A monitorização agrícola, como uma das principais tecnologias na agricultura de precisão, registou progressos significativos nos últimos anos, impulsionada pela detecção remota, pela Internet das Coisas e pela inteligência artificial. A monitorização agrícola tradicional baseia-se principalmente na observação manual e na amostragem do solo, que é ineficiente e tem cobertura limitada. Com os avanços tecnológicos, as tecnologias de sensoriamento remoto baseadas em satélites e drones tornaram-se um meio importante de monitoramento de terras agrícolas em grande-escala. Sensores infravermelhos multiespectrais, hiperespectrais e térmicos podem fornecer informações{4}}em tempo real sobre o crescimento das culturas, a distribuição de pragas e doenças e as condições de umidade do solo, fornecendo suporte de dados para a tomada de decisões precisas-.
A aplicação da Internet das Coisas (IoT) aumentou ainda mais a sofisticação do monitoramento agrícola. Ao implantar equipamentos como sensores de solo, estações meteorológicas e câmeras, os agricultores podem obter informações-em tempo real sobre parâmetros importantes, como temperatura e umidade do campo, conteúdo de nutrientes e status de crescimento da colheita. Esses dados são transmitidos para uma plataforma em nuvem por meio de redes sem fio e, combinados com a análise de big data, permitem o gerenciamento inteligente de irrigação, fertilização e controle de pragas.
A introdução de algoritmos de inteligência artificial e de aprendizagem automática permitiu que a monitorização agrícola passasse da recolha de dados para o diagnóstico inteligente. Os modelos de aprendizagem profunda podem identificar automaticamente tipos de culturas, tipos de pragas e doenças e prever rendimentos a partir de grandes quantidades de imagens de sensoriamento remoto, melhorando significativamente a precisão e a eficiência do monitoramento. Por exemplo, a tecnologia de reconhecimento de imagem baseada em redes neurais convolucionais tem sido amplamente utilizada para detecção de ervas daninhas em campo e avaliação da maturidade de frutos.
Apesar do rápido desenvolvimento, a tecnologia de monitorização agrícola ainda enfrenta desafios como a fusão de dados, a generalização insuficiente do modelo e os custos elevados. No futuro, com a aplicação integrada de comunicações 5G, computação de ponta e tecnologias de blockchain, o monitoramento agrícola evoluirá em direção ao desenvolvimento-em tempo real, automatizado e sustentável, fornecendo suporte técnico mais forte para a segurança alimentar global e o desenvolvimento agrícola sustentável.
