Georreferenciar dados no campo é o primeiro passo para aplicar IA de forma séria na agricultura portuguesa. Veja como organizar o seu mapa e tirar decisões melhores.
“Temos que georreferenciar para conseguir comparar dados”: o que isto quer dizer na prática
Na maioria das explorações agrícolas portuguesas já existem dados espalhados por todo o lado: análises de solo em papel, mapas de produtividade esquecidos numa pen, relatórios do técnico, fotos de pragas no telemóvel, registos do SIG, sensores de rega, drones, estações meteorológicas locais.
O problema? Quase nada está ligado entre si.
Foi exatamente este o alerta de José Maria Falcão, presidente da APAP, na 1.ª Conferência InovEnsino, em Elvas:
“Temos um volume enorme de dados, que têm que ser trabalhados. (…) Temos que georreferenciar, para conseguir comparar dados.”
Neste artigo da série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, pegamos nesta ideia-chave e levamo-la até às consequências práticas: porque é que a georreferenciação é tão crítica, como se faz no dia a dia numa exploração de olival ou vinha, e como é que a inteligência artificial (IA) só começa realmente a funcionar quando o campo está “arrumado” ponto a ponto no mapa.
1. Sem georreferenciação não há agricultura de precisão, nem IA útil
A mensagem central é simples: enquanto os dados não tiverem coordenadas, não servem para comparar, prever ou automatizar decisões.
Na agricultura de precisão moderna – e, em particular, nas aplicações de IA – tudo gira à volta de três perguntas:
- Onde está o problema ou o potencial?
- Quando aconteceu ou acontece com frequência?
- Quanto custa agir (ou não agir) naquele ponto?
Sem saber o “onde” com rigor, as outras duas respostas ficam fracas.
Porque é que o “onde” muda tudo
Num olival do Alentejo, é normal termos diferenças enormes de solo, textura, profundidade, pedregosidade e disponibilidade de água no espaço de poucas dezenas de metros. José Maria Falcão resumiu bem: trabalhamos “com solo vivo, entre uma pedra-pome e um bocado de rocha”.
Se as amostras de solo, os ataques de pragas, as quebras de produção ou as falhas de rega não estiverem georreferenciados, acontece isto:
- as análises de solo não podem ser comparadas ao longo dos anos;
- os mapas de produtividade não encaixam com os mapas de condutividade ou NDVI;
- a IA não consegue identificar padrões fiáveis, porque o modelo “não sabe” em que ponto do campo cada dado foi recolhido.
O resultado é o que muitos agricultores sentem:
“Tenho dados, tenho relatórios, tenho mapas… mas não sinto que isso me ajude a decidir mais rápido.”
2. Como georreferenciar o campo de forma simples e consistente
Georreferenciar não é só “ter GPS no trator”. É criar uma lógica de pontos, linhas e zonas que se mantém ao longo dos anos, para que os dados de hoje possam ser comparados com os de 2026, 2028 ou 2030.
Passo 1: desenhar o campo “como ele é”
O primeiro passo é definir bem a base cartográfica:
- Limites da exploração digitalizados (polígono SIG);
- Talhões com códigos claros e únicos;
- Em culturas permanentes (olival, vinha, amendoal), linhas e filas identificadas de forma consistente.
Se cada técnico chama “Talhão 1” a uma coisa diferente, nunca vamos conseguir juntar dados.
Passo 2: criar pontos fixos de referência
O segundo passo é definir locais fixos de amostragem ou observação, que se repetem ao longo do tempo:
- pontos de amostragem de solo;
- árvores ou postes de referência para monitorização;
- posições exatas de sensores (humidade, clima, armadilhas inteligentes, etc.).
Na prática, isto pode ser feito com:
- GPS do trator (quando chega a 20–30 cm de precisão já é útil);
- recetores GNSS com correção (RTK) para quem quer trabalhar a 2–3 cm;
- ou, numa primeira fase, apps móveis de agricultura de precisão que gravam o ponto no mapa.
O importante não é ter o GPS mais caro do mercado. O importante é usar sempre o mesmo sistema e guardar os pontos.
Passo 3: associar dados a coordenadas logo no campo
O erro clássico é tirar notas num bloco em papel e “depois logo se vê”. Quase nunca se vê.
Um fluxo de trabalho mais robusto passa por:
- registar no telemóvel, logo ali, o ponto, a observação e a foto, tudo ligado à mesma coordenada;
- usar aplicações que exportam diretamente em formatos compatíveis com SIG ou plataformas de IA;
- definir, na exploração ou cooperativa, um modelo mínimo de registo: o que é obrigatório preencher em cada observação (talhão, ponto, data, cultura, fenómeno observado, etc.).
Quanto mais cedo o dado nascer georreferenciado, menos trabalho haverá depois para “arrumar” informação.
3. Do mapa ao modelo: onde entra a inteligência artificial
A IA só começa a ser interessante quando temos dados históricos, coerentes, georreferenciados. Antes disso, o máximo que se consegue são dashboards bonitos.
Na agricultura portuguesa, há quatro áreas em que a combinação georreferenciação + IA já está a fazer diferença, sobretudo em culturas como olival, vinha, amêndoa, arroz e hortícolas ao ar livre.
3.1. Previsão de colheitas por talhão (e não só à escala da exploração)
Modelos de IA que estimam produtividade precisam de ligar:
- mapas de produção de anos anteriores;
- mapas de vigor (NDVI, NDRE, etc.) de satélite, drone ou sensor no trator;
- dados climáticos locais;
- práticas de fertilização, poda ou rega.
Se estes dados não estiverem alinhados espacialmente, o modelo nunca aprende onde é que o olival produz sempre menos, nem porquê. Quando estão bem georreferenciados, a exploração pode:
- prever colheita por talhão com mais rigor;
- planear mão de obra e máquinas com antecedência;
- negociar melhor com a cooperativa ou lagar, com base em números.
3.2. Deteção precoce de pragas e doenças
As soluções de IA para deteção de pragas (por câmaras no campo, drones ou apps de diagnóstico por foto) dão um salto quando conseguem dizer não só “o que” está a acontecer, mas “onde e com que intensidade”.
Exemplo num olival:
- um conjunto de fotos de sintomas de gafa ou olho de pavão, todas com coordenadas;
- modelos de IA que aprendem a associar tipo de sintoma, humidade, densidade de copa e histórico de tratamentos;
- mapas que mostram onde o risco é maior e onde compensa mesmo intervir, reduzindo aplicações desnecessárias.
Aqui, a georreferenciação evita tratamentos “a olho” à escala do talhão inteiro e permite aproximar-nos da aplicação localizada, com poupanças claras em produtos e horas de trabalho.
3.3. Rega inteligente dependente do solo real, não do “talhão médio”
Sistemas de rega inteligente com IA vivem de três peças:
- informação de solo (textura, profundidade, capacidade de retenção de água),
- medições em tempo real (sensores de humidade, clima, caudalímetros),
- algoritmos que ajustam doses e turnos de rega.
Se a informação de solo for “uma análise por talhão” sem coordenada, a IA fica cega para as diferenças internas. Já quando temos:
- grelhas de amostragem de solo georreferenciadas;
- sensores de humidade colocados em pontos representativos e estáveis;
- histórico de tensão hídrica associado à produção daquele ponto;
… então podemos chegar a recomendações de rega diferenciadas dentro do mesmo talhão, ajustadas à realidade física do campo.
3.4. Rastreabilidade e valor acrescentado
Cada vez mais, cadeias de valor em azeite, vinho e fruta exigem rastreabilidade fina: saber de que parcela veio cada lote, que práticas foram usadas, que tratamentos foram realizados.
Com dados georreferenciados, torna‑se mais fácil:
- documentar práticas sustentáveis (menos fitofármacos, menos água, menos passes de maquinaria);
- alimentar sistemas de certificação (DOP, IGP, produção integrada, biológico);
- justificar prémios de preço com base em dados objetivos.
IA aqui funciona como “motor” que organiza, cruza e verifica dados, mas tudo começa na coordenada do ponto onde o registo foi feito.
4. Três erros frequentes que travam o avanço da agricultura de precisão
Na experiência de muitas explorações e técnicos em Portugal, existem três erros que aparecem repetidamente e que explicam a frase de José Maria Falcão: “há muito mais para fazer do que aquilo que está feito”.
Erro 1: tecnologia sem método
É comum comprar sensores, drones ou software antes de definir:
- que perguntas queremos responder;
- que dados são críticos;
- quem vai registar o quê, onde e quando.
Sem método, a tecnologia gera mais ruído do que valor. Melhor abordagem: começar pequeno, com dois ou três indicadores-chave, bem georreferenciados, e crescer a partir daí.
Erro 2: cada parceiro com o seu “mapa”
Um consultor cria talhões de uma maneira, o prestador de serviços de drone usa outra, a cooperativa pede ainda outra divisão. Resultado: mapas que não encaixam.
A solução passa por:
- definir na exploração uma base cartográfica oficial;
- obrigar todos os parceiros a trabalhar sobre essa base;
- manter essa estrutura viva – atualizando só quando se altera realmente a configuração do campo.
Erro 3: falta de alguém responsável pelos dados
Em muitas explorações não existe uma figura clara de gestor de dados agronómicos. Cada um regista “à sua maneira” e, quando é preciso analisar, ninguém sabe onde está o quê.
Mesmo em explorações médias, faz diferença ter:
- um técnico interno ou da cooperativa responsável pela “higiene dos dados”;
- rotinas mensais para consolidar, arquivar e validar informação;
- formação contínua em agricultura de precisão e IA aplicada.
5. Como começar já: um plano em 5 passos para qualquer exploração
Para enquadrar este tema dentro do projeto “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, vale a pena deixar um roteiro prático que qualquer agricultor, gestor de exploração ou cooperativa pode aplicar nos próximos meses.
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Escolher uma cultura e 1–2 talhões piloto
Não é preciso começar pela exploração inteira. Escolha, por exemplo, o olival mais representativo ou a vinha com mais variabilidade. -
Arrumar a cartografia
Confirmar limites, criar talhões coerentes, numerar filas ou setores de rega. Guardar tudo num único sistema. -
Definir pontos de amostragem fixos e sensores-chave
Marcar no mapa onde se vão recolher amostras de solo, instalar sensores ou fazer observações regulares. -
Padronizar a recolha de dados no campo
- mesma app ou ficha digital para todos;
- campos obrigatórios simples;
- fotos sempre associadas à coordenada.
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Escolher uma plataforma (ou parceiro) que consiga usar IA
O objetivo não é ter gráficos bonitos, é transformar dados georreferenciados em decisões concretas: doses de rega, fertilização, zonas de poda mais intensa, zonas de risco de pragas.
Quando estes cinco passos estão consolidados, faz sentido avançar para soluções mais avançadas de IA: previsão de produção, modelos de risco por praga, otimização de rota de máquinas, planeamento de colheita e logística.
Georreferenciar hoje para colher melhor amanhã
A frase “temos que georreferenciar para conseguir comparar dados” resume uma verdade incómoda: a maior parte das explorações ainda está a trabalhar com informação “solta”, impossível de pôr a dialogar com a IA.
Quem quer tirar partido da agricultura de precisão e das soluções de IA na agricultura portuguesa tem de começar pelo básico bem feito:
- um mapa fiável da exploração;
- pontos de amostragem consistentes;
- dados que nascem, desde o primeiro dia, com coordenadas.
A partir daqui, a IA deixa de ser uma promessa vaga e passa a ser uma ferramenta concreta para decidir onde regar menos, onde adubar de forma diferente, onde esperar mais produção – e onde aceitar que o solo não dá para mais.
O campo português está a dar esse salto, como se vê nas conferências InovEnsino e no trabalho de associações como a APAP. A questão para cada exploração é direta: quer ficar a ver de fora ou quer começar já a pôr o seu campo no mapa digital?