte: Greenman
Evolução da Agricultura
1.0 até 4.0
Agricultura 3.0 (1990 - 2010)
Fonte: The Science Museum Group Fonte: FUNDAÇÃO MS Fonte: Sistema FAEP
Evolução da Agricultura
1.0 até 4.0
Agricultura 4.0 (2010…)
Fonte: DroneDeployFonte: Kverneland Group Fonte: GRASSTEC GROUP
Agricultura 5.0 ? ...Incluirá empresas digitalmente
integradas, no qual seus processos
de produção dependerão do uso
da robótica e inteligência artificial”.
Fonte: POND5
(Zambon et al., 2019)
Conceito de
Agricultura 4.0
Agro 4.0
Agricultura Digital
Smart Farming
Digital farming
Smart Agriculture
Fonte: Huawei
“Refere-se ao uso de informações
digitais detalhadas para orientar as
decisões ao longo da cadeia de valor
agrícola”.
(Zambon et al., 2019)
Aspectos principais
da Agro 4.0
Gestão baseada em dados
Produção a partir de novas
ferramentas e técnicas
Sustentabilidade
Profissionalização
Fonte: Lavoura10
Tecnologias da
agricultura
digital
1. Internet das Coisas (Internet of Things - IoT)
2. Sensores de monitoramento
3. Inteligência Artificial
4. Big Data
5. Computação na nuvem (Cloud computing)
Fonte: Proagrica
Internet das Coisas “Coisas inteligentes e de
autoconfiguração interconectados
em uma infraestrutura de rede
dinâmica e global”.
Fonte: Blog YNOS
(Botta et al., 2016)
Conceito
Geral da IoT
(Al-Fuqaha et al., 2015)
Sensores de
monitoramento
Plugados ao solo, plantas,
equipamentos, máquinas, etc.;
Informações que vão além da
percepção humana;
Potencializam e agilizam a
coleta de dados;
Realizam comandos de forma
automática ou remota.
Fonte: Libelium
Inteligência Artificial
Machine Learning e Deep
Learning;
A máquina é capaz de
aprender e tomar decisões.
Análises de volumes
massivos de dados,
independentemente da
complexidade, com rapidez
e precisão.
Fonte: Bots and Artificial Intelligence
Big Data “O Big Data consiste em grandes volumes de
dados diversificados, finos e interligados,
produzidos em uma base dinâmica”.
Fonte: Hitech
(Kitchin, 2013)”
A Nike monitora os hábitos e comportamentos esportivos do seu público por meio dos aplicativos e
dispositivos vestíveis (wearables), que são capazes de gerar informações relacionadas com a distância
percorrida, velocidades, locais preferidos para treino etc.
Computação na
nuvem
Elimina o custo na compra de hardware
e software e instalação e execução de
datacenters locais, pois estes recursos
serão disponibilizados como serviços
por intermédio da internet.
Fonte: MARVITEL Telecomunicações
Importância da
Agricultura 4.0
Demanda crescente
por alimentos,
fibras e bioenergias
e demais produtos
oriundos da
agricultura
Recursos naturais
escassos (água)
Mudanças
Climáticas
Fonte: Wharton School
Fonte: YaleNews
Fonte: Entrepost
Cenários para 2050
Atualmente, a escassez de
água afeta mais de 40%da
população mundial, uma
percentagem que alcançará
os 67%em 2050;
A agricultura continuará a
ser o setor que mais utiliza
água doce no planeta
(70%).
Fonte: Pure Strategies
Fonte: FAO
Cenários
para 2050
Aumento da eficiência produtiva
nas áreas existente
Expansão de área
Fonte: Mosaic (foto), FAO (números)
Agricultura
digital x
Agricultor
Digital
Fonte: StartAgro e Plant Projetc
Fonte: StartAgro e Plant Projetc
E na prática, quais são as ferramentas
Agro 4.0 na Agricultura Irrigada (AI)?
Análise do
clima GPS Piloto
automático
Telemetria Pulverização Sensores
SIG/SR Biotecnologia
Análise do Clima
RADIAÇÃO
SOLAR
UMIDADE
RELATIVA
VELOCIDADE
E DIREÇÃO DO
VENTO
TEMPERATUR
A DO AR
PRECIPITAÇÃO PRESSÃO
ATMOSFÉRICA
Estações meteorológicas
Análise do Clima
Manejo da irrigação;
Melhor época de plantio;
Incidência de pragas;
Otimização de aplicação de
defensivos e fertilizantes;
Entender resultados do passado,
compreender as atividades do
presente e planejar as operações
do futuro. Fonte:Vantage Centro Sul
Relação Benefício/Custo em 2015 foi de R$2,61 (Embrapa)
E na prática, quais são as ferramentas
Agro 4.0 na Agricultura Irrigada (AI)?
Análise do
clima GPS Piloto
automático
Telemetria Pulverização Sensores
SIG/SR Biotecnologia
Telemetria
Sistema tecnológico de
monitoramento, utilizado para
comandar, medir ou rastrear
alguma coisa à distância,
através de dispositivos de
comunicação sem fio.
Fonte: Valmont Irrigation
Opções comuns de telemetria
Recomendada quando
todos os equipamentos
estão próximos
Oferece mais flexibilidade
geográfica do que o rádio,
embora exija um plano de
dados celulares
Para aplicações remotas
em que a telemetria de
rádio e celular não é
viável
Fonte: Fondriest Environmental
Rádio Celular Satélite
FieldNET® by
Lindsay
Dados por rádio ou
celular
Computador, notebook,
tablet ou smartphone
Gerenciamento de:
Pivôs centrais e lineares
Motobombas
Medidor de umidade do solo
Temp., chuva, UR
Grupos de equipamentos
Fonte: Lindsay
FieldNET Exemplo Prático
http://www.lindsayafricapt.com/stuff/contentmgr/files/0/84b
d144fc732911c52e2de0efe69e7a8/pdf/l_bro_fieldnet_portug
uese.pdf
Fonte: Lindsay
Variable
Rate
Irrigation
(VRI)
Fonte: Lindsay
Impactos positivos para AI
Menos gastos de recursos (água e
energia);
Maior controle de suas operações;
Menos tempo no campo;
Informações de desempenho para a
melhoria contínua;
Conexão com outros setores da
fazenda (fitopatologia, pulverizações,
etc.).
E na prática, quais são as ferramentas
Agro 4.0 na Agricultura Irrigada (AI)?
Análise do
clima GPS Piloto
automático
Telemetria Pulverização Sensores
SIG/SR Biotecnologia
Sensores de umidade do solo
Fonte: Lincoln Irrigation Company
Sensores de
umidade do solo
O sensor de umidade do solo é usado
para medir a conteúdo volumétrico de
água de forma indireta (Ex.: constante
dielétrica, interação com nêutrons,
resistência elétrica).
A umidade do solo é um fator decisivo
na atividade do produtor.
Informações sobre a quantidade de
água a ser aplicada e se a quantidade
aplicada foi adequada;
Conectados a estação meteorológica...
Fonte: Falker
E na prática, quais são as ferramentas
Agro 4.0 na Agricultura Irrigada (AI)?
Análise do
clima GPS Piloto
automático
Telemetria Pulverização Sensores
SIG/SR Biotecnologia
SR + Telemetria + GPS
Fonte: Valmont Irrigation
NDVI
SR + Telemetria + GPS
NDVI
Fonte: Valmont Irrigation
E na prática, quais são as ferramentas
Agro 4.0 na Agricultura Irrigada (AI)?
Análise do
clima GPS Piloto
automático
Telemetria Pulverização Sensores
SIG/SR Biotecnologia
VANTs
Possibilita o monitoramentos e ações por meio de imagens
de alta resolução e com localização precisa, de forma rápida
e simples;
Sensores hiperespectrais, multiespectrais ou térmicos;
Geram dados que permitem identificar quais partes de um
campo sofrem com estresse hídrico.
Fonte: Agric NG
(Taghvaeian et al., 2013)
(Prashar and Jones, 2014)
Contribuição do GESAI para a Agricultura 4.0
Luan Peroni Venancio
Trabalho de tese de Doutorado (2019)
Lucas Borges Ferreira
Trabalho de Dissertação de Mestrado (2018)
Base de dados
Dados de 203 estações meteorológicas INMET (15 anos)
Resultados
Práticos
APLICATIVO IRRIMOBILE - PROJETO
MESTRADO - LUCAS B. FERREIRA
(FASE FINAL DE DESENVOLVIMENTO)
Robson Argolo dos Santos
Trabalho de Dissertação de Mestrado(2019*)
Empresas praticando
a Agricultura Irrigada
Digital
Considerações finais
A decisão que o agricultor tomava até
algum tempo atrás com base em sua
experiência de campo e na tentativa e
erro pode ser feita agora com maior
rigor baseada em dados concretos;
Grande desafio: interpretar os dados
repassados pelas ferramentas da Agro
4.0;
Pequenos agricultores (analogia com
oar condicionado nos carros).
“Não é o mais forte que sobrevive, nem o mais inteligente, mas o
que melhor se adapta às mudanças”
(Charles Robert Darwin)
Referências
Al-Fuqaha, A., Guizani, M., Mohammadi, M., Aledhari, M. &, Ayyash, M. (2015). Internet of
Things: A Survey on Enabling Technologies, Protocols, and Applications. IEEE Communications
Surveys and Tutorials 17,23472376.
Botta, A., De Donato, W., Persico, V., & Pescapé, A. (2016). Integration of Cloud computing and
Internet of Things: A survey. Future Generation Computing Systems,56,684700.
Kipper, G., Rampolla, J. (2012). Augmented Reality: An Emerging Technologies Guide to AR, 1st
ed, Augmented Reality: An Emerging Technologies Guide to AR. Elsevier Science
Kitchin, R. (2013). Big data and human geography: Opportunities, challenges and risks.
Dialogues in Human Geography, 3, 262267.
Kitchin, R., 2016. Big data, National University ofIreland. https://doi.org/10.1007/978-981-13-
3384-2_9
Prashar, A., Jones, H. (2014). Infra-Red Thermography as a High-Throughput Tool for Field
Phenotyping. Agronomy 4, 397417.
Rotz, S., Duncan, E., Small, M., Botschner, J., Dara, R., Mosby, I., & Fraser, E. D (2019). The
Politics of Digital Agricultural Technologies: A Preliminary Review. Sociologia Ruralis,59 (2),
203-229.
Taghvaeian, S., Chávez, J.L., Altenhofen, J., Trout, T., Dejonge, K. (2013). Remote sensing for
evaluating crop water stress at field scale using infra-red thermography: potential and
limitations. Hydrology Days,73-83.
Zambon, I., Cecchini, M., Egidi, G., Saporito, M. G., & Colantoni, A. (2019). Revolution 4.0:
Industry vs. Agriculture in a Future Development for SMEs. Processes, 7(1), 36.
Obrigado pela Atenção
Luan Peroni Venancio
Dr. em Engenharia Agrícola
Professor Substituto DEA/UFV
luan.venancio@ufv.br
ResearchGate has not been able to resolve any citations for this publication.
Article
Full-text available
Cloud computing and Internet of Things (IoT) are two very different technologies that are both already part of our life. Their adoption and use are expected to be more and more pervasive, making them important components of the Future Internet. A novel paradigm where Cloud and IoT are merged together is foreseen as disruptive and as an enabler of a large number of application scenarios.In this paper, we focus our attention on the integration of Cloud and IoT, which is what we call the CloudIoT paradigm. Many works in literature have surveyed Cloud and IoT separately and, more precisely, their main properties, features, underlying technologies, and open issues. However, to the best of our knowledge, these works lack a detailed analysis of the new CloudIoT paradigm, which involves completely new applications, challenges, and research issues. To bridge this gap, in this paper we provide a literature survey on the integration of Cloud and IoT. Starting by analyzing the basics of both IoT and Cloud Computing, we discuss their complementarity, detailing what is currently driving to their integration. Thanks to the adoption of the CloudIoT paradigm a number of applications are gaining momentum: we provide an up-to-date picture of CloudIoT applications in literature, with a focus on their specific research challenges. These challenges are then analyzed in details to show where the main body of research is currently heading. We also discuss what is already available in terms of platforms-both proprietary and open source-and projects implementing the CloudIoT paradigm. Finally, we identify open issues and future directions in this field, which we expect to play a leading role in the landscape of the Future Internet.
Big data and human geography: Opportunities, challenges and risks
  • G Kipper
  • J Rampolla
• Kipper, G., Rampolla, J. (2012). Augmented Reality: An Emerging Technologies Guide to AR, 1st ed, Augmented Reality: An Emerging Technologies Guide to AR. Elsevier Science • Kitchin, R. (2013). Big data and human geography: Opportunities, challenges and risks. Dialogues in Human Geography, 3, 262-267.
  • S Rotz
  • E Duncan
  • M Small
  • J Botschner
  • R Dara
  • I Mosby
  • E Fraser
• Rotz, S., Duncan, E., Small, M., Botschner, J., Dara, R., Mosby, I., & Fraser, E. D (2019). The Politics of Digital Agricultural Technologies: A Preliminary Review. Sociologia Ruralis, 59 (2), 203-229.