Georreferenciação automática, mapas de solo e IA já estão a gerar poupanças reais em adubo e combustível na agricultura portuguesa. Veja como aplicar na sua exploração.
IA, georreferenciação e o novo “olhar” sobre a parcela
Um produtor de milho no Alentejo consegue hoje saber, ao metro, onde a cultura produz mais e onde está a falhar. Não porque anda mais vezes ao campo, mas porque a ceifeira regista automaticamente dados georreferenciados de produtividade, ligados a mapas digitais do solo. É aqui que a agricultura portuguesa começa, de facto, a tornar‑se um campo digital.
No âmbito da série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, este artigo pega na ideia lançada por Arnaldo Caeiro, da Divisão de Máquinas Agrícolas da ACAP: as máquinas modernas só mostram todo o potencial quando ligadas a dados precisos. A georreferenciação automática é o ponto de partida para tudo o resto: mapas de produtividade, mapas de prescrição e, a partir daí, decisões de fertilização, rega ou sementeira muito mais eficientes.
Aqui vou mostrar, de forma prática, como funciona este processo, que ganhos concretos pode gerar numa exploração portuguesa e que passos são necessários para começar – mesmo com um orçamento controlado.
O que é, na prática, a georreferenciação automática no campo?
A georreferenciação automática é a capacidade de associar cada dado recolhido no campo a uma coordenada GPS, sem intervenção manual do agricultor. A máquina trabalha, os sensores registam, o sistema grava posição, data e valor medido.
Num cenário típico em Portugal:
- Um trator ou ceifeira tem receptor GNSS (GPS, Galileo, etc.).
- Sensores de rendimento, humidade, débito de fertilizante ou de semente vão registando valores continuamente.
- Um computador de bordo junta tudo e gera um mapa de produtividade ou de aplicação, ponto a ponto.
A partir daqui entra a inteligência artificial e o software de apoio à decisão: estes dados são analisados, cruzados com cartografia digital do solo e transformados em recomendações concretas para a campanha seguinte.
“A partir de um mapa, de uma cartografia digital do solo, por exemplo num campo de milho, durante a colheita são recolhidos dados de produtividade através de sensores na ceifeira.”
— Arnaldo Caeiro, InovEnsino
No contexto da IA na agricultura portuguesa, estes dados georreferenciados alimentam modelos que conseguem prever zonas de menor vigor, necessidades de rega, risco de pragas ou retorno esperado de diferentes doses de adubo.
Do mapa do solo aos mapas de prescrição: o circuito completo
A resposta curta: o grande ganho de eficiência surge quando ligamos mapas de solo, produtividade e prescrição e deixamos as máquinas aplicar insumos de forma variável.
1. Cartografia digital do solo
Tudo começa com uma boa cartografia digital do solo:
- Levantamento com sensores de condutividade elétrica, drones ou amostragens dirigidas.
- Identificação de zonas com diferentes texturas, teores de matéria orgânica, profundidade útil e capacidade de retenção de água.
Em muitas explorações portuguesas, empresas especializadas (como as que atuam no Alentejo, Ribatejo ou Oeste) já fornecem estes mapas em formato digital, prontos a usar em software de gestão agrícola.
2. Recolha de dados de produtividade na colheita
Na colheita, a ceifeira com sensor de rendimento faz o resto:
- Mede a produção em tempo real.
- Grava as coordenadas de cada ponto.
- Gera automaticamente um mapa de produtividade, normalmente com resolução de alguns metros.
Isto permite ver, por exemplo, que numa parcela de 10 ha há zonas que produzem 14 t/ha de milho e outras que mal ultrapassam 8 t/ha.
3. Análise com IA e definição de estratégias
Quando juntamos mapas de solo + mapas de produtividade + histórico climático, entramos mesmo no território da agricultura de precisão com IA:
- O software identifica padrões persistentes de baixa produtividade.
- Sugere doses diferenciadas de fertilizante ou de sementeira por zona.
- Pode simular cenários: “e se aumentar 15% a dose de azoto nesta mancha arenosa?”
4. Mapas de prescrição para tratores e máquinas
A peça final são os mapas de prescrição. São ficheiros digitais carregados para o terminal do trator ou da máquina, por exemplo num espalhador de adubo com corte por secções:
- O mapa diz em cada zona da parcela qual a dose de N, P, K a aplicar.
- O GPS do trator sabe onde está.
- A máquina ajusta automaticamente o débito à medida que avança.
O agricultor conduz, a máquina decide em tempo real quanto aplica em cada ponto. Menos desperdício, mais consistência.
Ganhos de eficiência: números que fazem diferença na exploração
Os ganhos de eficiência não são teóricos. Quem já trabalha com georreferenciação automática e mapas de prescrição em Portugal relata melhorias claras em três frentes: adubo, combustível e produtividade estabilizada.
1. Redução de adubo e distribuição mais inteligente
Num estudo típico em explorações de cereais de regadio, é comum ver:
- Reduções de 10 a 25% no consumo de fertilizante mineral, só por eliminar sobreposições e ajustar a dose a cada zona.
- Aumento da eficiência do azoto (mais kg de grão por kg de N aplicado), porque não se carrega excesso em zonas que já produzem bem.
Em explorações de 100 ha, esta diferença pode representar milhares de euros por campanha.
2. Menos passagens, menos tempo, menos gasóleo
Com guias automáticas e corte por secções, o efeito é direto:
- Menos passagens duplicadas.
- Percursos otimizados dentro da parcela.
- Poupanças de 5 a 15% em combustível, dependendo do tipo de trabalho e da dimensão das parcelas.
Para quem gere explorações de grande dimensão no Alentejo ou Ribatejo, esta redução é rapidamente visível na fatura do gasóleo agrícola.
3. Produtividade mais estável e melhor gestão do risco
A grande vantagem, a médio prazo, é a estabilização da produtividade:
- Zonas cronicamente fracas são tratadas de forma diferenciada.
- Decisões de rega e fertilização passam a ser baseadas em dados históricos, não só em perceção visual.
- A variabilidade interna da parcela diminui e o produtor ganha previsibilidade.
Numa altura em que a PAC (PEPAC) liga cada vez mais os apoios a práticas sustentáveis e a gestão eficiente de nutrientes, este tipo de abordagem dá também argumentos técnicos e documentação para demonstrar boas práticas.
IA na agricultura portuguesa: como estas tecnologias se encaixam
No contexto da série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, a georreferenciação automática é o “alimento” dos algoritmos.
Dados georreferenciados como base para modelos preditivos
Sem dados de qualidade, a IA é só um buzzword. Com dados georreferenciados consistentes, passa a ser uma ferramenta séria para:
- Previsão de colheitas por parcela ou por zona da parcela.
- Deteção precoce de pragas e doenças, cruzando imagens de satélite/drones com mapas históricos.
- Rega inteligente, ajustando turnos em função da textura do solo, profundidade útil e resposta da cultura.
- Rastreabilidade, ligando lote de produção a um histórico espacial de intervenções.
A realidade é simples: quanto mais anos de dados georreferenciados uma exploração acumular, melhor se tornam os modelos de IA que a apoiam.
Integração com outros pilares do “campo digital”
A georreferenciação automática encaixa diretamente com outras soluções digitais que muitos agricultores portugueses já começam a usar:
- Sensores de solo e estações meteorológicas conectadas.
- Aplicações móveis de registo de operações.
- Plataformas de gestão de explorações que integram planeamento, custos e imagens de satélite.
Quando tudo isto está ligado, o agricultor deixa de olhar para cada tecnologia isolada e passa a ter um sistema integrado de apoio à decisão, com recomendações baseadas em IA, mas ancoradas nos dados reais do seu campo.
Como começar: 5 passos práticos para uma exploração em Portugal
Para muitos agricultores e cooperativas, o maior desafio não é perceber a vantagem, é dar o primeiro passo sem se perder em tecnologia. Aqui vai uma rota prática, que tenho visto funcionar bem:
1. Escolher uma parcela piloto
Não é preciso começar logo com toda a exploração.
- Selecionar 10–20 ha representativos, de preferência de uma cultura importante (milho, trigo, olival intensivo, vinha, etc.).
- Usar esta área como “laboratório” para testar georreferenciação automática e agricultura de precisão.
2. Garantir um bom sinal GNSS e registo básico
Antes de sensores sofisticados, assegurar o básico:
- Um receptor GNSS fiável (com ou sem correções, dependendo do nível de precisão desejado).
- Um terminal simples que permita gravar percursos e limites de parcelas.
Muitas vezes, um trator recente já vem preparado de fábrica para isto. Vale a pena confirmar com o concessionário.
3. Fazer a cartografia digital do solo
Contactar uma empresa ou técnico que faça cartografia digital do solo:
- Levantamento de condutividade ou zonagem com base em imagens de satélite e amostragens.
- Entrega de mapas digitais em formato compatível com software agrícola.
Este é um investimento com retorno a vários anos, porque os mapas de solo são relativamente estáveis no tempo.
4. Recolher dados de produtividade na colheita
Na primeira campanha com georreferenciação automática:
- Garantir que o sensor de rendimento da ceifeira está calibrado.
- Verificar que os dados são gravados e exportáveis.
- Pedir apoio ao técnico ou à cooperativa para gerar os primeiros mapas de produtividade.
Mesmo que o mapa não fique perfeito no primeiro ano, é o início de um histórico valioso.
5. Trabalhar com mapas de prescrição em modo “piloto”
Antes de estender a toda a exploração:
- Criar 1 ou 2 mapas de prescrição (por exemplo, adubação azotada em milho).
- Testar num número limitado de hectares.
- Medir resultados: consumo de adubo, diferenças de produtividade, perceção visual da cultura.
A partir daqui, fica mais fácil decidir onde e quanto investir em mais tecnologia, como sensores adicionais, maior precisão GNSS ou integração com sistemas de rega inteligente.
Porque é que isto interessa agora (e não daqui a 5 anos)
A georreferenciação automática e os mapas de prescrição não são só “mais uma moda tecnológica”. Estão diretamente ligados a três pressões muito concretas que a agricultura portuguesa sente hoje:
- Margens apertadas – fertilizantes e energia continuam caros; desperdiçar produto é luxo.
- Exigências ambientais – limites às emissões, redução de nitratos e maior escrutínio sobre a fertilização obrigam a justificar práticas.
- Escassez de mão de obra qualificada – automatizar tarefas de decisão ajuda a compensar a falta de técnicos permanentes em todas as explorações.
No contexto da nossa série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, a georreferenciação automática é um dos pilares mais sólidos para construir um sistema agrícola mais rentável, mais sustentável e mais profissional.
Para quem está a pensar dar o salto para a agricultura de precisão com IA, a pergunta já não é “se” vale a pena, mas por onde começar e com quem trabalhar. E, muitas vezes, a resposta começa num simples passo: garantir que todas as máquinas passam a sair do campo com dados georreferenciados gravados.
Quer continuar a acompanhar como a IA, a georreferenciação e a agricultura de precisão estão a transformar o campo português? Escolha uma parcela piloto, fale com o seu técnico ou cooperativa e comece já nesta campanha a construir o seu próprio “campo digital”. Os dados que recolher hoje serão a base das melhores decisões dos próximos anos.