Sistema para Cafeicultura de Precisão

Safra do Café

Safra do Café é um sistema para Cafeicultura de Precisão que usa dados de imagens de satélite (MSI/Sentinel-2AB) e amostras da produtividade para treinar algoritmos de Machine Learning com o objetivo de prever a safra e gerar mapas da variabilidade espacial da produtividade. O sitema está em fase inicial de protótipo, após pesquisas acadêmicas demonstrarem o seu grande potencial para uso prático em áreas de produção de café com diferentes sistemas de produção (sequeiro e irrigado) e com características climáticas distintas.

As pesquisas para o desenvolvimento da metodologia utilizada no sistema foram realizadas no Programa de Pós-Graduação em Agricultura de Precisão da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM) e se mostraram bastante promissoras para contribuir com os avanços da Cafeicultura de Precisão no Brasil, em especial para o café da espécie arábica, pois permite que sejam realizadas análises da variabilidade espacial da produtividade e a previsão da safra com antecipação de 6 a 8 meses, seguindo outros estudos sobre o tema.

Nas pesquisas foram utilizadas amostras de duas áreas de produção de café arábica da Bahia, uma em sistema de produção irrigada, em Encruzilhada, no Planalto da Conquista, e outra em sequeiro, no município de Bonito, Chapada Diamantina. Os dados amostrais dessas áreas estão disponíveis download para testes no próprio sistema ou em outros. Clique aqui pasta com os dados no Google Drive.

O principal diferencial da metodologia utilizada no sistema, conforme mostram as pesquisas, é a sua adaptabilidade para cada área de produção, não generalizando determinado algoritmo ou índice espectral para captar os dados necessários à previsão da safra e à geração do mapa de variabilidade espacial da produtividade.

Para isso, no entanto, são necessários dados amostrais da produtividade de cada área para análise de correlação com os índices espectrais, avaliação do desempenho dos algoritmos para previsão (com a escolha do melhor) e os índices que mais contribuíram. Assim, os resultados finais serão sempre característicos de cada área, contribuindo para análises mais objetivas sobre a variabilidade da produtividade, com avaliação sobre onde produz mais e menos, e tomadas de decisão mais certeiras acerca do manejo a ser adotado, visando a sustentabilidade econômica e ambiental.

SOBRE O AUTOR

ROZYMARIO BITTENCOURT FAGUNDES

Jornalista e analista de dados especializado em tecnologias do agronegócio, com foco em agricultura de precisão, sensoriamento remoto e ciência de dados aplicada à cafeicultura.

Criador de conteúdos técnicos e estratégicos sobre gestão agrícola, inteligência artificial e inovação no campo, unindo profundidade analítica e clareza de comunicação para gerar autoridade e tráfego qualificado em blogs e plataformas B2B/B2C, com dezenas de artigos ranqueados entre as primeiras posições do Google, sempre com base em SEO técnico e dados.

Mestre em Agricultura de Precisão (UFSM) e criador do sistema Safra do Café, plataforma que integra dados geoespaciais, amostras de produtividade e imagens do sensor MSI/Sentinel-2AB para previsão de safra e mapeamento da variabilidade espacial da produtividade por meio de algoritmos de Machine Learning.

Atua na interface entre marketing, ciência de dados e geotecnologia, transformando informação agrícola em insights estratégicos.

Endereço

Av. Jardim Guanabara, 1900, Boa Vista

Vitória da Conquista - BA

E-mail

contato@safradocafe.com.br