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AGRICULTURA DIGITAL

Autores : Aluízio Borém
Daniel Marçal de Queiroz
Domingos Sárvio M. Valente
Francisco de Assis de Carvalho Pinto
Páginas: 224
ISBN: 978-65-86235-37-1
Publicação: 2022
Edição : 2ª Edição
Formato: 21 x 28 cm
Encadernação: Brochura

Sobre o Livro :

O livro Agricultura Digital - 2ª edição, por Aluízio Borém, Daniel Marçal de Queiroz, Domingos Sárvio M. Valente, Francisco de Assis de Carvalho Pinto, é uma abordagem atual e completa sobre a Agricultura 4.0.
A Agricultura Digital vem promovendo uma nova Revolução Verde, com profundas mudanças na organização da produção e uso eficiente dos recursos, graças a inovações como automação, robótica e sensores de solo, da planta e do clima, gerando uma enorme quantidade de dados: big data.
O livro sobre a Agricultura 4.0 é prático e apresenta alguns dos principais aplicativos, plataformas e programas de computador empregados no campo para as mais diversas atividades, como análise de dados de colheita e clima, automatização, gestão de produtividade, irrigação, telemetria e amostragem de solos.
A obra traz um glossário com alguns dos termos mais importantes e atuais e um estudo de caso real da aplicação da agricultura digital na brasileira SLC Agrícola, explicando o processo de implantação, os resultados obtidos e as perspectivas futuras.
Atualizado, didático e abrangente, Agricultura Digital é um guia completo sobre as rápidas transformações em curso no campo e suas implicações na produção, coleta e análise de dados e na otimização de processos agrícolas.
No livro Agricultura Digital, são explicados os avanços da tecnologia da informação e suas implicações e possibilidades nessa revolução digital da Agricultura 4.0. A coleta, o armazenamento e o processamento dos dados são realizados em nuvem e contam com inteligência artificial.
Por serem muitas vezes em tempo real, auxiliam no monitoramento e na tomada de decisões e aumentam a eficiência no uso de recursos para a nutrição das plantas, como água e insumos, e no controle de pragas e plantas daninhas. No livro você entenderá mais sobre:
- Sensores LiDAR (Light Imaging Detection and Raging) mapeiam a topografia de terrenos e criam modelos 3D de objetos e ambientes, identificando volumes das culturas e linhas de cultivo.
- Sensores térmicos medem parâmetros fotossintéticos, scanners avaliam as características de raízes, e armadilhas integradas a câmeras podem identificar pragas pelo tipo e frequência da batida de suas asas.
- A automação e sensores também podem ser utilizados na zootecnia, com sistemas de alimentação automática e controle de crescimento e consumo pelos animais.
Conforme explica Demetrius David da Silva, reitor na Universidade Federal de Viçosa (UFV): “Alguns estão dizendo que os dados são o novo petróleo do século XXI, tamanha a importância que estão ganhando em todos os setores produtivos, e na agricultura não é diferente. Essa revolução agrícola introduz o conceito de propriedades rurais inteligentes, com a interconexão de máquinas, equipamentos e sensores agrícolas”.
O livro Agricultura Digital organizado por Aluízio Borém apresenta os conceitos básicos sobre geotecnologias e geoprocessamento e sua aplicação no campo.
Drones na agricultura permitem a aquisição de dados georreferenciados e, juntamente com os sensores, montam um sistema útil.
A irrigação e a bovinocultura digital, a automação de máquinas agrícolas, a internet das coisas, a computação em nuvem, o big data e o machine learning são capazes de tornar a agricultura racional e muito eficiente e, consequentemente, mais sustentável. É mais um passo no avanço da agricultura de precisão.

Índice :
1 Nova Revolução Verde
Referências
2 Sistemas de localização por satélites
2.1 Sistemas de projeções e coordenadas no posicionamento
2.2 Como funcionam os sistemas de posicionamento por satélites
2.3 Erros no posicionamento por satélites
2.4 Sistemas para melhoria da precisão/exatidão do posicionamento por satélites
2.5 Tipos de levantamento utilizando sistemas de
posicionamento por satélites
Referências
3 Análise da variabilidade espacial e temporal
3.1 Fontes de variabilidade espacial e temporal
3.2 Fatores que afetam a produtividade das culturas
3.3 Variabilidade temporal da produtividade
3.4 Determinação da variabilidade espacial e temporal
dos solos e das culturas
3.5 Manejo da variabilidade
Referências
4 Imagens e sensoriamento remoto aplicado à gestão agrícola
4.1 Sensoriamento remoto
4.2 Imagens digitais
4.3 Escolha da plataforma de sensoriamento remoto
4.4 Aplicações
Referências
5 Geoprocessamento aplicado ao gerenciamento de lavouras
5.1 Sistema de Informações Geográficas
5.2 Processamento digital de imagens
5.3 Integração de dados e SIG
6 Amostragem e interpretação de mapas
6.1 Um breve histórico
6.2 O que não se pode deixar de saber sobre a amostragem
6.3 Estratégias amostrais
6.4 Geração de mapas
Referências
7 Aplicações de drones na agricultura
7.1 Legislação
7.2 Sensores
7.3 Planejamento de voo
7.4 Processamento de imagens
7.5 Aplicações das RPAs na agricultura
Referências
8 Sensores e atuadores
8.1 Mapeamento de atributos do solo
8.2 Mapeamento de atributos das plantas
8.3 Mapeamento de produtividade
8.4 Atuadores na agricultura digital
Referências
9 Máquinas agrícolas: seus sistemas de controle e automação
9.1 Sistemas de aplicação à taxa variada
9.2 Sistemas de auxílio à direção em máquinas agrícolas
9.3 Sistemas de monitoramento de operações das máquinas agrícolas
9.4 Robótica na agricultura
9.5 Agricultura digital e de precisão para pequenos agricultores
Referências
10 Irrigação digital
10.1 Projeto e sistemas de irrigação
10.2 Manejo da irrigação
Referências
11 Zootecnia digital
11.1 Sensoriamento remoto em pastagens
11.2 Sistemas automatizados para alimentação
11.3 Sistemas automatizados para pesagem corporal
11.4 Sistemas automatizados de ordenha voluntária
11.5 Sensores vestíveis ou implantáveis nos animais
11.6 Bolus de temperatura, pressão e pH ruminais
11.7 Coleiras de rastreamento utilizando
Sistema de Posicionamento Global (GPS)
11.8 Visão computacional na produção pecuária
11.9 Termografia infravermelha na produção pecuária
11.10 Classificação digital de carcaças
11.11 Considerações finais
Referências
12 Internet das coisas para a agricultura
12.1 Dispositivos IoT
12.2 Comunicação e conectividade em sistemas IoT
12.3 Aplicações IoT na agricultura
12.4 Considerações finais
Agradecimentos
Referências
13 Transmissão de dados, computação em nuvem e big data
13.1 Transmissão de dados
13.2 Computação em nuvem
13.3 Big Data
13.4 Observações finais
Referências
14 Machine learning
14.1 Linguagens de programação
14.2 Ferramentas básicas
14.3 Pré-processamento de dados
14.4 Machine learning desde o início
14.5 Algoritmos de machine learning
Referências
15 Plataformas, aplicativos e softwares
15.1 Sistemas de Informação de Gestão Agrícola
15.2 Coleta de dados com VANT
15.3 Aplicativos desenvolvidos pela Embrapa
15.4 Os desafios e o futuro das ferramentas para agricultura digital
Referências
16 Dados digitais: ciclo, padronização, qualidade,compartilhamento e segurança
16.1 Big data, Ciência de Dados e ciclo de vida de dados
16.2 Padronização de dados e comunicação na agricultura
16.3 Qualidade de dados
16.4 Compartilhamento e segurança de dados
16.5 Considerações finais
Referências
17 Estudo de caso: SLC Agrícola
17.1 Agricultura digital na SLC Agrícola
17.2 Planejamento para a adoção da agricultura digital
17.3 Implantação de projetos de agricultura digital
17.4 Resultados
17.5 Gestão de indicadores
17.6 Dos dados à predição
17.7 Gestão de pessoas
17.8 Perspectivas de médio e longo prazos
Referências
Glossário