Agricultura, dados e espaço (continuação)

(Este artigo é a continuação da série começada com o artigo anterior sobre dados e tempo. Para ler CLIQUE AQUI)

Tal como variam no tempo, os dados agrícolas variam no espaço. Falamos tanto de dados ambientais (dados meteorológicos, textura do solo), não controlados pelo homem, mas também de dados que resultam da acção do agricultor (quantidade de fertilizante aplicada, produto colhido). A agricultura de precisão baseia-se, entre outros aspectos, em taxas variáveis de aplicação dos factores produção, calculadas em tempo real, a partir de informação previamente registada sobre a produtividade ou o vigor da cultura.

O progresso destes sistemas tem sido mais evidente em culturas arvenses, onde o ciclo de decisão é mais curto. Mas como poderemos abordar a questão do ponto de vista das culturas perenes, como os pomares e vinha? Estas plantas não são semeadas, plantadas ou colhidas em intervalos curtos, tendo-se que tomar decisões, tal como o divisão dos sectores de fertirrega, que podem durar dezenas de anos. O planeamento inicial é assim fundamental, para que se possa regar ou fertilizar de acordo com as características do local de instalação. Também o mapeamento da produção é mais difícil uma vez que a colheita nem sempre é mecanizada. No caso da fruticultura, a vulgarização das plataformas pode pô-la em pé de igualdade com o que já se faz, por exemplo, na vinha e olival.

O aumento da resolução espacial das plataformas de aquisição de imagem por satélite, avião ou drone coloca-nos a possibilidade de colocar as culturas perenes num novo patamar. É possível, neste momento, obter informação calculada a partir de dados de detecção remota para cada uma das plantas, individualmente, de um pomar ou vinha. Podemos ter, com um grau de detalhe que só se poderia imaginar há alguns anos, o crescimento de um pomar ou uma boa aproximação sobre o estado nutricional, hídrico ou fitossanitário de uma vinha. Consegue-se assim uma redução drástica do custo de aquisição dos dados, podendo ficar mais independentes de processos manuais ou laboratoriais.

Usar estes dados de uma forma sistemática, de maneira a analisar e modelar os fenómenos, poderá fundamentar um processo de tomada de decisão cada vez mais preciso e capaz de promover a sustentabilidade da agricultura.

Hugo Pires