Como Prever a Produção Agrícola Usando IA
Descubra como a IA transforma a agricultura com previsão precisa da produção agrícola usando imagens de satélite, sensores IoT, dados climáticos e modelos de aprendizado de máquina. Conheça as melhores ferramentas globais de IA — NASA Harvest, Microsoft FarmBeats, EOSDA — que apoiam agricultores e agronegócios no mundo todo.
A inteligência artificial está revolucionando a agricultura ao possibilitar previsões de produção muito mais precisas. Os modelos de IA atuais conseguem processar vastos conjuntos de dados – muito além do que um humano poderia – para prever colheitas.
Aplicativos de IA são projetados para digerir muito mais dados do que um humano e, em seguida, analisar esses dados para fazer previsões mais precisas.
— Reuters
Previsões precisas de produção são vitais para a segurança alimentar e planejamento, especialmente com as ameaças das mudanças climáticas às culturas. Estudos indicam até uma queda de 24% na produção de milho até 2030 em cenários de alto aquecimento. Sistemas modernos de IA monitoram os campos continuamente: podem detectar estresse ou pragas semanas antes, mapear áreas problemáticas e até sugerir quando e onde irrigar ou fertilizar.
- 1. Fontes de Dados para Modelos de Produção Agrícola com IA
- 2. Modelos de Aprendizado de Máquina para Previsão de Produção
- 3. Aplicações Globais de IA para Previsão de Produção Agrícola
- 4. Plataformas e Ferramentas Comerciais
- 5. Ferramentas e Plataformas que Apoiam a Previsão de Produção
- 6. Principais Conclusões
Fontes de Dados para Modelos de Produção Agrícola com IA
Modelos de previsão de produção agrícola com IA dependem de múltiplas fontes de dados para construir uma inteligência abrangente do campo:
Imagens de Satélite e Aéreas
Dados Climáticos e Meteorológicos
Sensores de Solo e de Campo
Registros Históricos de Produção
Modelos de Aprendizado de Máquina para Previsão de Produção
Após a coleta dos dados, algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para prever a produção. Muitos tipos de modelos foram testados, cada um com pontos fortes distintos:
Conjuntos Baseados em Árvores
Métodos como Random Forest e Gradient Boosting lidam excepcionalmente bem com dados mistos.
- Superam alternativas em muitos estudos
- Capturam relações não lineares
- Robustos contra valores extremos
Redes Neurais
Redes neurais artificiais, convolucionais e LSTMs recorrentes se destacam com grandes volumes de dados.
- Capturam padrões complexos
- Escalam com o volume de dados
- Permitem aprendizado por transferência
Abordagens Híbridas
Combinar aprendizado profundo com aprendizado por transferência aumenta a precisão em regiões com poucos dados.
- Aproveitam modelos pré-treinados
- Adaptam-se a condições locais
- Maximizam dados limitados
Algoritmos de aprendizado de máquina demonstraram bom desempenho na previsão de produção em muitos estudos.
— Pesquisa em IA Agrícola
Aplicações Globais de IA para Previsão de Produção Agrícola
A previsão de produção baseada em IA está sendo aplicada mundialmente em todas as principais culturas. Aqui estão implementações reais importantes:
Quênia – Previsão de Produção de Milho
Pesquisadores combinaram um modelo de simulação de crescimento de culturas com sensoriamento remoto usando dados do satélite WaPOR da FAO para prever a produção de milho. A abordagem híbrida melhorou a precisão em relação ao uso apenas do modelo, apoiando estimativas em áreas com poucos dados.
Estados Unidos – Mapeamento da Produção de Trigo
Equipes treinaram redes LSTM profundas com dados meteorológicos multianuais e índices de satélite para mapear a produção de trigo por condado, permitindo previsões regionais precisas.
Europa – Monitoramento Multiculturas
Projetos como a iniciativa UPSCALE usam dados de drones e satélites sobre cevada, trigo, batatas e trevo para calcular índices de área foliar e clorofila – insumos críticos para refinar modelos de previsão.
Plataformas e Ferramentas Comerciais
Diversas plataformas de IA agora integram esses métodos para agricultores reais no mundo todo:
SIMA (Argentina)
Microsoft Azure FarmBeats
EOSDA Analytics
Suporte Multiculturas
Ferramentas e Plataformas que Apoiam a Previsão de Produção
Um ecossistema crescente de ferramentas de IA apoia a previsão de safras. Exemplos notáveis incluem:
EOSDA Crop Monitoring
| Desenvolvedor | EOS Data Analytics (EOSDA) |
| Plataformas Suportadas |
|
| Suporte de Idiomas | Cobertura global com inglês como idioma principal; idiomas adicionais disponíveis por região |
| Modelo de Preços | Plataforma paga com planos escalonados (Essential, Professional, Enterprise) e complementos opcionais incluindo estimativa de rendimento |
Visão Geral
EOSDA Crop Monitoring é uma plataforma de agricultura de precisão que utiliza imagens de satélite, dados meteorológicos e aprendizado de máquina para monitorar a saúde das culturas, prever rendimentos e possibilitar decisões agrícolas baseadas em dados. Projetada para agricultores, agrônomos, cooperativas e agronegócios, oferece avaliação remota de campos, planejamento de recursos e previsão de desempenho das culturas em escalas de campo e regional.
Como Funciona
A plataforma usa dados de sensoriamento remoto de satélites (Sentinel-2, PlanetScope e outros) combinados com modelos avançados de IA para fornecer insights preditivos. O módulo de previsão de rendimento emprega duas abordagens complementares:
- Modelo Estatístico: Previsões baseadas em aprendizado de máquina treinadas com dados históricos de rendimento e ambientais
- Modelo Biofísico: Previsão orientada pela fenologia usando assimilação do índice de área foliar
Os dados são atualizados a cada 14 dias para refinar continuamente as previsões, alcançando até 95% de precisão em condições ideais. Essa abordagem dupla apoia a tomada de decisão em nível de campo, avaliação de riscos e planejamento agrícola de longo prazo.
Principais Recursos
Abordagens estatísticas e biofísicas para previsão precisa de rendimento
Previsões de rendimento para até 3 meses com ciclos de recalibração a cada 14 dias
Índices baseados em satélite incluindo NDVI, MSAVI, RECI, NDMI e outros
Previsões hiperlocais para 14 dias e dados históricos abrangentes
Mapas de Aplicação em Taxa Variável combinando dados de satélite e maquinário
Registros de atividades no campo, tarefas de monitoramento e gestão multiusuário
Acesso completo à API para integração agritech e aplicações personalizadas
Exportação de mapas nos formatos TIFF, SHP e outros para análise externa
Acesso à Plataforma
Primeiros Passos
Cadastre-se no EOSDA Crop Monitoring e selecione seu plano de assinatura (Essential, Professional ou Enterprise).
Desenhe os limites dos campos diretamente na interface do mapa ou faça upload de arquivos de limites existentes para começar o monitoramento.
Visualize índices de vegetação, estresse hídrico, classificação de culturas e estágios de crescimento baseados nas escalas fenológicas BBCH para planejar operações no campo.
Ative o complemento de previsão de rendimento e forneça datas de semeadura, variedades de culturas e dados históricos de rendimento para calibrar os modelos e obter previsões precisas.
Exporte mapas nos formatos TIFF ou SHP, gere mapas de zonas VRA ou integre com seus sistemas via API para desenvolvedores.
Especificações Técnicas
| Culturas Suportadas | Mais de 100 tipos de culturas no modelo de previsão de rendimento |
| Precisão da Previsão | Até ~95% em condições ideais de dados |
| Horizonte de Previsão | Até 3 meses à frente |
| Frequência de Atualização dos Dados | A cada 14 dias para recalibração do modelo |
| Fontes de Dados de Satélite | Sentinel-2 (resolução de 10 m), PlanetScope (resolução de 3 m) e outros |
| Índices de Vegetação | NDVI, MSAVI, RECI, NDMI e índices adicionais |
| Previsão Meteorológica | Previsões hiperlocais para 14 dias com análises históricas |
| Formatos de Exportação | TIFF, SHP e outros formatos GIS padrão |
| Acesso à API | Disponível para imagens de satélite, índices de vegetação, dados meteorológicos e zoneamento de campos |
| Infraestrutura | Plataforma baseada na nuvem que requer conexão à internet |
Considerações Importantes
- A precisão depende da qualidade dos dados, incluindo registros históricos de rendimento, dados do solo e entradas fenológicas
- Horizonte de previsão limitado a aproximadamente 3 meses, tornando-o menos adequado para previsões de muito longo prazo
- Requer acesso à internet; funcionalidade offline é limitada devido à arquitetura baseada na nuvem
- A calibração do modelo biofísico exige que o usuário forneça datas de semeadura, variedades de culturas e outros parâmetros fenológicos
- Não é adequado para operações agrícolas offline ou desconectadas
Perguntas Frequentes
O EOSDA Crop Monitoring suporta previsão de rendimento para mais de 100 tipos de culturas, abrangendo a maioria das principais commodities agrícolas e culturas regionais.
A precisão das previsões pode chegar a aproximadamente 95% em condições ideais, dependendo da qualidade dos dados, registros históricos de rendimento e calibração adequada do modelo.
As entradas do modelo são atualizadas a cada 14 dias, permitindo recalibração contínua e refinamento das previsões de rendimento durante toda a temporada de cultivo.
Sim. O EOSDA oferece uma API abrangente que permite integração com aplicações personalizadas e plataformas agritech, oferecendo acesso a imagens de satélite, índices de vegetação, dados meteorológicos, zoneamento de campos e mais.
Para o modelo estatístico, dados históricos de rendimento melhoram a precisão, mas não são sempre obrigatórios. Para o modelo biofísico, é necessário fornecer variedade da cultura, datas de semeadura e outras entradas fenológicas para maximizar a precisão da previsão.
Taranis Ag Intelligence
| Desenvolvedor | Taranis Inc. |
| Plataforma | Plataforma web com captura aérea de dados via drone, avião e satélite |
| Cobertura Global | Opera mundialmente com clientes nos Estados Unidos, Europa, Brasil e além |
| Modelo de Preços | Serviço pago baseado em assinatura; sem plano gratuito público disponível |
Visão Geral
Taranis Ag Intelligence é uma plataforma de agricultura de precisão que combina imagens aéreas de ultra alta resolução com IA generativa para fornecer análise das culturas ao nível da folha. O sistema detecta sinais precoces de pragas, doenças, deficiências nutricionais e pressão de plantas daninhas, permitindo que produtores e agrônomos respondam de forma proativa. Ao integrar o motor de IA generativa Ag Assistant com dados ricos de imagens, a Taranis apoia a projeção de rendimento e a tomada de decisões baseada em dados para otimizar o uso de insumos e melhorar a produtividade.
Como Funciona
A Taranis utiliza uma frota de aeronaves de baixa altitude (drones e aviões) para capturar imagens com resolução submilimétrica — aproximadamente 0,3 mm por pixel — em campos agrícolas. A plataforma de IA analisa centenas de milhões de pontos de dados para reconhecer estressores das culturas, incluindo insetos, doenças, plantas daninhas e problemas nutricionais. O motor de IA generativa Ag Assistant sintetiza esses dados ao nível da folha com padrões climáticos, pesquisas agronômicas e informações de proteção de culturas para gerar insights e recomendações precisas e específicas para cada campo. Melhorias recentes incluem algoritmos avançados de projeção de rendimento que prevêem o desempenho futuro da cultura com base nos riscos detectados no campo.
Principais Recursos
Análise ao nível da folha a partir de capturas por drone e avião com resolução de 0,3 mm por pixel
Identifica automaticamente pragas, doenças, deficiências nutricionais, pressão de plantas daninhas e contagem de plantas
IA generativa que oferece recomendações agronômicas personalizadas e relatórios de inspeção
Algoritmos avançados que prevêem o desempenho da cultura com base em insights de IA ao nível da folha
Captura de dados durante todo o ano e monitoramento completo para operações em grande escala
Acessar Taranis
Como Começar
Cadastre-se na Taranis pelo site e selecione o plano de serviço adequado para sua operação.
Forneça mapas dos campos ou coordene com a Taranis para agendar a captura aérea dos seus campos.
A Taranis sobrevoa seus campos em intervalos programados usando drones ou aviões para capturar imagens de alta resolução.
As imagens são processadas usando algoritmos de IA para detectar ameaças e gerar insights acionáveis.
Acesse relatórios agronômicos gerados pelo Ag Assistant, incluindo recomendações e previsões de rendimento.
Integre os insights nas decisões de gestão da fazenda, incluindo aplicação de insumos, cronogramas de inspeção e estratégias de proteção de culturas.
Considerações Importantes
- Requer voos aéreos físicos (drones ou aviões), o que pode limitar o acesso regional ou aumentar custos operacionais
- Manipula grandes volumes de dados; imagens submilimétricas exigem infraestrutura robusta e expertise técnica
- Privacidade e segurança dos dados devem ser gerenciadas cuidadosamente com imagens de alta resolução dos campos
- Otimizado para consultores, varejistas de agronomia e operações maiores; fazendas menores podem ter acesso limitado direto
- Projeções de rendimento são baseadas em IA e podem variar conforme a qualidade das imagens e dados de entrada
- Algumas recomendações geradas pela IA podem exigir revisão manual por agrônomos antes da implementação
- Acesso aéreo consistente pode não ser viável em todas as regiões ou condições climáticas
Perguntas Frequentes
A Taranis utiliza algoritmos de projeção de rendimento com IA integrados ao Ag Assistant, combinando dados de imagens ao nível da folha com informações agronômicas, padrões climáticos e indicadores de estresse no campo para prever o desempenho futuro da cultura.
As imagens aéreas da Taranis alcançam aproximadamente 0,3 mm por pixel de resolução, permitindo análise extremamente detalhada ao nível da folha e detecção precoce de estressores.
A plataforma é otimizada para consultores, varejistas de agronomia e operações maiores. Embora pequenas fazendas possam acessar a Taranis por meio de parcerias ou arranjos cooperativos, o acesso direto depende do plano de serviço e da escala operacional.
Ag Assistant é um motor de IA generativa que processa imagens de campo, dados agronômicos, resultados de pesquisas e informações climáticas para produzir relatórios agronômicos personalizados e recomendações específicas para cada campo.
Sim. Ao analisar imagens de alta resolução ao nível da folha, a Taranis detecta sinais iniciais de infestação de pragas, doenças, deficiência nutricional e pressão de plantas daninhas, permitindo intervenções proativas antes que ocorram danos significativos à cultura.
Climate FieldView (Bayer)
| Desenvolvedor | Bayer (The Climate Corporation) |
| Plataformas Suportadas |
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| Disponibilidade | Mais de 20 países incluindo EUA, Brasil, Canadá, Europa, África do Sul, Austrália e Turquia |
| Modelo de Preços | Básico (gratuito) com recursos limitados; níveis pagos incluem Prime, Plus e Premium para análises avançadas |
Visão Geral
Climate FieldView da Bayer é uma plataforma digital agrícola movida por IA que unifica dados agronômicos, de máquinas, clima e satélite em um sistema inteligente. Processando bilhões de pontos de dados e mais de 250 camadas de dados em alta definição, ajuda os agricultores a obter insights práticos do campo, prever produtividade, otimizar insumos e tomar decisões baseadas em dados para maximizar o retorno sobre o investimento.
Como Funciona
Climate FieldView agrega dados de tratores, plantadeiras, colheitadeiras, sensores, estações meteorológicas e imagens de satélite em uma plataforma centralizada na nuvem. Seus modelos de aprendizado de máquina analisam esses dados multilayer para gerar previsões de produtividade, avaliar a saúde das culturas e fornecer recomendações agronômicas. Integrando-se a sistemas externos via APIs (como CLAAS Telematics) e sincronizando dados de máquinas pelo FieldView Drive, a plataforma oferece visibilidade abrangente da fazenda e insights preditivos para decisões de plantio, proteção de culturas e colheita.
Principais Recursos
Modelos de aprendizado de máquina utilizam dados históricos, padrões climáticos e imagens de satélite para prever a produtividade das culturas com precisão.
Mapas baseados em satélite mostram estresse das culturas, biomassa e condições do campo em quase tempo real para intervenção precoce.
Conecta-se a tratores, colheitadeiras e equipamentos para sincronizar automaticamente dados agronômicos e de produtividade.
Monitore campos, gere relatórios de análise de produtividade pós-colheita e exporte dados em formatos PDF ou CSV.
Suporta integrações de terceiros (API CLAAS, Combyne) e conecta-se a plataformas de gestão de grãos.
Acesse dados e insights do campo de qualquer dispositivo via plataforma web ou aplicativo móvel iOS.
Baixar ou Acessar
Primeiros Passos
Crie uma conta no site do Climate FieldView e selecione o plano Básico gratuito ou um nível pago (Prime, Plus, Premium) conforme suas necessidades.
Insira o hardware FieldView Drive na porta de diagnóstico da sua máquina para começar a transmitir dados da máquina para sua conta.
Importe dados históricos usando a Caixa de Entrada de Dados ou sincronize automaticamente via máquinas conectadas, APIs ou estações meteorológicas.
Use o aplicativo web ou móvel para visualizar mapas de satélite, identificar zonas de estresse e monitorar as condições das culturas durante a safra.
Após a colheita, utilize as ferramentas de Análise de Produtividade e Relatórios por Região para avaliar o desempenho e receber previsões baseadas em IA para a próxima safra.
Exporte relatórios completos em PDF ou CSV para compartilhar com agrônomos, consultores ou parceiros comerciais.
Considerações Importantes
- O uso completo da plataforma geralmente requer hardware compatível (FieldView Drive) e conectividade das máquinas
- A precisão da previsão de produtividade depende da qualidade e completude dos dados de entrada (dados de máquinas, imagens de satélite, clima)
- Algumas integrações e recursos avançados podem não estar disponíveis em todas as regiões
- Gerenciar e interpretar grandes volumes de dados exige alfabetização digital e investimento de tempo por parte dos agricultores
Perguntas Frequentes
O Climate FieldView utiliza algoritmos avançados de aprendizado de máquina para analisar dados históricos do campo, padrões climáticos em tempo real, imagens de satélite e dados agronômicos gerados por máquinas. Essa análise multilayer gera previsões precisas de produtividade para ajudar no planejamento e otimização das operações agrícolas.
Sim, o plano Básico é totalmente gratuito e inclui recursos essenciais como armazenamento de dados, visualização do campo e capacidade de upload de dados. Os níveis pagos (Prime, Plus, Premium) desbloqueiam análises avançadas, modelagem preditiva e suporte premium.
Com certeza. Você pode conectar seu equipamento usando o hardware FieldView Drive ou por meio de integrações via API (como CLAAS Telematics). Isso permite a sincronização automática dos dados de trabalho no campo, informações de produtividade e diagnósticos das máquinas diretamente na sua conta FieldView.
O Climate FieldView está disponível em mais de 20 países ao redor do mundo, incluindo Estados Unidos, Brasil, Canadá, países europeus, África do Sul, Austrália e Turquia. A disponibilidade e os conjuntos de recursos podem variar conforme a região.
Após a colheita, utilize os recursos de Relatórios por Região e Análise de Produtividade para revisar os dados de desempenho do campo. Você pode exportar relatórios detalhados que mostram a distribuição da produtividade, análise do impacto dos insumos e recomendações geradas por IA para otimizar a estratégia da próxima safra.
AGRIVISION AI
| Desenvolvedor | AgriVision AI Tech (Nutriyo Agro Foods Pvt Ltd) |
| Plataformas Suportadas |
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| Suporte de Idiomas | Múltiplos idiomas regionais com suporte por voz; otimizado para agricultores indianos |
| Modelo de Preços | Modelo freemium/pago; recursos principais de aconselhamento e monitoramento fazem parte da oferta comercial |
Visão Geral
AgriVision AI é uma plataforma agritech inteligente que utiliza inteligência artificial, visão computacional e tecnologia de voz para fornecer insights em tempo real sobre culturas, previsões de produtividade e aconselhamento sobre pragas/doenças. Projetada especificamente para agricultores e organizações de produtores rurais (FPOs), combina diagnósticos baseados em imagens com dados ambientais e análises preditivas para aumentar a produtividade das culturas e apoiar melhores decisões agrícolas.
Como Funciona
AgriVision AI democratiza o acesso à inteligência agronômica orientada por IA por meio de uma interface móvel simples. Os agricultores capturam imagens de suas culturas, que são analisadas por modelos de aprendizado de máquina para detectar doenças, pragas e deficiências nutricionais. Esses insights são aprimorados com modelos preditivos de produtividade alimentados por sensores IoT, monitoramento ambiental e dados fornecidos pelos agricultores. A plataforma oferece aconselhamento por voz em idiomas locais, tornando-a acessível a agricultores com alfabetização limitada. FPOs e cooperativas têm acesso a painéis de dados para acompanhar o desempenho agregado das fazendas e a saúde das culturas.
Principais Recursos
Detecta doenças, pragas e estresse nutricional usando imagens capturadas pela câmera do celular para avaliação precisa da saúde das culturas.
Utiliza modelos avançados de IA para prever a produtividade das culturas com base em dados ambientais, imagens e informações fornecidas pelos agricultores.
Envia notificações instantâneas sobre atualizações climáticas, surtos de pragas e riscos de doenças para manter os agricultores informados.
Fornece orientações em múltiplos idiomas regionais com entrada e saída por voz, mesmo no modo offline.
Insights agregados e ferramentas de suporte à decisão para organizações de produtores rurais e cooperativas.
Funciona sem conexão à internet; sincroniza dados quando a conectividade é restabelecida para acesso contínuo.
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Começando
Cadastre-se no AgriVision AI pelo site ou aplicativo móvel usando seu número de telefone ou e-mail.
Informe os dados da sua fazenda, tipo de cultura e datas de plantio para criar seu perfil agrícola.
Use a câmera do seu celular para fotografar as folhas das plantas e envie as imagens para análise baseada em IA.
Obtenha recomendações personalizadas para tratamento de pragas, doenças e nutrientes via texto ou voz no seu idioma local.
Mantenha-se atualizado com alertas climáticos e notificações de riscos de pragas/doenças pelo sistema de alertas do aplicativo.
Use o recurso de previsão de produtividade para estimar a produção futura da cultura e planejar adequadamente.
Organizações de produtores rurais podem acessar o painel web para visualizar dados agregados das fazendas e insights coletivos.
Considerações Importantes
Perguntas Frequentes
O AgriVision AI utiliza modelos avançados de aprendizado de máquina que combinam análise de imagens das suas culturas, dados de sensores ambientais (clima, condições do solo) e informações fornecidas pelos agricultores para gerar previsões precisas de produtividade.
Sim, o AgriVision AI suporta operação offline. Você pode usar os recursos principais sem internet; entretanto, atualizações de aconselhamento e sincronização de dados requerem conectividade periódica.
A plataforma suporta entrada e orientação por voz em múltiplos idiomas regionais, tornando-a acessível a agricultores de diferentes regiões linguísticas da Índia.
Com certeza. O AgriVision AI foi projetado especificamente para pequenos agricultores e FPOs, apresentando uma interface móvel simples, suporte a idiomas locais e opções de preços acessíveis.
Sim, o aplicativo envia alertas em tempo real sobre riscos de pragas, surtos de doenças e condições climáticas adversas para ajudar você a tomar ações preventivas rapidamente.
CropX
| Desenvolvedor | CropX Technologies, Inc. |
| Plataformas Suportadas |
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| Disponibilidade Global | Ativo em mais de 70 países ao redor do mundo |
| Modelo de Preços | Assinatura paga — requer investimento em hardware (sensores) além de taxas contínuas da plataforma |
Visão Geral
CropX é uma plataforma de agricultura de precisão alimentada por IA que combina dados de sensores de solo, aprendizado de máquina, inteligência meteorológica e imagens de satélite para otimizar irrigação, aplicação de fertilizantes e manejo das culturas. Ao integrar dados de campo em tempo real com análises preditivas, a CropX ajuda agricultores a maximizar a produtividade, reduzir o desperdício de insumos e melhorar a eficiência dos recursos em larga escala.
Como Funciona
A CropX implanta uma rede de sondas de solo que medem continuamente umidade, temperatura e condutividade elétrica em múltiplas profundidades. Esses dados em tempo real alimentam a plataforma na nuvem da CropX, onde algoritmos de IA combinam essas informações com padrões climáticos locais, topografia, imagens de satélite e dados de máquinas agrícolas para gerar insights agronômicos acionáveis. O sistema utiliza modelos validados de culturas para prever estresse das plantas, risco de doenças e calcular a eficiência do uso da água.
Um ensaio de campo documentado demonstrou um aumento de 22% na produtividade usando irrigação orientada pela CropX, prevenindo estresse hídrico e ajustando precisamente a demanda de água do solo.
Principais Funcionalidades
Sondas em campo monitoram umidade, temperatura e condutividade elétrica em múltiplas profundidades para insights contínuos do campo.
Modelos de aprendizado de máquina integram dados de solo, clima, satélite e máquinas para orientar decisões de irrigação e fertilização.
Crie mapas de prescrição para semeadura, fertilizantes e irrigação adaptados à variabilidade do campo e condições do solo.
Otimize scripts de irrigação baseados em zonas de umidade do solo para maximizar a eficiência hídrica e o desempenho das culturas.
Importe dados de máquinas agrícolas via formatos ISO-XML, CSV, SHP e TIFF para análise abrangente do campo.
Acompanhe economia de água, lixiviação de nitrogênio e uso de insumos para apoiar práticas agrícolas eficientes e sustentáveis.
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Começando
Implante as sondas CropX em seu campo nas profundidades designadas (tipicamente 20 cm e 46 cm) para começar a coletar dados de solo em tempo real.
Configure a transmissão de dados via 4G, Bluetooth ou conectividade por satélite para garantir fluxo contínuo de dados dos sensores para a plataforma na nuvem.
Use o aplicativo CropX ou o painel web para definir os limites dos campos e conectar fontes adicionais de dados como estações meteorológicas e mapas topográficos.
Faça upload de mapas de produtividade, registros de máquinas e arquivos de prescrição nos formatos ISO-XML, CSV, SHP ou TIFF para análise abrangente do campo.
Use a ferramenta VRA para criar mapas de aplicação em taxa variável para semeadura, fertilizantes e irrigação personalizados às condições específicas do seu campo.
Exporte scripts VRI para seu controlador de irrigação ou sistema de pivô, ou ajuste manualmente as operações com base nas recomendações da CropX.
Acompanhe dados de sensores em tempo real, índices de vegetação por satélite e alertas preditivos de risco de doenças no painel intuitivo.
Após a colheita, analise dados de produtividade e relatórios de campo para avaliar a eficácia das prescrições e aprimorar estratégias para as próximas safras.
Considerações Importantes
- Taxas recorrentes de assinatura necessárias para acessar análises e funcionalidades completas da plataforma
- Dependência de conectividade: conectividade 4G, Bluetooth ou satélite necessária para transmissão confiável de dados
- Curva de aprendizado: interpretar insights gerados por IA pode exigir conhecimento técnico ou expertise agronômica
- Compatibilidade de exportação de prescrições varia conforme OEM — nem todas as marcas de máquinas agrícolas são totalmente suportadas
Perguntas Frequentes
Em ensaios de campo documentados, a irrigação orientada pela CropX alcançou um aumento de 22% na produtividade ao prevenir estresse hídrico e ajustar precisamente a demanda de água do solo às necessidades da cultura.
A CropX utiliza sondas de solo baseadas em capacitância que medem o conteúdo volumétrico de água (umidade), temperatura do solo e condutividade elétrica (CE) em múltiplas profundidades para um perfil completo do solo.
Sim — a CropX suporta importação de dados de equipamentos agrícolas via múltiplos formatos de arquivo incluindo ISO-XML, CSV, SHP e TIFF, permitindo integração fluida com a maioria dos sistemas modernos de máquinas.
A VRA (Aplicação em Taxa Variável) permite que agricultores apliquem insumos em diferentes taxas ao longo do campo com base na variabilidade do solo e da cultura. A CropX gera mapas de prescrição para semeadura, fertilizantes e irrigação que consideram as condições específicas do campo, otimizando a eficiência dos insumos e o potencial produtivo.
Sim — a ferramenta de Irrigação em Taxa Variável (VRI) da CropX otimiza scripts de irrigação baseados em dados de umidade do solo em tempo real e zonas do campo, reduzindo significativamente o desperdício de água enquanto mantém a hidratação e desempenho ideais das culturas.
OneSoil
Informações do Aplicativo
| Desenvolvedor | OneSoil (OneSoil Inc.) |
| Plataformas Suportadas |
|
| Suporte de Idiomas | Disponível globalmente com suporte multilíngue no aplicativo web em várias regiões. |
| Modelo de Preços | Freemium — monitoramento básico de campo é gratuito; ferramentas avançadas como mapeamento VRA e amostragem de solo requerem assinatura OneSoil Pro. |
Visão Geral
OneSoil é uma plataforma de agricultura de precisão impulsionada por IA que ajuda produtores a monitorar a saúde das culturas, analisar zonas de produtividade e prever rendimentos usando imagens de satélite e aprendizado de máquina. Permite que agricultores tomem decisões baseadas em dados integrando tendências de NDVI, previsões meteorológicas e dados de produtividade. Com níveis gratuitos e Pro, o OneSoil suporta aplicação de taxa variável (VRA), planejamento de rotação de culturas e análise de produtividade — ajudando a maximizar retornos e minimizar desperdícios.
Como Funciona
OneSoil utiliza imagens de satélite Copernicus Sentinel-1 e Sentinel-2 para gerar mapas NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) e detectar estágios de desenvolvimento das culturas. Processa dados históricos de NDVI (até 6 anos) para construir zonas de produtividade, que representam subáreas do campo com potencial de rendimento consistente. Essas zonas permitem que usuários apliquem semeadura, fertilização ou pulverização em taxa variável por meio de mapas de prescrição personalizáveis.
Após a colheita, os agricultores podem carregar mapas de produtividade da colheitadeira para analisar o desempenho, comparar com as zonas de produtividade e avaliar a eficácia das estratégias VRA. OneSoil também oferece planejamento de rotação de culturas e previsões meteorológicas (precipitação, dias grau de crescimento) para apoiar decisões agronômicas ao longo do tempo.
Principais Recursos
Monitoramento em tempo real da saúde das culturas usando imagens do satélite Sentinel-2 para detecção precisa dos estágios de desenvolvimento.
Análise histórica de NDVI cria zonas de potencial de rendimento baseadas em elevação e padrões de brilho do solo.
Crie mapas de prescrição personalizáveis para plantio, fertilização e pulverização baseados nas zonas de produtividade.
Importe mapas de produtividade da colheitadeira e compare o desempenho com prescrições VRA e zonas NDVI.
Planejamento automatizado para safras futuras baseado em histórico abrangente do campo e melhores práticas.
Previsões para 7 dias, acompanhamento de precipitação acumulada e dias grau de crescimento para decisões informadas.
Baixar ou Acessar
Guia de Início Rápido
Crie uma conta pelo aplicativo web OneSoil ou baixe o aplicativo móvel para iOS ou Android.
Desenhe ou importe os limites dos campos diretamente na interface do mapa interativo.
Permita que o OneSoil processe dados de satélite (NDVI, elevação, brilho do solo) para gerar zonas de produtividade.
Selecione "Criar mapa VRA", escolha o tipo de zona (histórica ou NDVI), defina zonas e valores de taxa, depois exporte seu mapa de prescrição.
Após a colheita, carregue arquivos de mapas de produtividade da colheitadeira, combine atributos (produtividade, unidades, carimbo de data/hora) e gere relatórios de produtividade.
Compare mapas de produtividade com zonas de produtividade ou prescrições VRA para avaliar desempenho e retorno sobre investimento.
Use a ferramenta de rotação de culturas para documentar e prever cronogramas de culturas para as próximas safras.
Notas Importantes & Limitações
- A precisão da previsão de produtividade melhora com dados de produtividade carregados; sem eles, as previsões são menos precisas.
- Imagens de satélite dependem da cobertura de nuvens; atualizações de dados NDVI podem ser ocasionalmente atrasadas.
- A exportação de mapas de prescrição pode exigir compatibilidade com máquinas e formatos de arquivo específicos.
Perguntas Frequentes
Sim. O OneSoil analisa tendências de NDVI, zonas de produtividade e dados de produtividade carregados para prever rendimentos e avaliar o desempenho do campo com precisão.
O OneSoil Pro desbloqueia ferramentas avançadas de agricultura de precisão, incluindo criação de mapas VRA, mapas de amostragem de solo, testes em faixas de controle e análise detalhada de zonas de produtividade — recursos indisponíveis na versão gratuita.
Na versão Pro, navegue até "Criar mapa VRA", selecione seu tipo de prescrição (zonas de produtividade ou NDVI), configure sua cultura e taxas de aplicação, depois exporte o mapa para sua máquina.
Sim, os recursos básicos de monitoramento de campo são gratuitos. Ferramentas avançadas de agricultura de precisão, como criação de mapas VRA e testes de controle, exigem assinatura Pro.
O OneSoil utiliza imagens de satélite Copernicus Sentinel-1 e Sentinel-2, processadas com algoritmos de IA para derivar métricas NDVI e outros insights de agricultura de precisão.
Principais Conclusões
- A IA combina imagens de satélite, dados climáticos, sensores de solo e registros históricos para análise abrangente das culturas
- Algoritmos de aprendizado de máquina – desde conjuntos baseados em árvores até redes neurais – entregam previsões precisas de produção
- Abordagens híbridas e aprendizado por transferência maximizam a precisão mesmo em regiões com poucos dados
- Implementações globais abrangem Quênia, EUA, Europa e Argentina com resultados comprovados
- Plataformas comerciais tornam a previsão com IA acessível para agricultores e formuladores de políticas no mundo todo
- Previsão de produção baseada em IA otimiza o manejo das culturas e reforça a segurança alimentar
Resumo: Prever a produção agrícola com IA está se tornando uma realidade prática em todas as regiões e culturas. Ao combinar imagens globais de satélite, sensores locais e dados climáticos com poderosos algoritmos de ML, analistas podem prever colheitas semanas ou até meses antes da colheita. Isso capacita agricultores e governos a planejar plantios e distribuição de forma mais eficiente, ajudando a alimentar um mundo em crescimento de forma sustentável.
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