Sem georreferenciação não há agricultura de precisão séria. Veja como preparar a sua exploração para a IA agrícola, da amostragem de solo à rega inteligente.
A maior parte das explorações portuguesas já gera dados em quantidade: mapas de produção, análises de solo, registos de rega, imagens de drone, aplicações do PEPAC. O problema é outro: estes dados raramente “falam” uns com os outros porque não estão bem georreferenciados.
É aqui que a frase de José Maria Falcão, presidente da APAP – Associação de Produtores Agrícolas de Precisão, entra em força:
“Temos que georreferenciar para conseguir comparar dados.”
No contexto da série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, este é um ponto-chave. Não há previsão de colheitas séria, deteção de pragas com visão computacional ou rega inteligente com algoritmos se a base geográfica estiver errada, incompleta ou inexistente. A IA precisa de saber “onde” para conseguir dizer “o quê” e “quando”.
Neste artigo vou mostrar, numa perspetiva muito prática, porque é que a georreferenciação diária é hoje tão estratégica como o próprio trator, como pode ser aplicada na realidade portuguesa e como preparar a sua exploração para tirar partido da inteligência artificial nos próximos anos.
Porque é que georreferenciar é a base da agricultura de precisão
A georreferenciação na agricultura é simples de definir em linguagem de campo: é garantir que cada dado (amostra, aplicação, medição) tem coordenadas claras no talhão real. Sem isso, não há comparação fiável ao longo do tempo.
José Maria Falcão resume bem o desafio atual: temos “um volume enorme de dados, que têm que ser trabalhados” e o gestor agrícola tem dificuldade em “ler, beber e resumir”. A IA pode ajudar a interpretar, mas só se a informação estiver organizada no espaço.
O que muda quando tudo está georreferenciado
Quando o agricultor ou a cooperativa faz da georreferenciação uma rotina, passa a conseguir:
- Comparar análises de solo sempre no mesmo ponto, ano após ano
- Relacionar produção por zona do talhão com textura do solo, rega, adubação e pragas
- Ajustar doses de fertilizante e água com base na variabilidade intra-parcela
- Alimentar sistemas de IA agrícola com dados consistentes, fundamentais para previsões de colheita e recomendação de adubação
Sem esta base, a agricultura de precisão transforma-se em agricultura de gadgets: muita tecnologia, pouco retorno.
Do “solo vivo” ao mapa: porquê tanta diferença dentro do mesmo talhão
Um dos pontos que muitas vezes é esquecido nos gabinetes e se sente bem no terreno é este: o solo não é homogéneo. Como disse José Maria Falcão, trabalhamos com “solo vivo, entre uma pedra-pome e um bocado de rocha”. Na mesma parcela pode haver zonas que parecem duas explorações diferentes.
Exemplos muito portugueses desta variabilidade
Em Portugal, isto é evidente em vários casos:
- Olivais de sequeiro no Alentejo: encostas mais pedregosas e cumes com pouca profundidade de solo, contrastando com baixios mais frescos
- Vinha no Douro ou no Dão: socalcos com perfis de solo muito distintos a poucos metros de distância
- Milho ou tomate no Ribatejo: mancha de areia aqui, mancha de barro ali, com drenagem e retenção de água totalmente diferentes
Se as amostras de solo, as observações de pragas, as quebras de produtividade e as regas não estiverem georreferenciadas, esta variabilidade é invisível nos dados. Vemos “média do talhão” e achamos que está tudo razoável, quando na verdade há zonas a produzir para pagar o investimento e outras a consumir margem de lucro.
IA agrícola precisa desta “paisagem de dados”
Para que os modelos de IA consigam, por exemplo:
- Prever yield por zona do talhão
- Sugerir linhas de rega deficitária controlada
- Identificar manchas de stress hídrico ou nutricional em imagens de satélite ou drone
…eles precisam de ter um “mapa de verdade” dos últimos anos, com dados sempre no mesmo sítio. É isso que a georreferenciação traz.
Como começar a georreferenciar a exploração (sem complicar)
A georreferenciação não é exclusiva de grandes grupos agrícolas com departamentos de GIS. Uma exploração média portuguesa pode dar passos muito concretos em poucas semanas, usando tecnologia que já conhece.
1. Definir talhões e sub-talhões
O primeiro passo é organizar a exploração em unidades claras:
- Desenhar ou confirmar limites de talhões no campo, tal como entram no PEPAC
- Identificar sub-zonas com comportamento diferente (por exemplo: encosta seca, baixio húmido, zona mais pedregosa)
Quanto mais realistas forem estas divisões, mais útil será tudo o que vem a seguir.
2. Usar o GPS que já existe
Não é obrigatório ter RTK desde o dia 1. Há várias opções graduais:
- Smartphone com GPS: suficiente para começar a marcar pontos de amostra de solo, árvores problemáticas, focos de infestantes
- Monitor de trator com GPS básico: pode gravar linhas de passagem, aplicações de fertilizante ou fitofármaco
- RTK em máquinas mais recentes: ideal para mapas de produtividade e operações de taxa variável
O importante é que cada ponto de amostragem ou intervenção tenha coordenadas gravadas em registo digital, nem que seja numa folha de cálculo bem organizada.
3. Estabelecer “pontos fixos” de comparação
Para conseguir comparar dados, tem de haver locais fixos onde volta todos os anos. Alguns exemplos práticos:
- Pontos de amostragem de solo sempre nos mesmos sítios (marcados com GPS e, se possível, com uma estaca discreta no terreno)
- Árvores ou cepas de referência onde se avalia vigor, pragas, doenças ou produtividade
- Coletores ou hidrantes onde se medem caudais e pressões de rega
Ao fim de 3–5 anos, estes pontos fixos formam um histórico riquíssimo, perfeito para alimentar algoritmos de IA.
4. Centralizar tudo num “caderno de campo digital”
Muitos agricultores portugueses ainda têm a informação espalhada por cadernos em papel, WhatsApp, e-mails de fornecedores e relatórios de laboratório. O passo seguinte é:
- Escolher um software de gestão agrícola (há soluções nacionais e internacionais adaptadas ao contexto português)
- Registar toda a informação com coordenadas, sempre que possível
- Garantir que técnicos, operadores e gestores seguem o mesmo procedimento
Não é tecnologia pela tecnologia. É ter uma única fonte de verdade, preparada para integrar módulos de inteligência artificial assim que fizer sentido.
Onde entra a IA: da georreferenciação às decisões automáticas
Uma vez criada a base georreferenciada, a inteligência artificial deixa de ser teoria em conferência e começa a ser ferramenta diária de gestão.
Exemplos concretos de aplicações com georreferenciação
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Previsão de colheitas
- Com mapas de produtividade de anos anteriores, dados climáticos locais e estado atual da cultura (imagens NDVI, por exemplo), modelos de IA conseguem estimar produção por talhão e por zona
- Isto permite negociar contratos com mais segurança e planear mão‑de‑obra e logística
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Rega inteligente
- Sensores de humidade de solo georreferenciados, cruzados com textura de solo, dados meteorológicos e histórico de produção, alimentam algoritmos que definem quando e quanto regar em cada parcela
- Na prática, isto reduz consumos de água e energia e protege culturas em ondas de calor, cada vez mais frequentes em Portugal
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Deteção de pragas e doenças
- Imagens de satélite, drone ou até fotografias tiradas pelo agricultor no smartphone, associadas a coordenadas, permitem treinar modelos que reconhecem manchas suspeitas e disparam alertas precoces
- Ao ligar estes alertas a dados históricos daquele ponto (variedade, porta‑enxerto, histórico de pragas, produtos aplicados), a recomendação é muito mais precisa
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Agricultura de taxa variável
- Mapas de solo, condutividade elétrica, vigor e produtividade georreferenciados permitem definir doses variáveis de semente, fertilizante ou corretivo em cada zona
- A IA ajuda a encontrar o “ponto ótimo” entre custo de insumo e retorno em produção, algo impossível de fazer apenas “a olho” num campo heterogéneo
Por que é que tantos projetos de IA falham no campo
Muitos pilotos de IA agrícola em Portugal não chegam a ganhar escala por uma razão simples: os dados de base não estão alinhados espacialmente. Cada ano são pontos de amostra diferentes, mapas em formatos distintos, ausência de coordenadas consistentes.
O resultado? Modelos pouco fiáveis, agricultores desconfiados e sensação de que “isto da IA não é para nós”. Na realidade, o problema raramente é o algoritmo. O problema está no prato de dados que lhe é servido.
Como preparar a sua exploração para o “Campo Digital” em 2026
Estamos a fechar 2025 com muita conversa sobre PEPAC, secas recorrentes e preços de energia. Ao mesmo tempo, começam a surgir mais soluções de IA na agricultura portuguesa: plataformas de recomendação, serviços de mapeamento, consultoria remota.
Quem começar hoje a georreferenciar de forma séria vai estar em vantagem em 2026–2027. Aqui está um plano realista para os próximos 12 meses:
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Janeiro–Março
- Rever talhões, sub-talhões e limites em mapa
- Escolher software simples de gestão georreferenciada
- Definir pontos fixos de amostragem de solo
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Abril–Agosto
- Registar todas as operações de campo (rega, fertilização, tratamentos) com localização
- Recolher imagens (drone, satélite, fotografias) associadas a coordenadas
- Começar a criar mapas básicos de vigor ou stress
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Setembro–Dezembro
- Mapear colheitas por zona do talhão (produção, qualidade, problemas)
- Reunir 1–2 anos de dados organizados espacialmente
- Avaliar projetos‑piloto com IA para previsão de colheitas ou otimização de rega
Ao fim deste ciclo, a exploração deixa de ser apenas “digitalizada” e passa a ser verdadeiramente cartografada, pronta para entrar num programa mais ambicioso de agricultura de precisão com IA.
Conclusão: sem georreferenciação, não há Campo Digital
A frase “temos que georreferenciar para conseguir comparar dados” não é um detalhe técnico. É uma espécie de linha vermelha: sem coordenadas fiáveis, não há agricultura de precisão séria, nem IA agrícola que resista.
Na série “IA na Agricultura Portuguesa: Campo Digital”, este é provavelmente o ponto mais prático: antes de investir em algoritmos complexos, drones sofisticados ou sensores caros, vale a pena garantir que cada dado que entra na exploração tem um “bilhete de identidade geográfico”. Local, data, operação, cultura.
Se gere uma exploração ou uma cooperativa e quer dar o salto para a agricultura de precisão com inteligência artificial, o passo seguinte é claro: comece a georreferenciar de forma sistemática em 2026. Os modelos de IA do futuro vão recompensar quem hoje tratar melhor o seu solo… e os seus dados.