Estudo de caso da Morning Star, a maior processadora de tomates do mundo
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O Gradiente Da Morning Star Implementa Sensoriamento

Cultivar tomates na Califórnia, apesar de seu clima favorável, apresenta vários desafios agrícolas. O cultivo de tomate nesta região é significativamente impactado pela escassez de água, com o manejo inconsistente da irrigação levando à perda de rendimento das culturas e à saúde das plantas impactadas. A degradação do solo resultante de práticas agrícolas intensivas apresenta desafios para a produção bem-sucedida de tomate também. Enquanto isso, em escala global, as mudanças climáticas resultam em padrões climáticos imprevisíveis, como ondas de calor, chuvas fortes e incêndios florestais, representando desafios para a manutenção de condições ótimas de cultivo de tomate .

Para navegar por esses desafios, os produtores costumam confiar em previsões do tempo e amostras de solo para orientar suas decisões de manejo. No entanto, os últimos anos testemunharam o surgimento de tecnologia moderna, como análises de imagens de satélite multiespectrais. Um líder notável da indústria que abraçou esse movimento evolutivo é a empresa Morning Star, a maior processadora de tomates do mundo. Neste estudo de caso, exploraremos sua decisão de utilizar o EOSDA Crop Monitoring e como essa nova prática está revolucionando o futuro da agricultura.

Visão Geral: Sobre A Empresa Morning Star

A empresa Morning Star foi fundada em 1970 por Chris Rufer como uma pequena empresa de transporte de tomates na Central Valley da Califórnia. Hoje, a empresa se tornou o maior processador de tomates do mundo, operando três fábricas dedicadas apenas a tomates. A Morning Star fornece mais de 40% do mercado nacional com tomates picados e pasta de tomate para fabricantes de alimentos, varejistas e serviços de alimentação, tendo alcançado reconhecimento global na indústria do tomate ao liderar mudanças inovadoras na tecnologia de produção que aumentaram a eficiência em todo o setor.

Apesar da significativa expansão da empresa, a Morning Star manteve seus valores fundamentais de produzir produtos de tomate de alta qualidade, garantir que as expectativas de atendimento ao cliente sejam atendidas e operar de maneira ambientalmente consciente. Os produtos da Morning Star geram mais de $800 milhões em vendas anuais. Notavelmente, a empresa continua o compromisso de Chris Rufer de transportar seus tomates dos campos para a fábrica de processamento, uma prática que manteve consistentemente por mais de 50 anos.

Atualmente, a Morning Star está atendendo produtores do sul ao norte da Califórnia e em todo o Vale Central em uma área total de cerca de 112.000 hectares.

Normalmente, a temporada de cultivo de tomate na Califórnia começa por volta de meados de março, começando em Bakersfield, onde os primeiros campos são plantados. O processo começa no sul da Califórnia e progride gradualmente para o norte, com alguns campos no norte da Califórnia sendo plantados em abril. O plantio ocorre em ambos os lados, movendo-se em direção ao meio e Stockton, que geralmente contém os últimos campos. Esta fase dura até o final de junho, sendo meados de junho o tempo médio de conclusão. Uma vez que julho chega, o plantio raramente é feito, pois é considerado tarde demais. O objetivo é terminar todo o plantio no início de julho.

Quando se trata de colheita, os campos plantados em março são normalmente colhidos em julho, representando um período de crescimento de aproximadamente 3 a 4 meses. Os campos plantados em abril são colhidos no final de agosto ou setembro. As colheitas mais tardias ocorrem no final de outubro. À medida que novembro se aproxima, geralmente não há campos restantes para a colheita.

Desafios: Superirrigação, Deficiências Nutricionais, Disponibilidade De Imagens

Alguns dos problemas, neste caso específico, surgem principalmente devido ao uso excessivo de água na irrigação. Particularmente em dias quentes, os produtores tendem a regar excessivamente suas culturas, negligenciando o fato de que a irrigação poderia ser conservada se as necessidades hídricas da planta fossem adequadamente atendidas pelo conteúdo de umidade do solo. Ao manter o conteúdo de água volumétrico ideal no solo, dependendo do seu tipo, pode-se garantir um fornecimento de água consistente e suficiente, eliminando a necessidade de rega desnecessária baseada apenas nas condições climáticas.

É aqui que a plataforma e o sistema Gradient entram em jogo. Através da utilização de agritech de precisão, os produtores podem melhorar significativamente suas práticas de irrigação além de depender apenas da evapotranspiração ou dados meteorológicos.

Além disso, as deficiências nutricionais, particularmente em tomates, surgiram como outra preocupação significativa. Como resultado, a Gradient tem trabalhado no desenvolvimento de um programa de nutrição aprimorado para resolver este problema para os produtores. Este esforço contínuo representa um passo importante para resolver este problema e garantir culturas mais saudáveis.

Finalmente, a frequência, qualidade e custo das imagens de campo foram uma das áreas de melhoria que a Gradient foi especificamente encarregada pela empresa Morning Star de explorar.

campo de tomate
Campo de tomate na Califórnia, EUA. Image: A Empresa Morning Star.

Jesus Salcedo, Engenheiro de Software na Gradient, começou como membro da equipe de R&D em 2018, testando vários meios tecnológicos nos campos para melhorar as práticas de irrigação e ver se eles podem melhorar os rendimentos e ter melhores tomates usando menos água. Quando Jesus entrou para a equipe, eles já haviam realizado inúmeros experimentos desde 2012, então, na maioria dos casos, eles sabiam exatamente quais sensores funcionavam e quais não funcionavam.

A última peça de tecnologia que faltava, imagens de campo, estava ganhando popularidade em 2018. Como resultado, a equipe de R&D da Gradient começou a investigar a viabilidade de adquirir imagens de saúde das culturas usando drones e satélites, depois costurar, processá-las e fornecê-las em uma plataforma como fonte de análise visual.

A recém-criada Gradient Crop Yield Solutions teve um sucesso significativo. O entusiasmo dos produtores levou a equipe a expandir seus testes em resposta à crescente demanda, levando à criação da Gradient como uma empresa independente em 2019.

Para acomodar a crescente demanda, a equipe da Gradient tem trabalhado continuamente na melhoria de sua infraestrutura e na expansão de suas operações. Embora tenha havido inúmeros pedidos para abrir o programa para campos e produtores adicionais, eles têm sido cautelosos em manter a qualidade do serviço durante esta fase de expansão. Em termos de imagens aéreas, a equipe passou de drones para aviões, pois perceberam que os drones eram impraticáveis para cobrir grandes áreas de forma eficiente. No entanto, o custo por acre para imagens de avião e a frequência de revista (8 imagens por ano) provaram ser um fator limitante, levando a equipe a explorar opções mais econômicas, mantendo uma resolução comparável.

Em 2022, fiz uma comparação de três tecnologias: drones, aviões e satélites e apresentei aos produtores em uma de nossas conferências. Descobrimos que todas essas fontes eram capazes de fornecer imagens semelhantes e identificar as mesmas áreas de preocupação. No entanto, com os satélites, estávamos recebendo quase três vezes mais imagens por temporada do que aviões e drones por uma fração do custo. Quando combinado com nossa plataforma que possui dados de sensores no solo, você tem uma plataforma muito forte com olhos no céu e olhos no solo. Os produtores realmente gostaram da combinação de ambas as tecnologias. Eles agora são capazes de entender como seus campos estão indo e como estão progredindo dia após dia, semana após semana. Então, agora, estamos fornecendo a eles acesso tanto ao EOSDA Crop Monitoring quanto à nossa plataforma e planejamos expandir criando uma plataforma tudo-em-um, onde eles serão capazes de realizar monitoramento de culturas, capina, nutrição de culturas, automação de válvulas e manejo de pragas.

Agora, a missão da Gradient é fornecer aos produtores uma plataforma abrangente que integra várias tecnologias. Atualmente, apenas o monitoramento de culturas com base em análises de imagens de satélite é oferecido como um serviço, mas a capina a laser, a nutrição de culturas, o monitoramento de pragas e o controle automatizado de válvulas estão sendo pesquisados e desenvolvidos. O objetivo é oferecer aos produtores uma plataforma unificada que combine diversas tecnologias para otimizar suas operações. Inicialmente, o foco era no monitoramento da irrigação, começando com 6.200 hectares. O sucesso da equipe levou a uma rápida expansão, atingindo 12.000 hectares em 2020 e crescendo ainda mais para 23.000 hectares em 2022. A equipe pretende expandir para aproximadamente 26.000 hectares em 2023 e está projetando um crescimento adicional para 35.000 a 40.000 hectares nos anos subsequentes.

EOSDA Crop Monitoring

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Soluções: Plataforma Online, Dados De Satélite, Monitoramento

A equipe da Gradient atualmente opera uma plataforma abrangente projetada explicitamente para fins de monitoramento de culturas. Seu principal serviço gira em torno de equipar os produtores com uma variedade de sensores para auxiliar no processo de tomada de decisão de irrigação. Isso inclui medições como conteúdo volumétrico de água, temperatura do ar, umidade relativa e estresse das plantas. Além disso, eles adquirem dados sobre o estresse das plantas, que são combinados com imagens de satélite para avaliar o progresso dos campos ao longo da estação de crescimento. As imagens de satélite servem como um meio para verificar os dados e avaliar a uniformidade do campo.

Captura de tela da plataforma Gradient
Captura de tela da Gradient Crop Yield Solutions com análise integrada de imagens de satélite da EOSDA Crop Monitoring. Image: Gradient.

Para ilustrar, usando o EOSDA Crop Monitoring e a plataforma Gradient, a equipe da Gradient examina os dados coletados para avaliar a condição do campo, identificando quaisquer indícios de estresse e monitorando os níveis de conteúdo volumétrico de água. Ao correlacionar os dados recebidos dos sensores de solo com os valores NDVI em todo o campo, a equipe estabelece correlações entre leituras de sensores semelhantes. Por exemplo, se os sensores estão posicionados em áreas verdes claras ou escuras, quaisquer outros locais com leituras comparáveis provavelmente experimentarão níveis de estresse semelhantes nas culturas. Essa abordagem permite que eles extrapolam a condição geral do campo com base nos dados disponíveis.

A imagem de satélite nos permite monitorar essas diferentes áreas sem ter que estar lá no campo. E se identificarmos quaisquer problemas ou preocupações dentro do campo, podemos enviar um técnico ou alertar o produtor sobre os possíveis problemas. Isso nos poupa da necessidade de visitar constantemente os campos para verificações que podem não ser necessárias.

Os produtores têm acesso conveniente ao EOSDA Crop Monitoring, onde podem visualizar dados detalhados sobre seus campos diariamente. Além disso, a Gradient fornece uma visão geral abrangente das condições do campo por meio das informações apresentadas em sua plataforma. Para facilitar a análise de dados alimentada por satélite, eles oferecem um link clicável que direciona os produtores para o EOSDA Crop Monitoring, que abre em uma nova aba do navegador. Isso permite aos produtores a opção de explorar os dados de imagem associados aos seus campos, caso optem por fazê-lo.

um link para o EOSDA Crop Monitoring
A integração do EOSDA Crop Monitoring e Gradient Crop Yield Solutions. Image: Gradient.

Analisar as condições do campo remotamente por meio de imagens de satélite fornece aos produtores informações importantes. No entanto, a Gradient vai ainda mais longe, oferecendo uma abordagem mais personalizada.

Eles empregam técnicos de campo que são responsáveis por monitorar e observar as condições dentro dos campos de seus produtores. Esses técnicos são enviados para avaliar o estado dos campos e fornecer uma análise adicional em campos que mostram alto estresse. Uma vez concluída a avaliação, eles informam prontamente o produtor sobre quaisquer descobertas pertinentes e oferecem assistência necessária para resolver a situação.

Normalmente, a equipe da plataforma se envolve em comunicação direta e colaboração com os próprios produtores ou com os gerentes de campo responsáveis por supervisionar as fazendas ou ranchos. Eles estabelecem contato e treinamento com os indivíduos apropriados para garantir uma comunicação eficaz. Reuniões mensais com os produtores são prática padrão, além de reuniões adicionais conforme seus pedidos.

Mesmo que os produtores não encontrem problemas específicos ou entrem em contato, nós agendamos proativamente reuniões a cada duas a três semanas para revisar os dados, discutir o progresso do campo e abordar quaisquer preocupações. Nosso compromisso com um atendimento ao cliente excepcional é motivo de orgulho para nós, pois nos esforçamos para manter um envolvimento ativo durante todo o processo de crescimento, apoiado de perto os produtores.

captura de tela do campo de um agricultor da Gradient no EOSDA Crop Monitoring
Campo do parceiro da Gradient na Califórnia, EUA.

Além disso, a Gradient estende seus serviços para ajudar novos produtores que podem não ter experiência no cultivo de tomates. Por meio de sua própria plataforma, eles fornecem orientação e insights, permitindo que os produtores desenvolvam um sólido entendimento sobre a agricultura de tomate. Notavelmente, a Gradient alcançou um sucesso notável na colaboração com produtores de primeiro ano. Por exemplo, um de seus produtores, que era novo no cultivo de tomates em 2022, utilizou a plataforma Gradient com imagens do EOSDA Crop Monitoring e alcançou um rendimento impressionante de aproximadamente 65 toneladas por acre no final da temporada. Este resultado é particularmente notável para um produtor de primeira viagem. Um aspecto que ressoou com ele foi o valor da plataforma durante um período em que ele sofreu uma lesão, tornando-o incapaz de estar fisicamente presente nos campos por cerca de um mês e meio. Ele confiou apenas na plataforma Gradient e nas imagens do EOSDA Crop Monitoring durante esse tempo, que lhe forneceram atualizações precisas sobre o status do campo e afirmaram que ele estava implementando práticas corretas. Ao testemunhar os resultados positivos no final da colheita, ele expressou profunda satisfação, atribuindo seu sucesso à contribuição indispensável da plataforma.

Resultados: Sinergia De Sensores Remotos E De Solo, AI Personalizada, Aumento Da Área

O uso combinado do EOSDA Crop Monitoring e Gradient Crop Yield Solutions ajudou a Gradient a economizar aos agricultores 10-15% nos custos de irrigação, em comparação com as práticas de irrigação padrão do produtor.

Salcedo também observou que a avaliação dos tipos de solo e suas capacidades de retenção de água usando imagens multiespectrais tem espaço para melhorias. Normalmente, as imagens de satélite fornecem dados de refletância de superfície e umidade do solo, mas para realizar a análise mais precisa, isso precisa ser complementado com medições precisas da arquitetura do solo local.

Fontes de dados abertas que fornecem informações sobre tipos de solo podem conter classificações de tipo de solo imprecisas, que, de acordo com a experiência da Gradient, podem não refletir com precisão as composições atuais do solo. Os solos podem mudar ao longo do tempo, e suas características podem variar, incluindo variações relacionadas à profundidade. Por exemplo, mapas de solo disponíveis publicamente, embora indiquem o conteúdo de argila, podem falhar ao levar em conta misturas de argila e barro de argila, influenciando as capacidades de retenção de água, o que pode levar a erros na irrigação.

Considerando que a coleta de dados no solo da Gradient normalmente captura o comportamento das plantas durante os períodos de pico de estresse, como os momentos mais quentes do dia, combinar essas informações com a modelagem de conteúdo de solo profundo e imagens de satélite apresentando bandas de comprimento de onda específicas para a agricultura prova ser altamente valioso. Essa abordagem permite avaliar a atividade fotossintética, identificar áreas estressadas e relacioná-las com resultados de rendimento específicos, permitindo previsões confiáveis para colheitas futuras.

classificação de campo de campos de tomate na Califórnia
Classificação de campo de pequenas fazendas. Tomates, CA.

Como resultado, a Gradient tem como objetivo desenvolver uma solução que integrará perfeitamente os dados de solo e de satélite e fornecerá aos produtores insights acionáveis. Esses objetivos são possíveis de serem alcançados de várias maneiras, com a personalização do EOSDA Crop Monitoring no futuro próximo e soluções de AI personalizadas nos planos de longo prazo.

A EOSDA oferece um recurso indispensável para cientistas do solo experientes que possuem suas próprias descobertas de pesquisa em modelos de elevação digital e métodos para a verificação de mapas de previsão do solo .

Uma das maneiras de continuar aprimorando a própria plataforma da Gradient é visualizar os locais de seus sensores no solo e os dados correspondentes. Além disso, eles expressaram entusiasmo pelo potencial dos novos satélites lançados, que são especificamente projetados para aplicações agrícolas. Espera-se que esses satélites avançados ofereçam algoritmos e insights aprimorados. Embora não haja planos imediatos para a integração direta da API em sua plataforma, Salcedo mostrou interesse nas possibilidades futuras. No entanto, a atual parceria com a EOSDA envolve a expansão de suas operações e a cobertura do maior número possível de hectares.

A equipe da Gradient observou feedback positivo dos produtores em relação ao uso de imagens de satélite e fornece treinamento completo para garantir que eles possam utilizar efetivamente a plataforma. Os utilizadores apreciam a capacidade de aceder a gráficos informativos, acompanhar curvas de vegetação de plantas com base no NDVI médio, examinar percentagens de área, avaliar zonas de campo e utilizar outras funcionalidades avançadas. Estas funcionalidades incluem notavelmente o quadro de líderes do campo e opções de índice melhoradas, que oferecem a flexibilidade de avaliar índices médios, seja por quantidades específicas de hectares no campo ou como valores percentuais, fornecendo uma visão geral abrangente das condições do campo.

A Gradient tem como objetivo continuar a colaboração e prevê um crescimento significativo, com o objetivo de longo prazo de expandir para centenas de milhares de acres. Eles antecipam que sua parceria com o EOSDA Crop Monitoring também se desenvolverá em conjunto com suas operações em expansão.

Sobre o promotor:

Karolina Koval Escritora Sênior de Ciências na EOS Data Analytics

Karolina está atualmente cursando um BSc na Pennsylvania State University. Ela se destaca na comunicação do valor científico das soluções precisas e sustentáveis da EOSDA de uma maneira fácil de ler. Karolina é uma defensora dedicada ao empoderamento pessoal, esforçando-se para representar e elevar as mulheres ucranianas na comunidade global STEM. Ela é membro da AWIS, WIT e outras organizações.

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