Tendências, desafios e oportunidades da Agricultura Digital no Brasil.

Resumo: A agricultura brasileira vem passando por grandes transformações tecnológicas, econômicas, sociais e ambientais. As projeções de aumento da população mundial para 9 bilhões de habitantes em 2050 demandarão uma quantidade crescente de alimentos, fibras e energia, impondo o aumento da produtividade agrícola, a redução de custos e o uso sustentável dos recursos naturais. Este breve artigo apresenta os principais resultados de uma pesquisa realizada com agricultores, empresas e prestadores de serviços em agricultura digital no Brasil sobre as tecnologias digitais em uso, aplicações atuais e futuras, benefícios percebidos e desafios. O questionário foi elaborado, organizado e disponibilizado ao público por meio da plataforma on-line, em 2020. Os resultados observados indicaram que 84% dos produtores rurais entrevistados utilizam pelo menos uma tecnologia digital em seu sistema de produção conforme seu nível de complexidade tecnológica. Os principais benefícios apontados referem-se à percepção de aumento de produtividade e os principais desafios são os custos de aquisição de máquinas, equipamentos, softwares e a conectividade. Nesse contexto, para que o Brasil seja capaz de garantir e manter sua capacidade produtiva, é fundamental considerar o processo de transformação digital no campo, em especial sobre os pequenos e médios produtores rurais

Dinâmicas agropecuárias e socioeconômicas no Cerrado, de 1975 a 2015.

Fruto de uma espetacular transformação experimentada a partir dos anos 1970 (Salim, 1986), a região do bioma Cerrado passou a desempenhar rapidamente um papel fundamental na segurança alimentar do País e do mundo. Considerado até a década de 1960 como pouco apto para o desenvolvimento de atividades agrícolas, o Cerrado se converteu na principal região produtora de alimentos do Brasil. Esse fenômeno teve como principais alicerces: a ciência, a tecnologia, o empreendedorismo dos produtores, o preço da terra, as melhorias da infraestrutura, a dinâmica dos mercados e as políticas públicas (Rezende, 2002; Castro, 2003; Muller; Martha Júnior, 2008; Contini et al., 2010). As características do desenvolvimento observado incluem o papel central exercido pela acentuada evolução dos níveis de produtividade, especialmente após 1995, e pela crescente convivência harmônica das explorações agropecuárias com a utilização sustentável dos recursos naturais.No triênio 1975?1977, a produção brasileira de soja, carro-chefe da agricultura nacional, totalizou, em termos médios, 11,2 milhões de toneladas. Naquele período, o Cerrado teve uma participação média de 8% no total produzido dessa oleaginosa. Aproximadamente quatro décadas mais tarde, isto é, em 2014?2016, a contribuição média da região foi de 93,5 milhões de toneladas, ou seja, 52% da quantidade produzida pelo País naqueles 3 anos. Fato similar ocorreu com a participação do Cerrado na produção de outros três produtos de destaque da pauta agrícola do Brasil: o milho, a cana-de-açúcar e o algodão. Especificamente, a contribuição da região para a produção desses três produtos aumentou, respectivamente, de 22%, 29% e 30% em 1975?1977 para 54%, 51% e 96% em 2014?2016.A região também tem um papel expressivo na pecuária bovina, porém, em contraste com o observado com as culturas mencionadas anteriormente, a participação do Cerrado no rebanho bovino brasileiro é relativamente menor. Conforme assinalado no Capítulo 1, o rebanho bovino aumentou de 34% em 1975 para 41% em 1993 e posteriormente diminuiu ao longo dos anos, situando entre 35% e 36% no período 2005?2015 (IBGE, 2018). Como sugerem os dados supracitados, o Cerrado foi palco de um processo de mudanças rápidas e profundas nos últimos 40 anos no setor agropecuário. Esse processo não ocorreu de forma homogênea nas suas 110 microrregiões (Anexo A). Algumas registraram grande expansão, outras experimentaram mudanças menores, resultando, em alguns casos, na queda da sua contribuição para a formação do produto interno bruto (PIB) da região. Conforme esses fatos, o objetivo geral deste capítulo é contribuir para um melhor entendimento sobre as principais mudanças observadas no perfil agropecuário e socioeconômico do Cerrado no período entre 1975 e 2015. Ênfase das análises é dirigida em um primeiro momento às microrregiões do bioma e posteriormente àquelas mais dinâmicas em termos de contribuição para o valor da produção das culturas temporárias (exemplo: as de arroz, feijão, soja, milho, algodão, etc.) e expansão do rebanho bovino no período considerado. A dinâmica espaço-temporal das culturas permanentes tem sido menos acentuada em relação às culturas temporárias. Dessa forma, menor atenção relativa é dada aos processos de mudanças relacionadas com essas culturas.Em termos específicos, o presente capítulo busca responder as seguintes questões: como a agricultura se deslocou espacialmente entre as diferentes microrregiões do Cerrado ao longo dessas quatro décadas? A dinâmica de deslocamento provocou alguma concentração espacial da produção? Quais microrregiões do Cerrado apresentaram maior dinamismo em termos de aumento da sua contribuição para o valor da produção das culturas temporárias e para o crescimento do rebanho bovino nos últimos 40 anos? Quais mudanças foram observadas no perfil agropecuário e socioeconômico das microrregiões mais dinâmicas do Cerrado no período 1975?2015? O que ocorreu com o rebanho bovino e com a área cultivada com as culturas temporárias nos municípios que mais se destacaram nessas microrregiões? O capítulo foi organizado em quatro seções contadas a partir dessa introdução. A segunda seção apresenta as metodologias utilizadas para identificar as principais dinâmicas espaciais observadas no Cerrado nos últimos 40 anos. Ademais, fornece uma medida aproximada da intensidade das mudanças registradas. A seção inclui também as metodologias usadas para: identificar as microrregiões mais dinâmicas em termos da evolução do valor da produção das culturas temporárias e do rebanho bovino; examinar as dinâmicas socioeconômicas em microrregiões selecionadas; e analisar as transformações agrícolas e pecuárias ocorridas no âmbito de alguns municípios. Os resultados obtidos por meio dessas metodologias são objeto da terceira seção. Posteriormente, algumas reflexões finais são apresentadas a título de conclusão do capítulo

Uso de dados multi-sensores para o monitoramento agrícola no cerrado: resultados preliminares.

O objetivo desse estudo é analisar o potencial de dados orbitais multisensores para monitorar a produção agrícola nesse bioma.Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão. Na publicação: Daniel Castro Victoria

Dados multisensor na caracterização do perfil espectral de sistemas de integração lavoura-pecuária em área de Cerrado.

Objetivou-se caracterizar o comportamento espectro-temporal de algumas áreas conduzidas com ILP em Campo Grande, Mato Grosso do Sul, com base no índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) calculado a partir de dados multisensor harmonizados Landsat e Sentinel-2 (HLS) entre 2021 e 2022.Editores: Douglas Francisco Marcolino Gherardi, Ieda Del´Arco Sanches, Luiz Eduardo Oliveira e Cruz de Aragão

Mapping agricultural intensification in the Brazilian savanna: a machine learning approach using harmonized data from Landsat Sentinel-2.

Agricultural intensification practices have been adopted in the Brazilian savanna (Cerrado), mainly in the transition between Cerrado and the Amazon Forest, to increase productivity while reducing pressure for new land clearing. Due to the growing demand for more sustainable practices, more accurate information on geospatial monitoring is required. Remote sensing products and artificial intelligence models for pixel-by-pixel classification have great potential. Therefore, we developed a methodological framework with spectral indices (Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), and Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI)) derived from the Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) and machine learning algorithms (Random Forest (RF), Artificial Neural Networks (ANNs), and Extreme Gradient Boosting (XGBoost)) to map agricultural intensification considering three hierarchical levels, i.e., temporary crops (level 1), the number of crop cycles (level 2), and the crop types from the second season in double-crop systems (level 3) in the 2021-2022 crop growing season in the municipality of Sorriso, Mato Grosso State, Brazil. All models were statistically similar, with an overall accuracy between 85 and 99%. The NDVI was the most suitable index for discriminating cultures at all hierarchical levels. The RF-NDVI combination mapped best at level 1, while at levels 2 and 3, the best model was XGBoost-NDVI. Our results indicate the great potential of combining HLS data and machine learning to provide accurate geospatial information for decision-makers in monitoring agricultural intensification, with an aim toward the sustainable development of agriculture

Precision and digital agriculture: adoption of technologies and perception of Brazilian farmers.

Abstract: The rapid population growth has driven the demand for more food, fiber, energy, and water, which is associated to an increase in the need to use natural resources in a more sustainable way. The use of precision agriculture machinery and equipment since the 1990s has provided important productive gains and maximized the use of agricultural inputs. The growing connectivity in the rural environment, in addition to its greater integration with data from sensor systems, remote sensors, equipment, and smartphones have paved the way for new concepts from the so-called Agriculture 4.0 or Digital Agriculture. This article presents the results of a survey carried out with 504 Brazilian farmers about the digital technologies in use, as well as current and future applications, perceived benefits, and challenges. The questionnaire was prepared, organized, and made available to the public through the online platform LimeSurvey and was available from 17 April to 2 June 2020. The primary data obtained for each question previously defined were consolidated and analyzed statistically. The results indicate that 84% of the interviewed farmers use at least one digital technology in their production system that diers according to technological complexity level. The main perceived benefit refers to the perception of increased productivity and the main challenges are the acquisition costs of machines, equipment, software, and connectivity. It is also noteworthy that 95% of farmers would like to learn more about new technologies to strengthen the agricultural development in their properties.Article 653

Estimating double cropping plantations in the Brazilian Cerrado through PlanetScope monthly mosaics.

Abstract: Farmers in the Brazilian Cerrado are increasing grain production by cultivating second crops during the same crop growing season. The release of PlanetScope (PS) satellite images represents an innovative opportunity to monitor double cropping production. In this study, we analyzed the potential of six PS monthly mosaics from the 2021/2022 crop growing season to discriminate double cropping areas in the municipality of Goiatuba, Goiás State, Brazil. The four multispectral bands of the PS images were converted into normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI), green-red normalized difference index (GRNDI), and textural features derived from the gray-level co-occurrence matrix (GLCM). The ten most important combinations of these attributes were used to map double cropping systems and other land use and land cover classes (cultivated pasture, sugarcane, and native vegetation) of the municipality through the Random Forest classifier. Training and validation samples were obtained from field campaigns conducted in October 2021 and April 2022. PS mosaic from February 2022 was the most relevant data. The overall accuracy and Kappa index of the final map were 92.2% and 0.892, respectively, with an accuracy confidence of 81%. This approach can be expanded for mapping and monitoring other agricultural frontiers in the Cerrado biome

Hierarchical classification of soybean in the Brazilian Savanna based on Harmonized Landsat Sentinel data.

Abstract. The Brazilian Savanna presents a complex agricultural dynamic and cloud cover issues; therefore, there is a need for new strategies for more detailed agricultural monitoring. Using a hierarchical classification system, we explored the Harmonized Landsat Sentinel-2 (HLS) dataset to detect soybean in western Bahia, Brazil. Multispectral bands (MS) and vegetation indices (VIs) from October 2021 to March 2022 were used as variables to feed Random Forest models, and the performances of the complete HLS time-series, HLSS30 (harmonized Sentinel), HLSL30 (harmonized Landsat), and Landsat 8 OLI (L8) were compared. At Level 1 (agricultural areas × native vegetation), HLS, HLSS30, and L8 produced identical models using MS + VIs, with 0.959 overall accuracies (OA) and Kappa of 0.917. At Level 2 (annual crops × perennial crops × pasturelands), HLS and L8 achieved an OA of 0.935 and Kappa > 0.89 using only VIs. At Level 3 (soybean × other annual crops), the HLS MS + VIs model achieved the best performance, with OA of 0.913 and Kappa of 0.808. Our results demonstrated the potential of the new HLS dataset for medium-resolution mapping initiatives at the crop level, which can impact decision-making processes involving large-scale soybean production and agricultural sustainability