Artigos sobre Dados Georreferenciados

O que é Dados Georreferenciados

Dados georreferenciados são informações que possuem uma associação direta e precisa com uma localização espacial na superfície terrestre, geralmente definida por um sistema de coordenadas (como latitude e longitude). No contexto da agronomia e da agricultura de precisão, esses dados representam a evolução do gerenciamento rural, pois permitem que o produtor ou técnico deixe de analisar a fazenda apenas por médias gerais de talhões e passe a compreender a variabilidade espacial existente dentro de cada área produtiva. Cada dado coletado — seja uma amostra de solo, a incidência de uma praga ou o volume colhido — recebe uma “etiqueta” geográfica que indica exatamente onde aquele evento ocorreu.

No agronegócio brasileiro, o uso de dados georreferenciados é a base para a construção de mapas de produtividade, mapas de fertilidade do solo e prescrições de insumos à taxa variável. Diferente de uma planilha comum, onde os dados são estáticos, o dado georreferenciado permite a sobreposição de diferentes camadas de informação (camadas de informação geográfica). Isso possibilita correlacionar, por exemplo, manchas de baixa produtividade com a compactação do solo ou deficiência nutricional em pontos específicos, transformando números isolados em inteligência agronômica visual e acionável.

A obtenção desses dados ocorre por meio de diversas tecnologias presentes no campo, como receptores GNSS (GPS) instalados em tratores e colheitadeiras, drones, imagens de satélite e aplicativos de monitoramento (scouting). O processamento dessas informações em softwares de Sistema de Informação Geográfica (SIG) é o que permite o planejamento de operações mais eficientes, reduzindo desperdícios e maximizando o potencial produtivo de cada metro quadrado da propriedade, prática essencial em um mercado que exige cada vez mais eficiência operacional e sustentabilidade.

Principais Características

• Localização Espacial Exata: A característica fundamental é a presença de coordenadas (X, Y e, muitas vezes, Z para altitude) que vinculam a informação a um ponto físico no globo, permitindo sua projeção em mapas.

• Formatos de Representação (Vetorial e Raster): Podem ser representados como vetores (pontos para amostras de solo, linhas para curvas de nível, polígonos para contorno de talhões) ou matriciais/raster (grades de pixels, comuns em imagens de satélite e mapas de NDVI).

• Atributos Associados: Além da localização, cada dado carrega atributos qualitativos ou quantitativos, como o teor de argila, a quantidade de sacas por hectare ou a espécie de planta daninha identificada.

• Multitemporalidade: Permitem a análise histórica da mesma área ao longo do tempo, facilitando a identificação de tendências, como a evolução da fertilidade do solo ou a degradação de pastagens ao longo das safras.

• Capacidade de Sobreposição: São estruturados para funcionar em camadas, permitindo que o agrônomo cruze dados de diferentes fontes (ex: mapa de colheita x mapa de análise de solo) para investigar causas e efeitos.

Importante Saber

• Qualidade do Posicionamento: A precisão do receptor GNSS é crítica; dados coletados com erros de posicionamento podem levar a aplicações de insumos em locais errados, comprometendo a eficácia da agricultura de precisão.

• Padronização de Arquivos: Para garantir a leitura em diferentes softwares e monitores de máquinas, é essencial conhecer os formatos de intercâmbio mais comuns, como Shapefile (.shp), GeoTIFF, KML e ISOXML.

• Necessidade de Limpeza de Dados: Dados brutos, especialmente os de colheita, frequentemente contêm erros (ruídos) gerados por manobras de máquinas ou falhas momentâneas de sensores, exigindo filtragem antes da geração de mapas finais.

• Sistemas de Coordenadas: É fundamental verificar o Datum (modelo matemático da Terra) utilizado, como o SIRGAS 2000 (padrão brasileiro) ou WGS 84, para evitar deslocamentos geográficos entre diferentes mapas da mesma fazenda.

• Conectividade e Processamento: O volume de dados georreferenciados pode ser massivo (Big Data), exigindo hardware robusto para processamento e, muitas vezes, estratégias para coleta e sincronização em áreas sem cobertura de internet.