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, 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.
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.
1 – Nova Revolução Verde Referências bibliográficas
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 bibliográficas
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 bibliográficas
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 bibliográficas
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 Referências bibliográficas
6 - Amostragem e interpretação de mapas 6.1 Introdução 6.2 Um breve histórico 6.3 O que não se pode deixar de saber sobre a amostragem 6.4 Estratégias amostrais Referências bibliográficas
7 – Aplicações de drones na agricultura 7.1 Introdução 7.2 Legislação 7.3 Sensores 7.4 Planejamento de voo 7.5 Processamento de imagens 7.6 Aplicações das RPAs na agricultura Referências bibliográficas
8 – Sensores e atuadores 8.1 Introdução 8.2 Mapeamento de atributos do solo 8.3 Mapeamento de atributos das plantas 8.4 Mapeamento de produtividade 8.5 Atuadores na agricultura digital Referências bibliográficas
9 – Máquinas agrícolas: seus sistemas de controle e automação 9.1 Introdução 9.2 Sistemas de aplicação à taxa variada 9.3 Sistemas de auxílio à direção em máquinas agrícolas 9.4 Sistemas de monitoramento de operações das máquinas agrícolas 9.5 Robótica na agricultura 9.6 Agricultura digital e de precisão para pequenos agricultores Referências bibliográficas
10 – Irrigação digital 10.1 Introdução 10.2 Projeto e sistemas de irrigação 10.3 Manejo da irrigação Referências bibliográficas
11 – Bovinocultura Digital 11.1 Introdução 11.2 Sensoriamento remoto em pastagens Referências bibliográficas
12 – Internet das coisas para a agricultura 12.1 Introdução 12.2 Dispositivos IoT 12.3 Comunicação e conectividade em sistemas IoT 12.4 Aplicações IoT na agricultura 12.5 Considerações finais Referências bibliográficas
13 – Transmissão de dados, computação nas nuvens e Big Data 13.1 Introdução 13.2 Transmissão de dados 13.3 Computação nas nuvens 13.4 Big Data 13.5 Observações finais Referências bibliográficas
14 – Machine Learning 14.1 Introdução 14.2 Linguagens de Programação 14.3 Ferramentas básicas 14.4 Pré-processamento de dados 14.5 Machine Learning desde o início 14.6 Algoritmos de Machine Learning Referências bibliográficas
15 – Plataformas, aplicativos e softwares 15.1 Introdução 15.2 Sistemas de Informação de Gestão Agrícola (SGIF 15.3 Coleta de dados como veículo aéreo não tripulado 15.4 Aplicativos desenvolvidos pela Embrapa 15.5 Os desafios e o futuro das ferramentas para agricultura digital Referências bibliográficas
16 – Dados Digitais: Ciclo, Padronização, Qualidade, Compartilhamento e Segurança 16.1 Introdução 16.2 Big Data, ciência de dados e ciclo de vida de dados 16.3 Padronização de dados e comunicação na agricultura 16.4 AgroXML 16.5 AgMES 16.6 AGRIS 16.7 AGROVOC 16.8 ISOBUS 16.9 Padrões do Open Geospatial Consortium (OGC) 16.10 Padrões AgGateway 16.11 Qualidade de dados 16.12 Avaliação da qualidade 16.13 Gestão da qualidade 16.14 Compartilhamento e segurança de dados 16.15 Segurança de dados 16.16 Proteção de dados pessoais – a LGPD 16.17 Considerações finais Referências bibliográficas
17 – Estudo de caso: SLC Agrícola 17.1 Introdução 17.2 Agricultura digital na SLC Agrícola 17.3 Planejamento para a adoção da agricultura digital 17.4 Implantação de projetos de agricultura digital 17.5 Resultados 17.6 Gestão de indicadores 17.7 Dos dados à predição 17.8 Gestão de pessoas 17.9 Perspectivas de médio e longo prazos Referências bibliográficas
Organizadores: Aluízio Borém, Daniel Marçal de Queiroz, Domingos Sárvio M. Valente, Francisco de Assis de Carvalho Pinto Ano: 2022 Número de Páginas: 224 Tamanho: 21 x 28 cm Editora: Oficina de Textos Acabamento: Brochura ISBN: 9786586235371
Prazo de entrega
Prazo de entrega: Sedex de 03 a 05 dias úteis e PAC de 05 a 15 dias úteis
.jpg)
.jpg)
