A tomada de decisão no campo e na gestão de riscos depende cada vez mais de informações precisas sobre o ambiente. Conhecer as condições do solo, acompanhar o comportamento do clima e construir um histórico confiável de dados são etapas importantes para transformar tecnologia em decisões mais bem fundamentadas.
Esse foi um dos principais pontos abordados por Luciano Loman, fundador e diretor executivo da METOS® Brasil, durante entrevista ao canal Rio Grande é Agro no ConBAP 2026, realizado em conjunto com a 17ª International Conference on Precision Agriculture (ICPA).
Ao longo da conversa, Luciano explicou como tecnologias de monitoramento permitem observar variáveis que não estão disponíveis apenas pela análise visual, como a umidade e a temperatura em diferentes camadas do solo. Também falou sobre o uso de dados locais para melhorar previsões meteorológicas, a aplicação de inteligência artificial e o uso dessas informações em áreas como irrigação, Defesa Civil e prevenção de deslizamentos.
O que o mapeamento do solo revela além da superfície?
Grande parte das decisões relacionadas ao manejo depende das condições do solo. O problema é que muitas dessas características não podem ser identificadas apenas pela observação da superfície.
O mapeamento do solo em alta resolução permite justamente investigar essas características e entender como elas variam dentro de uma mesma área. Entre as informações que podem ser obtidas está a Condutividade Elétrica Aparente do Solo (CEa), uma variável que ajuda a identificar a variabilidade espacial de características relacionadas ao solo, como salinidade, lixiviação, teor de argila e matéria orgânica.
É nesse contexto que se aplica o METOS® TSM, sensor de mapeamento que pode ser acoplado a um quadriciclo ou a um trator compacto para realizar medições em movimento. A tecnologia permite coletar dados de forma rápida e com alta resolução espacial, criando mapas que ajudam a visualizar diferentes zonas dentro de uma mesma área.
Em vez de depender exclusivamente de amostragens pontuais, o produtor pode obter uma visão mais ampla da variabilidade do solo. Isso ajuda a identificar áreas que apresentam características diferentes e que, portanto, podem exigir estratégias de manejo distintas.
Os dados coletados pelo METOS® TSM são processados automaticamente e podem ser acessados ainda em campo. Dessa forma, as informações podem ser avaliadas durante a própria operação e utilizadas para orientar os próximos passos. Também é possível exportar os dados para softwares de gerenciamento espacial para análises posteriores.
Na prática, o mapeamento transforma características que não são visíveis na superfície em informações espaciais que podem apoiar a definição de zonas de manejo, o planejamento da irrigação e outras decisões relacionadas ao uso mais eficiente dos recursos.
E é justamente essa capacidade de “olhar para dentro do solo” que Luciano Loman destaca ao explicar o papel do mapeamento em alta resolução: conhecer melhor as condições de cada zona permite trabalhar com informações que dificilmente seriam obtidas apenas pela observação visual ou por análises pontuais.
Monitoramento do solo ajuda a entender a zona radicular
Além do mapeamento, sensores instalados em diferentes profundidades permitem acompanhar variáveis importantes para o desenvolvimento das plantas.
O monitoramento da umidade e da temperatura do solo em múltiplas camadas ajuda a entender as condições encontradas pelas raízes ao longo do perfil.
Essa informação é especialmente relevante em sistemas irrigados. Saber quanto de água está disponível no solo e até onde as raízes conseguem explorar permite avaliar com maior precisão a necessidade de uma nova irrigação.
Na prática, a decisão deixa de depender apenas de uma estimativa ou de uma avaliação pontual. O produtor pode cruzar as informações sobre a condição atual do solo com a profundidade das raízes e com a expectativa de chuva para decidir se precisa irrigar, quando fazer isso e qual o melhor momento para evitar um uso desnecessário de água e energia.
O monitoramento, portanto, não serve apenas para saber quanto de água existe no solo. Ele ajuda a transformar essa informação em uma decisão operacional.
Onde entra a inteligência artificial na previsão do tempo?
A inteligência artificial é outro elemento importante nessa evolução do monitoramento climático.
A METOS® já utiliza inteligência artificial há alguns anos para aplicações relacionadas à previsão do tempo. Um dos pontos destacados na entrevista foi a importância de combinar diferentes modelos meteorológicos com observações feitas diretamente no local.
Uma previsão meteorológica para uma cidade nem sempre representa as condições encontradas em uma propriedade localizada a dezenas de quilômetros de distância. Isso acontece porque as características locais podem modificar o comportamento do tempo.
A instalação de uma estação meteorológica na área permite obter uma observação mais próxima da realidade daquele local e acompanhar seu microclima.
A METOS® trabalha com diferentes modelos de previsão meteorológica executados em paralelo. Esses modelos são desenvolvidos por diferentes centros meteorológicos e podem apresentar desempenhos distintos dependendo da região e das condições analisadas.
Quando existem dados observados diretamente na propriedade, essas informações podem ser utilizadas para avaliar o desempenho dos modelos naquele local e dar maior peso às previsões que apresentam melhor comportamento para aquela região.
Dessa forma, a inteligência artificial não atua isoladamente. Ela faz parte de um processo que combina modelos meteorológicos, observações locais e dados históricos.
Inteligência artificial começa com dados de qualidade
A discussão sobre inteligência artificial muitas vezes se concentra nas ferramentas que serão utilizadas no futuro. Mas existe uma etapa anterior que é fundamental: construir uma base de dados confiável.
Para Luciano, esse é um dos principais desafios para quem pretende utilizar cada vez mais inteligência artificial na produção.
Um produtor pode já ter diferentes conjuntos de informações da propriedade, como mapas de solo, mapas de colheita e mapas de plantio. O próximo passo é conseguir relacionar esses dados com outras variáveis que influenciam o resultado da operação, especialmente o clima.
Quanto choveu em determinado período? Como estava a temperatura? Qual foi o impacto dessas condições sobre uma determinada operação? Como o comportamento climático variou de um ano para outro?
A construção desse histórico permite compreender melhor a relação entre as condições ambientais e os resultados obtidos na propriedade.
É justamente esse conjunto de informações que pode formar a base para aplicações futuras de inteligência artificial.
Por isso, preparar uma propriedade para o uso da IA não significa apenas adotar uma nova ferramenta quando ela estiver disponível. Também significa começar hoje a coletar, organizar e preservar dados de qualidade.
Do campo às cidades: o monitoramento climático tem outras aplicações
Embora a agricultura seja uma das áreas diretamente beneficiadas pelo monitoramento climático, os mesmos princípios podem ser aplicados em outros contextos.
Durante a entrevista, Luciano também destacou a atuação da METOS® em projetos relacionados à Defesa Civil, pesquisa e infraestrutura logística.
Em áreas urbanas, por exemplo, sensores podem ser utilizados para monitorar variáveis como chuva e nível dos rios. A instalação de equipamentos em diferentes pontos permite acompanhar a evolução de um evento e entender como uma alteração observada em determinado local pode afetar outras regiões.
Esse tipo de monitoramento é especialmente relevante em situações de chuva intensa e risco de inundação.
A combinação entre dados observados e previsão meteorológica também pode ajudar os órgãos responsáveis a identificar cenários de risco com maior antecedência e tomar decisões antes que o evento alcance sua maior intensidade.
Por que redes de monitoramento são importantes para prevenir desastres?
Eventos meteorológicos não respeitam limites administrativos.
Uma chuva intensa que acontece em uma parte de uma bacia hidrográfica pode gerar consequências em outra região horas depois. É o chamado efeito cascata, mencionado por Luciano durante a entrevista ao comentar situações envolvendo o Rio Guaíba e seus afluentes.
Por isso, o monitoramento de apenas um ponto pode não ser suficiente para compreender o comportamento de um evento que afeta uma área extensa.
Redes com diferentes pontos de observação permitem reunir mais informações sobre chuva, temperatura, vento e nível da água. Esses dados podem contribuir tanto para a análise do evento que está acontecendo quanto para a melhoria das previsões futuras.
A integração também é importante do ponto de vista da gestão pública. Situações de risco podem envolver municípios diferentes e exigir ações coordenadas entre órgãos municipais, estaduais e federais.
Quanto maior a área monitorada e melhor a integração entre os dados, maior é a capacidade de compreender a evolução de determinados eventos.
Monitoramento do solo também pode contribuir para identificar risco de deslizamentos
O monitoramento ambiental também pode ser aplicado na identificação de condições associadas ao risco de deslizamentos.
A ocorrência de um deslizamento está relacionada a diferentes fatores, mas a quantidade de chuva acumulada e a condição de umidade do solo podem fornecer informações importantes para a avaliação do risco.
Segundo Luciano, a combinação entre sensores de umidade do solo e dados de chuva acumulada permite desenvolver índices que podem ser utilizados na geração de alertas.
A lógica é acompanhar as condições que precedem situações de maior risco. Quando os dados indicam um cenário preocupante, os órgãos responsáveis podem receber informações que apoiem a tomada de decisão.
O objetivo não é apenas registrar que um evento aconteceu, mas identificar condições que possam indicar que determinado cenário está se tornando mais crítico.
Dados confiáveis precisam ser construídos ao longo do tempo
Um dos pontos mais importantes da entrevista aparece justamente quando Luciano fala sobre o futuro.
Tecnologias de monitoramento, previsão meteorológica e inteligência artificial dependem de dados. Mas não basta coletar informações de maneira pontual.
Para que um histórico seja realmente útil, é necessário manter a qualidade das medições ao longo dos anos.
Isso envolve não apenas instalar os equipamentos, mas também realizar manutenção, acompanhar o funcionamento dos sensores e garantir a continuidade da rede de monitoramento.
Um dado coletado hoje pode ter valor muito além da decisão tomada naquele momento. Ele pode fazer parte de um histórico utilizado posteriormente para comparar safras, avaliar padrões climáticos, calibrar modelos ou alimentar novas aplicações tecnológicas.
Por isso, a qualidade da informação depende também da qualidade do monitoramento ao longo do tempo.
A tecnologia está conectando observação e decisão
O que conecta os diferentes exemplos apresentados durante a entrevista é a transformação de dados ambientais em informações que podem apoiar decisões.
No solo, sensores ajudam a entender umidade, temperatura, compactação e outras características em diferentes profundidades.
Na meteorologia, estações locais fornecem observações que ajudam a compreender o comportamento do clima em uma determinada área e podem contribuir para melhorar as previsões.
Na Defesa Civil, redes de monitoramento permitem acompanhar chuva, nível de rios e condições do solo para apoiar a identificação de situações de risco.
Em todos esses casos, o princípio é semelhante: quanto melhor se conhece o ambiente, maior é a capacidade de tomar decisões com base em informações concretas.
A inteligência artificial amplia esse potencial, mas não substitui a necessidade de dados confiáveis. Pelo contrário, quanto mais as aplicações tecnológicas avançam, maior se torna a importância de construir uma base de informações consistente.
É por isso que o monitoramento realizado hoje pode ser parte importante da tecnologia utilizada amanhã.