NEW DIGITAL TECHNOLOGIES AND THE ADVANTAGES OF PRECISION AGRICULTURE: A FIELD STUDY WITH FARMERS FROM THE UPPER PARANAÍBA MESOREGION
REGISTRO DOI: 10.69849/revistaft/ra10202512092028
Pedro Henrique da Silva
Pedro Henrique Santos Sousa
Orientadora: Me. Mariana Cecília Melo
Resumo: O presente estudo analisou a adoção, o uso e os impactos das tecnologias de Agricultura de Precisão (AP) em 23 propriedades rurais da mesorregião do Alto Paranaíba, considerando aspectos como rotinas analíticas, georreferenciamento, ferramentas tecnológicas empregadas, tempo de utilização e resultados operacionais. Observou-se que grande parte das propriedades adota práticas modernas, com destaque para o uso de drones, softwares de modelagem, sensores e aplicação em taxa variável, embora ainda existam casos de manejo tradicional, especialmente nas propriedades que não utilizam AP. A maioria dos produtores realiza análise de solo ao menos uma vez por ano ou a cada ciclo produtivo, enquanto a análise foliar apresenta maior variação, indo desde a realização antes de cada aplicação de fertilizantes até a completa ausência da prática em alguns casos. Os resultados demonstram que a aplicação em taxa variável está associada à redução de desperdícios, otimização de insumos e ganhos importantes em eficiência operacional e produtividade, com percentuais que variam entre <10% e >50%, dependendo do nível tecnológico e da intensidade do manejo. Propriedades com maior tempo de uso de AP, especialmente acima de dez anos, apresentaram ganhos mais consistentes, evidenciando que a maturidade tecnológica contribui para a consolidação de processos mais precisos e sustentáveis. O estudo também revela que, mesmo entre produtores que não aplicam tecnologias com alta complexidade, o simples uso de ferramentas de monitoramento ou análise já demonstra benefícios tangíveis na organização produtiva. Em conjunto, os resultados comprovam que a Agricultura de Precisão está presente de forma crescente na região, contribuindo para maior racionalização dos recursos, melhor tomada de decisão e maior competitividade das propriedades, fortalecendo um modelo produtivo mais eficiente e ambientalmente responsável.
Palavras chave: Agricultura de Precisão; Eficiência; Produtividade; Sustentabilidade
Summary: The present study analyzed the adoption, use, and impacts of Precision Agriculture
(PA) technologies in 23 rural properties located in the Alto Paranaíba mesoregion. The investigation considered analytical routines, georeferenced sampling, technological tools employed, time of use, and operational outcomes. The findings indicate that most properties have adopted modern practices, especially the use of drones, modeling software, sensors, and variable-rate application, although traditional management systems still exist, particularly among producers who have not yet integrated PA tools into their production processes. Soil analysis is conducted at least once a year or every production cycle on most farms, while leaf analysis presents greater variability, ranging from applications performed before each fertilizer operation to complete absence of this practice in some cases. The results demonstrate that variable-rate application is associated with significant reductions in waste, better resource optimization, and substantial gains in operational efficiency and productivity, with improvements ranging from less than 10% to more than 50%, depending on technological level and management intensity. Properties with more than ten years of PA experience showed more consistent outcomes, suggesting that technological maturity supports the consolidation of more precise and sustainable production systems. The study also reveals that even producers who do not employ highly complex technologies benefit from adopting basic monitoring or analytical tools, which already contribute to better organizational efficiency.
Overall, the results confirm that Precision Agriculture is increasingly present in the region, driving resource rationalization, enhancing decision-making processes, and improving the competitiveness of rural enterprises, thus strengthening a more efficient and environmentally responsible agricultural model.
Keywords: Efficiency; Precision Agriculture; Productivity; Sustainability
1 INTRODUÇÃO
Nas últimas décadas, o setor agrícola mundial passou por profundas transformações impulsionadas pela incorporação de novas tecnologias digitais e pela crescente demanda por sistemas produtivos mais sustentáveis e eficientes. Nesse cenário, a agricultura de precisão se destaca como uma das principais estratégias tecnológicas capazes de atender a essas exigências contemporâneas, uma vez que permite maior exatidão e tomada de decisão orientada por dados no manejo agrícola. Tais avanços são especialmente relevantes em regiões de forte atividade agrícola, nas quais a eficiência produtiva e a redução de impactos ambientais constituem pilares essenciais da competitividade (Casagrande & Torkomian, 2021).
A realidade agropecuária brasileira acompanha essas transformações globais, sobretudo em territórios de elevado valor econômico, como a mesorregião do Alto Paranaíba. Historicamente influenciada pela modernização tecnológica e pela expansão de cadeias agroindustriais, essa região demonstra como a inovação tem sido determinante para a reconfiguração estrutural dos sistemas produtivos e para o fortalecimento da competitividade regional. Estudos acerca dos territórios produtivos evidenciam que a diferenciação tecnológica se tornou elemento central nas dinâmicas de desenvolvimento agrícola, especialmente no contexto do bioma Cerrado (Castillo, 2015).
Além das mudanças estruturais, a evolução das cadeias produtivas, como a da cana-de-açúcar, das culturas graníferas e de sistemas intensivos de produção, tem exigido ferramentas cada vez mais precisas para monitoramento de produtividade e qualidade agrícola. Dados de produção nacional demonstram que o setor depende cada vez mais de instrumentos de gestão refinada para garantir estabilidade, eficiência e viabilidade econômica, reforçando a necessidade permanente de adoção tecnológica (CONAB, 2023).
Entre as diversas inovações tecnológicas que compõem o arcabouço da agricultura de precisão, destacam-se sensores, monitoramento remoto, sistemas avançados de coleta e análise de dados e, mais recentemente, o uso da espectroscopia no infravermelho próximo (NIRS). Tais ferramentas permitem mapear variabilidade espacial, acompanhar em tempo real o estado das lavouras e aprimorar o controle dos parâmetros produtivos. O uso dessas tecnologias no campo tem demonstrado melhorias significativas na produtividade, no manejo de recursos e no acompanhamento da qualidade agrícola (Corrêdo et al., 2021).
Diante desse contexto, define-se o problema central desta pesquisa na seguinte questão: de que maneira as tecnologias digitais associadas à agricultura de precisão influenciam a eficiência produtiva dos agricultores da mesorregião do Alto Paranaíba? Essa indagação busca compreender como tais tecnologias são incorporadas ao cotidiano produtivo e quais contribuições oferecem à tomada de decisão e à sustentabilidade regional.
Assim, o objetivo geral deste estudo consiste em analisar a adoção, o uso e a percepção dos produtores da mesorregião do Alto Paranaíba sobre as tecnologias digitais aplicadas à agricultura de precisão, com ênfase em seus impactos sobre a produtividade, a eficiência operacional e a sustentabilidade Por fim, estabelecem-se como objetivos específicos: Identificar quais tecnologias digitais da agricultura de precisão são utilizadas pelos agricultores da região; Avaliar o grau de integração dessas tecnologias no manejo cotidiano das propriedades; Examinar as vantagens percebidas em relação à produtividade, redução de custos e sustentabilidade ambiental; e Analisar os desafios e barreiras enfrentados pelos produtores quanto à implementação e difusão dessas tecnologias.
2 REVISÃO DE LITERATURA
A agricultura de precisão emergiu como uma das mais relevantes inovações tecnológicas do setor agrícola nas últimas décadas, transformando profundamente a forma como os recursos produtivos são manejados e geridos no campo. Seu desenvolvimento está diretamente associado ao avanço das tecnologias digitais, que ampliaram a capacidade de monitoramento, medição e controle de processos agronômicos de maneira antes impossível. Esse movimento teve início especialmente a partir dos anos 1980, quando dados de posicionamento geográfico e sensores começaram a subsidiar decisões mais refinadas, possibilitando intervenções diferenciadas em áreas específicas do cultivo e reduzindo significativamente desperdícios de insumos e esforços operacionais (Bernardi et al., 2014).
O uso de dados geoespaciais gerados por sistemas de posicionamento global permitiu que agricultores identificassem padrões de variabilidade intratalhão, proporcionando um salto qualitativo na compreensão das diferenças produtivas existentes dentro de uma mesma área. Essa evolução possibilitou ajustes nas aplicações de fertilizantes, sementes e defensivos, inaugurando o modelo de Agricultura de Taxa Variável (VRT), que se tornou um dos pilares centrais do conceito de agricultura de precisão. Ao favorecer aplicações específicas para cada área do terreno, essa tecnologia contribuiu para a redução do uso excessivo de insumos, aumento da produtividade e mitigação de impactos ambientais negativos associados ao manejo convencional (Mantovani et al., 2020).
A partir dos anos 2000, o avanço e a popularização de drones e sensores aerotransportados representaram um novo marco no monitoramento agrícola. A utilização desses equipamentos tornou possível a aquisição de imagens aéreas de alta resolução, permitindo análises sofisticadas sobre vigor vegetativo, deficiência nutricional, falhas de plantio e incidência de pragas e doenças. Essa modernização ampliou o acesso dos produtores a informações antes restritas a estudos científicos especializados, consolidando uma nova era de tomada de decisão baseada em dados detalhados e de fácil obtenção (Santos et al., 2017).
Paralelamente, o sensoriamento remoto se consolidou como ferramenta indispensável no manejo agrícola contemporâneo, integrando dados oriundos de satélites, drones e plataformas orbitais. A interpretação dessas informações viabiliza análises sobre variabilidade espacial e temporal das culturas, fornecendo subsídios para intervenções mais precisas em momentos estratégicos do ciclo produtivo. Essa integração tecnológica possibilitou um avanço significativo na capacidade de prever riscos produtivos e tomar decisões preventivas mais assertivas, contribuindo para evitar perdas e otimizar o rendimento final (Fonseca et al., 2020).
Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) passaram a desempenhar papel central na agricultura de precisão ao permitir a organização, integração e visualização de múltiplas camadas de dados georreferenciados. Essas plataformas possibilitam que o produtor analise mapas de produtividade, curvas de nível, zonas de manejo e dados meteorológicos de forma simultânea, favorecendo a construção de diagnósticos complexos sobre o comportamento da lavoura e do ambiente produtivo. Dessa forma, os SIG ampliaram a capacidade de planejamento agrícola, permitindo estratégias mais consistentes e eficazes em longo prazo (Bernardi et al., 2014).
Ao longo da década de 2010, a conexão entre maquinário agrícola e tecnologias digitais ganhou grande destaque, impulsionada pela adoção da Internet das Coisas (IoT) no ambiente rural. Máquinas, sensores, estações meteorológicas e dispositivos móveis passaram a operar de maneira integrada, transmitindo dados em tempo real para plataformas de gestão. Essa conectividade transformou o campo em um ambiente digital monitorado continuamente, oferecendo aos produtores informações atualizadas sobre umidade, temperatura, biomassa, consumo de combustível, desempenho operacional e inúmeras outras variáveis relevantes para o manejo de precisão (Mantovani et al., 2020).
A telemetria aplicada ao maquinário agrícola se consolidou como uma ferramenta estratégica dentro desse processo de modernização. Através dela, agricultores conseguem monitorar remotamente a operação de tratores, pulverizadores e colheitadeiras, identificando falhas, otimizando rotas e ajustando parâmetros operacionais a partir de dados digitais integrados. Essa tecnologia não apenas melhora a eficiência operacional, mas reduz custos e aumenta a segurança no campo, ao permitir um controle mais refinado das condições de trabalho e performance das máquinas (Bernardi et al., 2014).
O desenvolvimento de softwares especializados de gestão agrícola, por sua vez, representou outro avanço expressivo na evolução da agricultura digital. Essas plataformas armazenam, processam e analisam grandes volumes de dados provenientes de diferentes fontes, como sensores, drones e maquinários. Elas auxiliam na geração de mapas de produtividade, na elaboração de planos de manejo, no controle de custos operacionais e na previsão de cenários produtivos. Com isso, o produtor passa a ter uma visão integrada de toda a cadeia produtiva, favorecendo decisões mais rápidas, fundamentadas e eficientes (Fonseca et al., 2020).
As técnicas de monitoramento da saúde das plantas também evoluíram significativamente com o avanço das tecnologias digitais. Sensores óticos, multiespectrais e hiperespectrais permitem identificar deficiências nutricionais, danos por pragas e doenças, estresses hídricos e alterações fisiológicas de forma precoce, antes mesmo que sinais visíveis sejam percebidos a olho nu. Essa capacidade diagnóstica antecipada viabiliza intervenções mais precisas e reduz o uso excessivo de defensivos agrícolas, promovendo práticas mais sustentáveis e adequadas ao manejo integrado de pragas (Santos et al., 2017).
A robótica agrícola também passou a integrar o conjunto de tecnologias emergentes aplicadas à agricultura de precisão. Tratores autônomos, pulverizadores inteligentes e robôs de colheita representam soluções que ampliam a automação e reduzem a necessidade de mão de obra intensiva. Esses equipamentos operam com base em algoritmos de geolocalização avançada e sistemas autônomos de navegação, contribuindo para operações mais eficientes e contínuas, especialmente em grandes áreas produtivas. Assim, a robótica emerge como relevante aliada no enfrentamento de desafios como falta de mão de obra qualificada e necessidade de operações mais rápidas e precisas (Fonseca et al., 2020).
Outro aspecto relevante diz respeito à crescente adoção da agricultura digital em propriedades de diferentes portes, impulsionada por custos mais acessíveis e maior disponibilidade de plataformas de fácil utilização. Tecnologias que antes eram restritas a grandes produtores passaram a integrar a rotina de agricultores médios e pequenos, ampliando o alcance e o impacto socioeconômico da agricultura de precisão. Essa democratização tecnológica contribui para reduzir desigualdades produtivas e elevar o nível competitivo do setor agrícola como um todo (Bernardi et al., 2014).
A integração entre automação, análise de dados e inteligência artificial tem sido um dos pilares da fase mais recente da agricultura digital. Algoritmos de aprendizado de máquina permitem analisar grandes volumes de dados com alta precisão, identificando padrões complexos e oferecendo previsões sobre produtividade, riscos climáticos, incidência de pragas e comportamento de variabilidade das culturas. Essas ferramentas ampliam a capacidade de antecipação dos produtores, fortalecendo o planejamento estratégico e contribuindo diretamente para a tomada de decisão baseada em evidências (Fonseca et al., 2020).
O desenvolvimento de técnicas e ferramentas digitais também promove avanços expressivos na sustentabilidade agrícola. A redução do uso de fertilizantes, defensivos e água, proporcionada pelo manejo localizado e pela maior precisão na aplicação de insumos, contribui para um sistema produtivo mais equilibrado, com menor impacto ambiental. A agricultura de precisão, assim, se coloca como importante aliada na promoção de uma produção mais limpa, alinhada às exigências do mercado global e às políticas ambientais contemporâneas (Mantovani et al., 2020).
O sensoriamento de solo, realizado por sondas, sensores capacitivos e métodos espectroscópicos, ganhou destaque ao permitir uma análise detalhada de atributos químicos, físicos e biológicos do solo. Essas ferramentas oferecem ao produtor informações de alta resolução sobre umidade, compactação, fertilidade e atividade microbiana, possibilitando ajustes finos no manejo nutricional e hídrico das culturas. Essa evolução resulta em aumento de eficiência no uso de recursos e melhoria da resiliência produtiva em longo prazo (Corrêdo et al., 2021).
A conexão entre agricultura de precisão e gestão integrada do agroecossistema, discutida por autores contemporâneos, revela uma clara transição do modelo tradicional, baseado em práticas homogêneas, para um sistema orientado por dados e pela variabilidade natural dos ambientes produtivos. Essa abordagem considera fatores ambientais, socioeconômicos e tecnológicos na tentativa de construir sistemas mais equilibrados, eficientes e sustentáveis, respeitando as particularidades de cada região e de cada talhão (Casagrande & Torkomian, 2021).
De forma geral, observa-se que a agricultura de precisão continua em constante evolução, impulsionada pela rápida inovação tecnológica e pelo crescente volume de dados disponíveis. A integração entre sensores, algoritmos, máquinas autônomas e plataformas digitais consolida a agricultura como um sistema dinâmico e altamente monitorado, no qual decisões são tomadas com base em análises detalhadas e precisas. À medida que novas tecnologias surgem, espera-se que a agricultura digital amplie ainda mais sua capacidade de promover eficiência produtiva, economia de recursos e sustentabilidade ambiental no campo (Castillo, 2015).
3 METODOLOGIA
A presente pesquisa adotou uma abordagem aplicada e descritiva, cujo objetivo central foi compreender a percepção, o nível de adoção e os impactos das novas tecnologias digitais e das práticas de agricultura de precisão entre produtores rurais da Mesorregião do Alto Paranaíba, com ênfase no município de São Gotardo (MG). Para atingir tais objetivos, foi utilizada a estratégia de pesquisa de campo, permitindo a coleta direta de informações no ambiente produtivo e junto aos atores envolvidos no processo agrícola. A escolha dessa abordagem se justifica pela necessidade de obter dados reais, atualizados e contextualizados sobre a dinâmica tecnológica local, superando limitações de estudos exclusivamente bibliográficos ou documentais.
A população do estudo foi composta por produtores rurais que atuam em propriedades agrícolas da Mesorregião do Alto Paranaíba, reconhecida por seu elevado nível tecnológico, forte presença da agricultura irrigada e diversidade de sistemas produtivos. São Gotardo, município que concentra parte expressiva da produção agrícola regional, foi selecionado como foco principal da investigação, devido à sua vocação para culturas de alto valor agregado, ao uso intensivo de sistemas mecanizados e à crescente adoção de tecnologias digitais. Assim, o município representou um ponto estratégico de observação para avaliar como a agricultura de precisão está sendo incorporada no campo e quais fatores influenciam seu uso.
Para a coleta de dados, foi elaborado um questionário estruturado, composto por questões fechadas e abertas, distribuídas em quatro eixos principais: (1) perfil socioeconômico dos produtores; (2) infraestrutura tecnológica disponível nas propriedades; (3) nível de adoção de tecnologias digitais e ferramentas de agricultura de precisão; e (4) percepções sobre vantagens, limitações e impactos da digitalização no processo produtivo. O instrumento foi desenvolvido com base em literatura especializada e em modelos de pesquisa adotados em estudos similares sobre tecnologias aplicadas à agricultura. Sua estrutura permitiu a obtenção de dados quantificáveis, ao mesmo tempo em que possibilitou a captura de percepções e experiências individuais.
A aplicação dos questionários ocorreu presencialmente, diretamente nas propriedades rurais visitadas entre os meses de (inserir mês/ano), permitindo uma aproximação maior com o contexto produtivo local. As visitas foram previamente agendadas e realizadas de forma individualizada, garantindo que cada produtor pudesse responder às questões com tranquilidade e clareza. Essa estratégia possibilitou observar in loco algumas práticas operacionais e equipamentos utilizados, enriquecendo a interpretação dos dados coletados.
O critério de seleção dos participantes seguiu a lógica da amostragem não probabilística por conveniência, contemplando produtores que se dispuseram a participar mediante convite. Embora esse método não permita generalizações estatísticas absolutas, ele se mostra adequado quando o objetivo é compreender práticas e percepções de forma aprofundada, especialmente em regiões onde há heterogeneidade produtiva e grande variação no nível de adoção tecnológica. Além disso, o conjunto de produtores entrevistados abrangeu propriedades de diferentes portes, o que contribuiu para uma visão mais ampla sobre a diversidade tecnológica da região.
Após a coleta, os dados foram organizados e tabulados em planilhas eletrônicas, permitindo a realização de análises quantitativas simples, tais como frequências, porcentagens e distribuição das respostas por categoria. Para as questões abertas, foi adotada a análise de conteúdo, possibilitando identificar recorrências, percepções predominantes e fatores que influenciam a adoção ou rejeição de tecnologias digitais. Os resultados foram, posteriormente, integrados aos dados quantitativos, construindo uma interpretação mista que favorece maior profundidade analítica.
A metodologia também incorporou um levantamento documental e bibliográfico complementar, utilizado para dar suporte teórico às discussões e contextualizar os achados da pesquisa. Foram consultados artigos científicos, relatórios técnicos, publicações institucionais e documentos da Embrapa e de outros órgãos especializados em agricultura digital e agricultura de precisão. Essa etapa foi fundamental para conectar as evidências de campo às tendências tecnológicas observadas em nível nacional e internacional.
4 RESULTADOS E DISCUSSÕES
4.1 Resultados
A Tabela 1 apresenta a caracterização detalhada das propriedades rurais participantes da pesquisa, contemplando informações sobre área produtiva, localização, tipo de agricultura praticada e o nível de adoção de tecnologias de Agricultura de Precisão (AP) na mesorregião do Alto Paranaíba. Esses dados permitem compreender o perfil tecnológico dos produtores avaliados, evidenciando diferenças relevantes entre sistemas tradicionais e modernos, bem como os principais critérios de AP empregados, como coletas georreferenciadas, aplicação em taxa variável e elaboração de mapas de produtividade. A caracterização inicial das unidades produtivas é fundamental para contextualizar a análise dos resultados, uma vez que a estrutura operacional e o grau de tecnificação influenciam diretamente a eficiência, os ganhos agronômicos e a tomada de decisão no ambiente rural.
Tabela 1 – Caracterização das propriedades rurais avaliadas quanto ao uso de
Agricultura de Precisão em pesquisa realizada na mesorregião do Alto Paranaíba, 2025
Fonte: Dados da pesquisa, 2025
A análise dos dados apresentados na Tabela 1 demonstra que a adoção de tecnologias de Agricultura de Precisão (AP) varia significativamente entre os 23 produtores avaliados da mesorregião do Alto Paranaíba. Observa-se que produtores classificados como adeptos da agricultura moderna, especialmente aqueles com maiores extensões de área agrícola — como os Produtores 8, 11, 14, 15, 16, 17, 18, 20, 22 e 23 — apresentam utilização mais ampla e integrada de ferramentas tecnológicas. Entre as práticas mais recorrentes destacam-se as coletas georreferenciadas, a aplicação em taxa variável e o uso de mapas de produtividade, indicando elevado nível de maturidade no manejo agrícola digitalizado.
Em contraste, os Produtores 4, 10, 19 e 21, classificados como pertencentes à agricultura tradicional, mostraram baixa ou inexistente adoção de ferramentas de AP. Essa diferença evidencia que, apesar da forte modernização agrícola característica do Alto Paranaíba, ainda existe um grupo de produtores com menor acesso, conhecimento ou interesse na adoção dessas tecnologias. O cenário reforça a heterogeneidade tecnológica da região e indica desafios relacionados à capacitação técnica, investimento financeiro e percepção de custo-benefício.
Outro ponto importante é que, mesmo entre produtores de menor área, como os Produtores 9, 12 e 18, a adoção de práticas de AP está presente. Isso sugere que a incorporação tecnológica não depende exclusivamente da escala produtiva, mas também de fatores como perfil inovador do produtor, disponibilidade de assistência técnica e cultura empresarial voltada à eficiência operacional.
A aplicação em taxa variável se destaca como um dos critérios mais utilizados pelos produtores que adotam AP, especialmente entre aqueles enquadrados no grupo moderno. Isso evidencia a busca por maior precisão na correção do solo, maior eficiência no uso de insumos e mitigação de desperdícios. Além disso, a categoria “outros”, presente em alguns casos, aponta para o uso de tecnologias adicionais, como softwares avançados de gestão, sensores remotos especializados, sistemas de automação e plataformas integradas.
De forma geral, os resultados demonstram que a Agricultura de Precisão está amplamente consolidada entre os produtores modernos da mesorregião do Alto Paranaíba, promovendo ganhos operacionais, econômicos e ambientais. No entanto, a presença de produtores tradicionais que ainda não utilizam essas ferramentas evidencia a necessidade de programas de difusão tecnológica, capacitação rural e incentivo ao investimento, de modo a ampliar o acesso e reduzir as desigualdades tecnológicas dentro da região.
Tabela 2 – Práticas de manejo analítico e uso de ferramentas de Agricultura de Precisão pelos produtores da mesorregião do Alto Paranaíba em pesquisa de campo realizada em 2025.
Os dados apresentados demonstram uma grande heterogeneidade nas práticas de manejo analítico e no uso de tecnologias de Agricultura de Precisão (AP) pelos 23 produtores da mesorregião do Alto Paranaíba. Observa-se que a análise de solo é realizada com frequência anual ou ao longo de todo o ciclo produtivo pela maior parte dos produtores. Produtores como o 1, 3, 4, 5, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 20, 22 e 23 apresentam práticas consistentes de monitoramento do solo, enquanto apenas alguns produtores (6 e 18) relataram nunca ter realizado esse tipo de análise, o que indica lacunas importantes no manejo da fertilidade.
No que diz respeito à análise foliar, os resultados revelam maior variabilidade: produtores como 3, 5, 8, 11 e 17 realizam esse tipo de análise antes de cada aplicação, demonstrando um nível mais alto de monitoramento nutricional. Por outro lado, produtores como 2, 13 e 18 indicaram nunca realizar análises de folha, sugerindo menor integração de ferramentas diagnósticas no manejo da lavoura. A maior parte dos entrevistados realiza a análise foliar uma vez por safra, indicando uma prática intermediária e relativamente consolidada.
O georreferenciamento da análise foliar, uma etapa avançada da Agricultura de Precisão, ainda é pouco difundido entre os produtores. Apenas os produtores 1, 7, 8, 12 e 23 afirmaram utilizar essa técnica, revelando que menos de 25% da amostra realiza o georreferenciamento. Esse dado evidencia um estágio ainda inicial na adoção plena das tecnologias de espacialização da variabilidade intra-talhão.
Quanto ao uso das ferramentas de Agricultura de Precisão, observa-se que os recursos mais utilizados incluem drones, softwares de gestão ou mapeamento, e aplicação em taxa variável. Produtores como 5, 7, 8, 14, 16, 17, 22 e 23 utilizam combinações mais completas dessas ferramentas, o que demonstra maior nível de tecnificação. Em contraste, produtores como 2, 3, 4, 11, 19 e 21 utilizam apenas ferramentas classificadas como “outros”, indicando soluções mais simples ou menos estruturadas.
O tempo de uso de AP varia de forma expressiva, com produtores iniciantes, como os produtores 6, 13, 15 e 18, que utilizam tecnologias há apenas dois ou três anos, enquanto outros possuem histórico tecnológico superior a 10 ou 20 anos, como os produtores 10, 14, 20, 22 e 23. Esse contraste revela que, mesmo dentro da mesma mesorregião, existe uma transição tecnológica em andamento, na qual produtores mais experientes coexistem com usuários iniciantes, o que impacta diretamente o nível de precisão das práticas agrícolas.
Tabela 3 – Ganhos Operacionais e Produtivos Obtidos com Tecnologias de Agricultura de Precisão na Mesorregião do Alto Paranaíba em pesquisa de campo realizada em 2025.
Fonte: Dados da pesquisa, 2025
Os resultados referentes aos ganhos operacionais e produtivos demonstram que a adoção da Agricultura de Precisão (AP) tem impacto significativo nas propriedades analisadas, embora com amplitude variável entre os 23 produtores. A primeira variável avaliada foi o uso da taxa variável, que aparece como uma ferramenta utilizada pela maior parte dos produtores. Entre os 23 entrevistados, 14 declararam utilizar essa tecnologia (produtores 1, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 20, 22 e 23). A análise conjunta indica que os usuários de taxa variável, de maneira geral, concentram ganhos entre 10% e 50% na redução de desperdícios, demonstrando maior uniformidade e precisão no uso de insumos.
Em relação à redução de desperdícios, observa-se que essa variável apresentou ampla variação. Produtores como 1, 10 e 16 atingiram entre 30% e 50% de redução, refletindo a adoção mais estruturada de tecnologias. Já produtores como 2 e 11, mesmo sem utilizar taxa variável, relatam reduções acima de 50%, indicando que outras práticas (como otimização de operações ou melhor planejamento de aplicações) também influenciam significativamente a eficiência operacional. Por outro lado, produtores como 3, 5, 6, 13, 17 e 18 registraram reduções inferiores a 10%, possivelmente por estarem em fases iniciais de adoção ou utilizando tecnologias de forma menos integrada.
Quanto ao percentual de aumento da eficiência operacional, os resultados mostram tendência semelhante. Produtores como 1, 10, 11, 12, 15, 16, 18 e 19 relataram aumentos superiores a 50%, evidenciando um avanço expressivo na capacidade de executar operações de maneira mais rápida, precisa e com menor uso de insumos. Esse grupo reúne tanto produtores com alto nível tecnológico quanto alguns que, mesmo sem usar taxa variável, apresentam forte evolução operacional — como os produtores 11, 18 e 19. Isso sugere que ferramentas como softwares, drones ou ajustes gerais no manejo também contribuem significativamente para elevar a eficiência.
Já produtores como 6 e 23 apresentam os menores índices de eficiência (<10% para o produtor 23 e <10% para o produtor 6), evidenciando limitações no uso adequado das tecnologias ou menor integração entre diferentes ferramentas de AP.
No tocante ao aumento da produtividade, verifica-se uma faixa predominante entre 10% e 30% para a maioria dos produtores (1, 2, 3, 4, 6, 7, 8, 9, 10, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22 e 23). Esse intervalo indica que, apesar das variações no uso e na intensidade das tecnologias adotadas, existe um impacto consistente no desempenho das culturas. Os maiores incrementos (>50%) aparecem apenas no produtor 5, que utiliza um conjunto avançado de ferramentas e apresenta forte integração tecnológica.
De modo geral, os resultados evidenciam que produtores que utilizam taxa variável e outras ferramentas de AP tendem a apresentar reduções mais expressivas de desperdícios e ganhos operacionais mais consistentes, embora a produtividade seja influenciada por fatores adicionais, como clima, manejo de solo, genética das cultivares e nível técnico da equipe. A presença de alguns produtores com altos ganhos sem o uso de taxa variável reforça que a AP deve ser compreendida de maneira sistêmica, onde múltiplos fatores contribuem para os resultados finais.
A análise permite concluir que a Agricultura de Precisão na mesorregião do Alto Paranaíba já proporciona benefícios relevantes aos produtores, mas existem diferenças significativas no grau de apropriação tecnológica. Isso reforça a necessidade de capacitação, assistência técnica e maior integração entre ferramentas, de modo a permitir que os ganhos operacionais se convertam de forma mais uniforme em maior produtividade agrícola.
4.2 Discussões
A análise dos resultados obtidos na pesquisa demonstra que a Agricultura de Precisão (AP) apresenta níveis distintos de adoção entre as 23 propriedades avaliadas, revelando um cenário heterogêneo, mas com clara tendência de intensificação tecnológica na mesorregião do Alto Paranaíba. Observa-se que os produtores encontram-se em diferentes estágios de digitalização, variando desde o uso básico de drones e softwares de monitoramento até sistemas mais robustos que integram taxa variável, georreferenciamento e análise contínua de produtividade. Essa diversidade de práticas confirma a coexistência de diferentes níveis de maturidade tecnológica, fenômeno amplamente descrito por Junior, Tiago e Yanaze (2019), ao abordarem que tecnologias avançadas no meio rural passam pelas fases de avaliação, adoção e rotinização, sendo esta última alcançada apenas após um período prolongado de uso consistente.
Os resultados relativos às práticas de amostragem evidenciam que grande parte dos produtores realiza análises de solo com frequência anual ou a cada ciclo produtivo, o que constitui um dos pilares para o manejo sítio-específico. Essa regularidade no diagnóstico nutricional das áreas está alinhada ao que Mantovani et al. (2020) destacam como essencial para a tomada de decisões mais precisas, pois somente com dados confiáveis é possível interpretar a variabilidade espacial e definir estratégias adequadas de manejo. Contudo, embora muitos produtores realizem análises foliares, uma parte considerável ainda não realiza o georreferenciamento dessas informações, o que limita a capacidade de associar os dados nutricionais às condições espaciais do talhão. Esse déficit metodológico reduz o potencial de precisão das intervenções, considerando que, conforme observado por Souza et al. (2021), a precisão da informação é central para a diferenciação de padrões vegetativos e para o manejo eficaz de áreas com comportamento produtivo distinto.
Outro aspecto observado refere-se ao uso de ferramentas tecnológicas, que se mostra amplamente difundido entre os produtores avaliados. O uso de drones, softwares de gestão agrícola e sistemas de taxa variável se destaca como prática recorrente, com tempos de adoção que variam desde poucos anos até mais de duas décadas. Esse conjunto de tecnologias demonstra que a região se encontra em um processo contínuo de modernização, mas com variações significativas no grau de integração entre as ferramentas utilizadas. Essa heterogeneidade pode ser interpretada à luz do que Junior, Tiago e Yanaze (2019) identificaram como a presença de múltiplos estágios de amadurecimento tecnológico dentro de um mesmo setor produtivo, sobretudo quando a inovação demanda mudanças estruturais e capacitação técnica.
A influência do tempo de adoção das tecnologias sobre os resultados também se mostra evidente. Produtores com mais de 10 anos de uso de AP apresentam ganhos significativamente superiores em termos de eficiência operacional, sustentabilidade e produtividade. Tais achados reforçam a noção de que a Agricultura de Precisão não gera benefícios imediatos e exige um período de aprendizado tanto para a correta calibração dos equipamentos quanto para a interpretação adequada dos dados. Isso está em consonância com a literatura que aponta que a maturidade na utilização das tecnologias é determinante para que os investimentos se traduzam em retornos reais, especialmente quando envolvem sistemas complexos que integram sensores, softwares e automação.
A análise dos ganhos operacionais confirma que a taxa variável, quando utilizada de forma consistente, proporciona expressiva redução no desperdício de insumos, com valores que variam entre 10% e 50% nas propriedades avaliadas. Esses resultados se aproximam das evidências apresentadas por Mantovani et al. (2020), que destacam a economia direta proporcionada pela aplicação localizada de corretivos e fertilizantes. Além disso, estudos como os de Silva, Franco e Magalhães (2017) demonstram que técnicas de aplicação ajustada à variabilidade espacial aumentam a eficiência do uso dos nutrientes, otimizando os recursos empregados e reduzindo perdas por excesso ou deficiência de aplicação.
Os ganhos de eficiência operacional percebidos em alguns casos, superiores a 50%, podem ser atribuídos à adoção de máquinas equipadas com controladores de vazão, monitoramento em tempo real e sistemas de automação que reduzem a sobreposição e garantem uniformidade na aplicação. Silva e Magalhães (2017) ressaltam que sistemas de dosagem automatizada apresentam impacto direto na qualidade das operações, melhorando o rendimento das máquinas e aumentando a precisão do manejo, especialmente em áreas extensas.
Quanto ao aumento de produtividade, os resultados variam entre 10% e 50% após a implementação das tecnologias de Agricultura de Precisão. Esses números reforçam que a AP não atua somente como ferramenta de controle operacional, mas também como instrumento estratégico de otimização da produção agrícola. Souza et al. (2021) evidenciam que tecnologias de sensoriamento e diferenciação espectral permitem intervenções mais rápidas e assertivas, contribuindo para a redução de falhas no cultivo e para o aproveitamento máximo do potencial produtivo das plantas.
Observou-se também que propriedades que não utilizam taxa variável, mas fazem uso de softwares, drones e mapas de produtividade, apresentam melhorias significativas nos indicadores produtivos e operacionais. Isso demonstra que a AP deve ser compreendida como um conjunto integrado de ferramentas e não como uma prática isolada. Tais achados corroboram a abordagem de Junior, Tiago e Yanaze (2019), ao afirmarem que tecnologias digitais só expressam seu potencial quando incorporadas ao processo produtivo de forma sistêmica.
A análise sugere ainda que o domínio técnico das ferramentas desempenha papel decisivo nos resultados obtidos. Embora a capacitação não tenha sido avaliada diretamente, a relação entre experiência acumulada e desempenho aponta para a necessidade de investimento contínuo em treinamento, especialmente porque softwares analíticos e sistemas de leitura de mapas demandam conhecimento específico para uso adequado. Mantovani et al. (2020) reforçam que a capacitação é um dos principais desafios da AP e fator crítico para que os benefícios ultrapassem o campo conceitual e se consolidem na prática.
Em síntese, os resultados obtidos na mesorregião do Alto Paranaíba estão em plena consonância com a literatura científica, reforçando que a Agricultura de Precisão contribui diretamente para o aumento da produtividade, a redução de desperdícios, a sustentabilidade ambiental e a eficiência operacional. A região demonstra estar alinhada com as tendências de digitalização agrícola observadas internacionalmente, mas ainda apresenta pontos a serem aprimorados, como a intensificação do georreferenciamento, a ampliação da análise de dados e a qualificação técnica continuada. Esses elementos, quando integrados, tendem a consolidar ainda mais a competitividade do sistema produtivo local.
5 CONSIDERAÇÕES FINAIS
Os resultados obtidos nesta pesquisa permitiram compreender de maneira abrangente o nível de adoção das práticas de manejo analítico e das ferramentas de Agricultura de Precisão pelos produtores da mesorregião do Alto Paranaíba, com destaque para o município de São Gotardo. As respostas coletadas demonstram que, embora exista um interesse generalizado pela modernização das propriedades rurais, a efetivação dessa modernização ocorre de forma desigual entre os produtores. Muitos já iniciaram processos de digitalização e integração de dados operacionais, enquanto outros ainda se encontram em etapas iniciais de familiarização com as tecnologias disponíveis. Essa heterogeneidade evidencia que a evolução tecnológica no campo está fortemente ligada às características individuais de cada propriedade, como infraestrutura, nível de profissionalização da gestão e capacidade de investimento.
Outro aspecto relevante observado diz respeito à percepção dos produtores sobre os benefícios da análise de dados para o processo produtivo. Aqueles que já incorporaram ferramentas de monitoramento, geração de mapas, sensores e práticas de adubação localizada relatam maior eficiência no uso de insumos, maior precisão nas tomadas de decisão e melhor aproveitamento dos recursos naturais e operacionais. A pesquisa demonstra que a adoção dessas práticas favorece diretamente o desempenho produtivo, contribuindo para sistemas agrícolas mais organizados, rentáveis e sustentáveis. No entanto, ainda existem desafios associados à necessidade de capacitação técnica, acesso a equipamentos e integração das rotinas de campo com as plataformas tecnológicas, o que reforça a importância de estratégias contínuas de assistência técnica e treinamento.
Por fim, conclui-se que a Agricultura de Precisão representa uma oportunidade concreta de avanço para os sistemas produtivos do Alto Paranaíba, especialmente em regiões de alta competitividade agrícola como São Gotardo. Os dados revelam que os produtores reconhecem o potencial transformador dessas tecnologias, mas sua adoção plena depende de fatores como investimento, capacitação, acompanhamento técnico e adequação das ferramentas à realidade operacional de cada propriedade. Os achados deste estudo indicam que, ao superar esses entraves, a região tem condições de consolidar um modelo produtivo mais eficiente, tecnológico e sustentável, fortalecendo ainda mais sua posição como polo agrícola de destaque no cenário nacional. Assim, esta pesquisa reforça a importância de incentivar a inovação no campo e promover ações que aproximem os produtores das tecnologias disponíveis, garantindo a continuidade da evolução dos sistemas produtivos rurais.
REFERÊNCIAS
BERNARDI, A. C. de C.; GREGO, C. R.; ANDRADE, R. G. de; BASSOI, L. H. Agricultura de precisão: resultados de um novo paradigma produtivo. Embrapa, 2014.
CASAGRANDE, D. J.; TORKOMIAN, A. L. V. A servitização e sua influência no processo de difusão das tecnologias de agricultura de precisão na produção canavieira. Cadernos de Ciência & Tecnologia, v. 38, n. 2, p. 1-14, 2021. doi: http://dx.doi.org/10.35977/0104-1096.cct2021.v38.26683.
CASTILLO, R. Dinâmicas recentes do setor sucroenergético no Brasil:
competitividade regional e extensão para o bioma cerrado. GEOgraphia, v. 17, n. 35, p. 1-25, 2015. doi: https://doi.org/10.22409/GEOgraphia2015.v17i35.a13730.
COMPANHIA NACIONAL DE ABASTECIMENTO – CONAB. Acompanhamento de safra brasileira de cana-de-açúcar. Brasília: CONAB, v. 10, Safra 2022/23, n. 4, Quarto Levantamento, p. 1-49, 2023. Disponível em: https://www.conab.gov.br/infoagro/safras/cana. Acesso em: data de acesso.
CORRÊDO, L. P.; WEI, M. C. F.; FERRAZ, M. N.; MOLIN, J. P. Near-infrared spectroscopy as a tool for monitoring the spatial variability of sugarcane quality in the fields. Biosystems Engineering, v. 206, p. 150-161, 2021. doi: https://doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2021.04.001.
FONSECA, E. P. R.; CALDEIRA, E.; FILHO, H. S. R.; OLIVEIRA, L. B.; PEREIRA, A. C. M.; VILELA, P. S. A data science-based information system for sustainable agroecosystem management. Simulation Modelling Practice and Theory, v. 102, p. 128, 2020. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.simpat.2020.102068.
JUNIOR, C. H.; TIAGO, O.; YANAZE, M. The adoption stages (Evaluation, Adoption, and Routinisation) of ERP systems with business analytics functionality in the context of farms. Computers and Electronics in Agriculture, v. 156, p. 334-348, 2019. doi:
http://dx.doi.org/10.1016/j.compag.2018.11.028.
MANTOVANI, E. C.; MIRANDA, R. A. de; LANDAU, E. C.; PASSOS, A. M. A. dos. Agricultura de precisão no contexto do sistema de produção: lucratividade e sustentabilidade. Sete Lagoas: Embrapa Milho e Sorgo, 2020. Disponível em: https://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1124732.
SILVA, M. J.; MAGALHÃES, P. S. G. A liquid injection dosing system for site-specific fertiliser management. Biosystems Engineering, v. 163, n. 2, p. 150-158, 2017. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2017.09.005.
SILVA, M. L.; FRANCO, H. C. J.; MAGALHÃES, P. S. G. Liquid fertilizer application to ratoon cane using a soil punching method. Soil and Tillage Research, v. 165, p. 279-285, 2017. doi: https://doi.org/10.1016/j.still.2016.08.020.
SOUZA, M. F.; AMARAL, L. R.; OLIVEIRA, S. R. M.; COUTINHO, M. A. N.; NETTO, C. F. Spectral differentiation of sugarcane from weeds. Biosystems Engineering, v. 160, n. 3, p. 41-46, 2021. doi: http://dx.doi.org/10.1016/j.biosystemseng.2019.11.023.