Cafeicultura no Brasil: da tradição à tecnologia

Cafeicultura no Brasil

A cafeicultura no Brasil, maior produtor e exportador mundial de café, com produção de 2025 estimada pela Conab (Companhia Nacional de Abastecimento) em 55,2 milhões de sacas, 1,8% maior em relação a anterior, vem passando por uma transição da gestão tradicional para a adoção de tecnologias avançadas da Cafeicultura de Precisão.


É o que mostra um estudo de revisão sobre o tema, detalhando a evolução e as tendências de pesquisas na área.


De acordo com a publicação, na cafeicultura brasileira já é real a aplicação de métodos geoestatísticos e estatísticos para caracterizar a variabilidade espacial dos atributos do solo, tanto químicos quanto físicos, essenciais para o manejo localizado da cultura.


A revisão também aborda a avaliação e o mapeamento da variabilidade de atributos da planta, como a produtividade e o teor de clorofila, e a distribuição espacial de pragas e doenças.


Além disso, discute a importância de tecnologias emergentes, como a aplicação em taxa variável, o uso de sensores de produtividade, o sensoriamento remoto por satélites e aeronaves remotamente pilotadas (ARP), e novas tecnologias baseadas em visão computacional e aprendizado de máquina para otimizar a gestão e a sustentabilidade das lavouras de café. Saiba mais neste artigo!

 

Evolução da produção de café no Brasil


Apesar de o Brasil apresentar uma característica de produção muito diversa, com grandes áreas ligadas ao agronegócio coexistindo com pequenos agricultores familiares, é possível notar avanços no uso de diferentes tecnologias para otimização do manejo e sustentabilidade na produção do café.


Destaca-se, neste sentido, a introdução da Cafeicultura de Precisão em lavouras de Minas Gerais, maior produtor nacional, tendo como objetivos principais a busca pela sustentabilidade do cultivo e o aumento da produção.


A Cafeicultura de Precisão é definida como um conjunto de técnicas e tecnologias que visam apoiar o gerenciamento das lavouras de café.


Ela se baseia no conhecimento da variabilidade espacial dos atributos do solo e da planta, buscando maximizar a lucratividade, a eficiência da fertilização e dos tratamentos, além da qualidade final do grão.


E foi justamente pelas pesquisas com a variabilidade espacial do solo, fundamental para um manejo preciso, especialmente na aplicação de fertilizantes, que foram iniciados os estudos sobre a Cafeicultura de Precisão, com aplicação de métodos geoestatísticos e amostragem em grade.


Estudos mostraram que a variabilidade de atributos químicos (como pH, P, K, Ca) e físicos do solo é acentuada, sendo crucial para a adoção de manejo localizado.


Grade amostral para a Cafeicultura de Precisão


Outras pesquisas desenvolveram metodologias para definir o tamanho ideal da grade de amostragem, como a OGI (Optimal Grid Indicator), que sugeriu que grades de 2 ou 3 pontos por hectare melhor representam os atributos da cultura – no caso do sistema Safra do Café, são usados 2 pontos por hectare para amostras da produtividade, visando a geração do mapa de variabilidade espacial da produtividade.


Além da fertilidade do solo, os estudos também avançam sobre mapeamentos de atributos relacionados à planta, como produtividade, vigor e características de crescimento (altura e diâmetro da copa), para direcionar a aplicação de pesticidas, o manejo de poda e a regulagem das colheitadeiras.


O mapeamento de produtividade, embora desafiador para o café devido às características da colheita, tem sido realizado tanto por meio de colheita manual georreferenciada quanto com o uso de sensores.


Esse método também se mostra bastante eficiente, pois permite uma análise mais precisa sobre a variabilidade da produção de uma área de café, ao se observar onde produz mais e menos. 


Inserção de novas tecnologias


Com o avanço da agricultura digital ou Agricultura 4.0, novas formas de monitoramento da variabilidade espacial surgiram, aplicando sensores terrestres, aéreos e orbitais.


1. Sensoriamento remoto


O sensoriamento remoto utiliza sensores acoplados a satélites, aeronaves ou radiômetros portáteis para fornecer informações espectrais e espaciais.


Essa tecnologia é um aliado importante para o monitoramento em macro e microescala, identificando vigor, sintomas de fitopatógenos, deficiências nutricionais e auxiliando na expansão e quantificação de áreas cafeeiras.


Apesar das contribuições, o sensoriamento remoto orbital enfrenta desafios como baixa resolução espacial e a intervenção de nuvens na aquisição de imagens.


Contudo, imagens de satélites como da constelação PlanetScope, com 3 metros de resolução espacial e 1 dia de resolução temporal, além do sensor MSI/Sentinel-2AB, com imagens com 10, 20 e 60 metros, e resolução temporal de 5 dias, tem contribuído para avanços nos métodos de monitoramento.

 

2. Aeronaves Remotamente Pilotadas


Para superar as limitações do sensoriamento remoto orbital (custos e resolução), as RPAs (ou VANTs/UAVs) ganharam destaque.

Elas fornecem imagens de alta resolução temporal e espacial a baixo custo operacional, sendo utilizadas para monitorar nutrientes foliares, estresse hídrico, e avaliar a qualidade do plantio mecanizado.


Estudos realizados em áreas de produção de café na Bahia mostram formas variadas de uso de VANTs para análise de falhas no plantio ou em sensores portáteis para monitoramento nutricional.


Outros estudos sobre sensoriamento remoto na cafeicultura no mesmo estado demonstraram a importância da densidade amostral para caracterizar a variabilidade espacial em cafeeiros no Planalto de Vitória da Conquista.


3. Sensores de colheita e Inteligência Artificial


O desenvolvimento de sensores de produtividade específicos para o café é complexo devido à maturação irregular e à arquitetura da planta.


No entanto, monitores de produtividade embarcados em colheitadeiras autopropelidas estão sendo testados e validaram dados com alta correlação.


Tecnologias emergentes, como a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (Machine Learning), estão sendo aplicadas para classificar frutos (verde ou cereja) e determinar o melhor momento da colheita com base na força de desprendimento, além de identificar defeitos nos grãos.


4. Aplicações em taxa variável


O conhecimento da variabilidade espacial é indispensável para o sistema de gerenciamento de zonas de aplicação, que utiliza o conceito de taxa variável, sendo esta o contrário da aplicação tradicional, em tava média, que resulta, muitas vezes, em aplicações além da necessidade nutricional do solo ou menos do que precisa.


Embora a adoção da taxa variável no café ainda seja limitada pela necessidade de máquinas específicas, estudos demonstram a sua eficiência.


Em comparação com métodos convencionais, a fertilização em taxa variável demonstrou ser vantajosa, resultando em maior eficiência energética e um aumento de até 34% na produtividade em algumas áreas, além de promover a homogeneização de nutrientes no solo ao longo dos anos.


Novos avanços da Cafeicultura de Precisão na atualidade


É possível observar, neste contexto, que a Cafeicultura de Precisão está em pleno desenvolvimento, renovando-se a cada ano e incorporando novas técnicas para garantir a sustentabilidade ambiental e econômica da produção de café.


A jornada da cafeicultura no Brasil, da tradição à tecnologia, tem sido marcada pela adoção progressiva de ferramentas como a geoestatística, o sensoriamento remoto e as RPAs, transformando a gestão da lavoura em um sistema mais eficiente e localizado.


O sistema Safra do Café encaixa-se neste progresso, ao introduzir uma metodologia inovadora para a previsão de safra do café e geração de mapas da variabilidade espacial da produtividade, o que permite um manejo mais objetivo das áreas de produção.


Além disso, permite o monitoramento constante das áreas de produção com imagens de satélite (sensor MSI/Sentinel-2AB), e análise sobre o vigor vegetativo, umidade do solo e da planta e riscos por altas temperaturas. Acesse o sistema e pratique a Cafeicultura de Precisão na sua lavoura.




Rozymario Bittencourt


Jornalista e analista de dados especializado em tecnologias do agronegócio, com foco em agricultura de precisão, sensoriamento remoto e ciência de dados aplicada à cafeicultura. É criador de Safra do Café.

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