Conhecer o solo em detalhe, com sensores, mapas e IA, reduz custos de fertilização e rega e aumenta a rentabilidade das explorações agrícolas portuguesas.
Porque é que o solo decide o lucro da sua exploração
Em muitas explorações portuguesas, o adubo ainda se aplica “a olho” ou por hábito: a mesma fórmula, a mesma dose, ano após ano. O resultado vê‑se na conta bancária: custos elevados, produtividade instável e solos cada vez mais desequilibrados.
Aqui está o ponto-chave: quem conhece bem o solo gasta menos e produz melhor. E hoje esse conhecimento já não depende apenas de análises pontuais; depende de dados, de cartografia digital do solo e, cada vez mais, de inteligência artificial (IA).
Foi esta a mensagem central sublinhada por Luís Alcino da Conceição, professor da Escola Superior de Biociências de Elvas e coordenador do Centro de Competências InovTechAgro. A partir do trabalho que está a ser feito em Agricultura de Precisão e na cartografia digital dos solos, há um salto claro: passar de decisões genéricas para decisões cirúrgicas, parcela dentro da parcela.
Este artigo integra a série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital” e focar‑se‑á num ponto concreto: como o conhecimento detalhado do solo, apoiado em tecnologia e IA, pode reduzir custos de fertilização, rega e operações, ao mesmo tempo que aumenta a rentabilidade e a sustentabilidade.
O que mudou: da amostragem clássica à cartografia digital e IA
A grande viragem está na forma como recolhemos e interpretamos informação do solo. A amostragem tradicional (uma amostra composta por talhão ou até por várias hectares) já não chega para quem quer competir num contexto de margens apertadas.
Hoje, a abordagem moderna combina:
- Amostragem georreferenciada – cada ponto de amostragem tem coordenadas GPS;
- Sensores de condutividade elétrica aparente (ECa) – montados em reboques ou equipamentos específicos;
- Modelos digitais de solo – muitas vezes apoiados por algoritmos de IA;
- Dados de produtividade, imagens de satélite/drones e histórico de maneio.
“A partir do mapa de condutividade elétrica é possível gerar diversos mapas relevantes para a gestão agrícola — pH, fósforo, potássio ou outros parâmetros.”
Luís Alcino da Conceição
Na prática, o sensor mede variações na condutividade elétrica do solo, que estão associadas a diferenças de textura, teor de argila, humidade, teor de sais e matéria orgânica. A seguir, modelos matemáticos e algoritmos de IA relacionam esses valores com:
- pH;
- teor de fósforo (P);
- teor de potássio (K);
- outras propriedades relevantes (capacidade de retenção de água, risco de compactação, etc.).
O resultado é um conjunto de mapas temáticos de alta resolução, que mostra como o solo varia dentro de cada parcela. Em vez de um número médio para 10 hectares, passa a ter dezenas ou centenas de “pequenas parcelas virtuais”, cada uma com o seu perfil.
Três decisões-chave que mudam com o conhecimento do solo
Conhecer o solo com este nível de detalhe não é um luxo tecnológico; é uma forma prática de mudar decisões que têm impacto direto na fatura e na produção.
1. Dose fixa, dose variável ou aplicação localizada?
Perante um talhão aparentemente homogéneo, a prática habitual é aplicar:
- a mesma dose de fertilizante em toda a área;
- com a mesma fórmula, na mesma data.
Com os mapas de solo e os modelos de IA, o cenário altera‑se:
- em zonas com níveis já elevados de fósforo ou potássio, pode reduzir ou mesmo suspender a aplicação;
- em zonas deficitárias, ajusta a dose em alta para evitar que a parcela limite o rendimento;
- em áreas com pH muito ácido ou muito alcalino, a prioridade pode passar por corrigir o solo (calcário, gesso, matéria orgânica) antes de aumentar o adubo.
Na prática, surgem três estratégias possíveis:
- Fertilização de dose fixa otimizada – usa o conhecimento do solo para definir uma dose média mais racional (nem a mais, nem a menos).
- Aplicação localizada em zonas específicas – atua apenas onde o solo “pede” correção, por exemplo, faixas com pH baixo ou teores muito baixos de P.
- Dose variável em toda a área – com máquinas de taxa variável (VRT), controladas por GPS, ajusta dose e, nalguns casos, também o tipo de produto, em tempo real.
Esta última opção é onde a IA na agricultura ganha mais expressão: os algoritmos conseguem transformar rapidamente toneladas de dados (mapas de solo, imagens NDVI, histórico de colheitas) em prescrições de fertilização prontas a carregar no trator ou no pulverizador.
2. Planear a rega e o uso de água
Solo não é só nutrientes. A capacidade de retenção de água varia muito entre zonas mais arenosas e zonas mais argilosas.
Com cartografia digital do solo e ferramentas de IA, consegue:
- identificar zonas de maior risco de stress hídrico;
- adaptar a setorização da rega (em rega localizada ou pivôs);
- ajustar calendário e lâminas de rega, combinando mapas de solo com previsões meteorológicas e modelos de evapotranspiração.
Na realidade portuguesa, com anos cada vez mais secos e restrições de uso de água, este ponto já não é opcional. Quem souber onde o solo aguenta mais tempo a água, rega menos e no momento certo.
3. Definir estratégias de sementeira e rotação
Conhecer a variabilidade do solo também ajuda a adaptar densidades de sementeira, variedades e rotações culturais:
- aumentar a densidade em zonas com maior potencial produtivo;
- escolher variedades mais rústicas em zonas limitantes;
- planear rotações que ajudem a corrigir desequilíbrios (por exemplo, introduzir leguminosas em áreas pobres em matéria orgânica).
Vários modelos de recomendação, baseados em IA, já cruzam dados de solo, clima e histórico de pragas para sugerir rotações mais resilientes e menos dependentes de insumos externos.
Porquê recorrer a serviços especializados (e não comprar todos os sensores)?
Luís Alcino da Conceição sublinha um ponto muitas vezes esquecido: estes equipamentos e sistemas não foram pensados para serem comprados por cada agricultor individualmente.
Há três razões claras para recorrer a prestadores de serviços especializados:
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Custo do equipamento
- Sensores de condutividade elétrica, GPS de alta precisão, software de processamento, drones e estações de recolha de dados representam um investimento significativo.
- Para explorações pequenas ou médias, o retorno deste investimento é mais eficiente quando o custo é partilhado, via empresas de serviços ou cooperativas.
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Metodologia de utilização
- Os levantamentos de solo detalhados não precisam de ser repetidos todos os anos. O solo muda, mas não ao ritmo de uma campanha para outra.
- Um bom levantamento de base, bem feito, pode servir de referência durante vários anos, ajustando‑se pontualmente com novas amostragens e dados de produtividade.
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Interpretação dos dados
- O verdadeiro valor está menos no mapa bonito e mais na tradução desses dados em decisões práticas: doses, produtos, datas, rotações.
- Equipas técnicas com experiência em Agricultura de Precisão e IA agrícola conseguem transformar mapas complexos em planos simples para o produtor.
Na série “Campo Digital”, este modelo aparece cada vez mais: o agricultor não precisa de ser programador nem engenheiro de dados. Precisa, sim, de escolher bem os parceiros tecnológicos e saber fazer duas perguntas essenciais:
“Quanto é que isto me faz poupar?” e “Quanto é que me ajuda a produzir mais e melhor?”
IA na agricultura portuguesa: como ligar o solo ao “cérebro digital” da exploração
O conhecimento do solo é um dos pilares da agricultura de precisão com IA. Quando integrado com outros sistemas digitais, gera um verdadeiro “cérebro” da exploração.
Integrações mais comuns hoje em Portugal
Cada vez mais explorações e cooperativas estão a ligar:
- Mapas de solo + mapas de produtividade das colhedoras;
- Imagens de satélite e drones com índices de vegetação;
- Sondas de humidade do solo e estações meteorológicas;
- Registos de aplicações de fertilizantes e fitofármacos;
- Modelos de previsão de pragas e doenças baseados em IA.
Quando estes dados comunicam entre si, surgem aplicações muito concretas:
- Previsão de colheitas mais fiável, cruzando potencial do solo com dados meteorológicos;
- Rega inteligente, que ajusta automaticamente as dotações por setor;
- Deteção precoce de pragas ou deficiências nutricionais, comparando o comportamento actual da cultura com padrões históricos;
- Rastreabilidade e certificação com base em dados reais de solo, água e fertilização.
O ponto em comum? Tudo começa no solo. Sem saber que solo tem, qualquer modelo de IA fica “meio cego”.
Quanto pode realmente poupar e ganhar com melhor conhecimento do solo?
Os valores variam consoante a cultura, o tipo de solo e o nível de intensificação, mas a experiência em explorações portuguesas e europeias aponta para ordens de grandeza claras:
- Redução de 15–30% no custo de fertilizantes, em média, ao fim de 2–3 campanhas, mantendo ou aumentando a produtividade;
- Aumento da produção em 5–20% em zonas onde o solo estava a ser sub‑fertilizado ou mal corrigido;
- Melhor uniformidade das culturas, o que facilita colheita, classificação de fruta, qualidade de uvas para vinho, entre outros;
- Menor risco ambiental, com menos lixiviação de azoto e fósforo e melhor gestão do pH.
Do ponto de vista económico, muitas explorações recuperam o investimento em serviços de cartografia digital do solo e consultoria de IA no curto e médio prazo, exatamente como referiu Luís Alcino da Conceição.
Em Portugal, onde os custos de fertilizantes dispararam nos últimos anos e a volatilidade dos preços à produção é elevada, qualquer 10% de poupança consistente em adubo tem impacto direto na margem bruta da exploração.
Como dar o primeiro passo no “campo digital” do solo
Para quem ainda está longe desta realidade, o processo não precisa de ser complicado. Um caminho realista pode seguir estes passos:
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Mapear necessidades e objetivos
- Que culturas pesam mais no seu negócio?
- Onde sente que está a gastar demasiado em fertilização ou rega?
- Que parcelas têm maior variabilidade visual (manchas, diferenças de vigor)?
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Contactar um prestador de serviços de Agricultura de Precisão
- Pedir um levantamento com amostragem georreferenciada e mapas de condutividade elétrica.
- Definir logo à partida o objetivo: reduzir custos, corrigir pH, otimizar P e K, planear rega, etc.
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Integrar os resultados com quem faz a recomendação técnica
- Envolver o técnico que o acompanha (cooperativa, empresa de rega, casa agrícola) na interpretação dos mapas.
- Exigir planos de fertilização e rega diferenciados por zona.
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Começar por 1–2 talhões‑piloto
- Testar a aplicação de dose variável ou localizada em parte da exploração.
- Comparar custos, produção e qualidade com o maneio tradicional.
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Digitalizar os registos
- Guardar tudo em formato digital (ficheiros, apps de gestão agrícola, plataformas de IA).
- Estes dados serão a base para modelos de previsão cada vez mais robustos.
Campo Digital: o solo como ponto de partida da IA agrícola
Na série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, há um fio condutor claro: os dados valem tanto quanto as decisões que permitem tomar. No caso do solo, a mensagem é direta:
Quanto melhor conhece o solo, menos adubo desperdiça, mais água poupa e mais estável se torna o seu negócio.
A tecnologia – sensores, mapas, modelos de IA – não serve para complicar o dia a dia na exploração. Serve para tirar peso das decisões repetitivas e aumentar a precisão onde os erros saem caros: fertilização, rega, escolha de culturas.
Se a sua exploração ainda gere o solo com base em médias e em “sempre fiz assim”, este é provavelmente o ponto de viragem mais rentável que pode dar nos próximos anos.
O próximo passo? Escolher um talhão, um parceiro tecnológico e um objetivo claro — e começar a transformar o conhecimento do solo no verdadeiro motor digital da sua exploração.