Assim como a chamada Indústria 4.0 é tida como a quarta revolução industrial ainda por vir, caracterizada pela comunicação cada vez mais direta entre máquinas e equipamentos digitais, a Agricultura 4.0 também se caracterizará pelo grande suporte da onda de digitalização e promete ampliar a participação do agro no Produto Interno Bruto nacional, que hoje já representa quase um quarto do PIB – cerca de US$ 450 bilhões.
A Agricultura 4.0 facilita a visão e execução de “Lavouras Inteligentes”, quando os sistemas ciberfísicos monitoram os processos, escaneiam e criam uma cópia virtual do mundo físico e tomam decisões descentralizadas. Assim com a Internet das Coisas (comunicação e troca de dados entre equipamentos), os sistemas ciberfísicos comunicam e cooperam entre si e com os humanos em tempo real, acessando as informações e impelidos a tomar decisões e ações sobre os diagnósticos da lavoura.
Nesse contexto de “Lavouras Inteligentes”, cresce em importância a utilização de imagens térmicas – ou termais – capazes de se comunicar com equipamentos em terra e com o homem do campo, oferecendo diagnósticos precisos sobre a sanidade de cada planta de uma lavoura, preservando sua produtividade e, por consequência, ampliando a lucratividade do agronegócio.
Por ser um mundo ainda novo em termos de Agricultura 4.0, não existem dados precisos sobre o crescimento desse tipo de tecnologia no campo, mas se estima que esse mercado movimentará US$ 116 bilhões até 2020 no mundo. E o uso das imagens térmicas também cresce rumo à Agricultura 4.0 no Brasil.
Imagens térmicas no agronegócio – Talvez a ferramenta mais exponencial dessa nova Agricultura 4.0, as imagens térmicas proporcionam a perfeita conexão de máquinas, tecnologia, pessoas e inteligência para executar operações agrícolas de forma eficiente.
Essa nova Agricultura 4.0 possibilita ao agricultor melhorar a rentabilidade da lavoura de forma sustentável, pois lhe permite aplicar o elemento correto, no lugar correto, na medida correta, na forma correta e, principalmente, no tempo correto.
As imagens térmicas oferecem ao produtor acesso a uma visão macro de toda a lavoura e, ao mesmo tempo, informações micro sobre a sanidade de cada planta especificamente, diagnosticando, em tempo hábil, tanto as áreas que apresentam menor produtividade devido a problemas como pragas, doenças ou déficit hídrico, quanto as regiões onde a produtividade é superior.
Assim, o produtor fica “na cara do gol” para proporcionar a cada planta o tratamento customizado e adequado, capaz de extrair dela o máximo de sua produtividade.
Explicação técnica – Um dos pioneiros da Agricultura 4.0 no Brasil, o engenheiro agrônomo Lucas Rozas, da AirScout Brasil, explica que “as câmeras térmicas captam dados de uma banda espectral bem específica, denominada Infravermelho Termal. Essa banda consegue identificar irradiâncias pela superfície dos objetos capturados, ou seja, o calor emitido pelos mesmos”.
Conforme detalha Rozas, “a reflectância da planta, na faixa do infravermelho, atinge seu máximo devido ao espalhamento da energia infravermelha no mesófilo foliar – paredes celulares. Essa alta reflectância está relacionada à fisiologia da folha e varia com a umidade presente na sua estrutura celular”.
“Dessa forma, dados captados na faixa do espectro infravermelho termal auxiliam a indicação dos estágios de desenvolvimento: sanidade vegetal e estresse hídrico, além da presença de doenças e pragas, quando estas alteram a fisiologia da mesma”, descreve o especialista.
“As diferentes temperaturas emitidas por uma planta estão associadas à abertura e ao fechamento dos estômatos presentes nas estruturas folheares, que são os responsáveis pelas trocas gasosas, regulação da entrada de CO2 (fotossíntese) e liberação de H2O (transpiração) + O2 na forma de vapor”, explica Rozas.
Assim, “em determinadas situações de estresse, sejam eles de fator abiótico ou biótico, os estômatos fecham-se, interrompendo esse fluxo de água, afetando a regulação de temperatura e, consequentemente, causando aumento gradativo na estrutura foliar. Câmeras térmicas de alta sensibilidade são capazes de identificar essas variações”, conclui Lucas Rozas.
