{"id":45055,"date":"2026-10-05T10:00:43","date_gmt":"2026-10-05T13:00:43","guid":{"rendered":"https:\/\/rehagro.com.br\/blog\/?p=45055"},"modified":"2026-10-05T08:27:08","modified_gmt":"2026-10-05T11:27:08","slug":"sensores-no-diagnostico-de-solo-e-planta","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/rehagro.com.br\/blog\/sensores-no-diagnostico-de-solo-e-planta\/","title":{"rendered":"Sensores no diagn\u00f3stico de solo e planta: potencial real, limita\u00e7\u00f5es e o que esperar do futuro"},"content":{"rendered":"

AO campo da agricultura de precis\u00e3o raramente gerou tanto entusiasmo quanto o tema dos sensores aplicados \u00e0 an\u00e1lise de solo e planta<\/strong>. Nas \u00faltimas d\u00e9cadas, promessas de equipamentos capazes de substituir o laborat\u00f3rio em segundos se multiplicaram em feiras, publica\u00e7\u00f5es e redes sociais.<\/p>\n

Ao mesmo tempo, pesquisadores que trabalham diariamente com essas tecnologias alertam: o potencial \u00e9 real, mas exige responsabilidade t\u00e9cnica para n\u00e3o se transformar em frustra\u00e7\u00e3o para o produtor que investe e para a tecnologia que ainda precisa amadurecer.<\/p>\n

Este artigo re\u00fane os principais conceitos, resultados de pesquisa e alertas pr\u00e1ticos sobre sensores para diagn\u00f3stico agr\u00edcola, com base em estudos conduzidos em parceria entre academia e mercado ao longo de quase uma d\u00e9cada.<\/p>\n

O que s\u00e3o sensores na agricultura e como se diferenciam do laborat\u00f3rio tradicional<\/h2>\n

Para compreender o papel dos sensores no diagn\u00f3stico agr\u00edcola, \u00e9 necess\u00e1rio primeiro entender onde eles se encaixam dentro da cadeia anal\u00edtica tradicional<\/strong>.<\/p>\n

A sequ\u00eancia anal\u00edtica convencional e seus gargalos<\/h3>\n

A an\u00e1lise laboratorial de solo ou planta envolve uma sequ\u00eancia longa de etapas: coleta da amostra em campo<\/a><\/strong>, transporte, secagem, peneiramento, obten\u00e7\u00e3o de al\u00edquota e, finalmente, a aplica\u00e7\u00e3o de m\u00e9todos qu\u00edmicos com uso de reagentes para a determina\u00e7\u00e3o dos nutrientes ou atributos de interesse.<\/p>\n

Cada etapa dessa cadeia acrescenta tempo, custo log\u00edstico e risco de erro. A qualidade da amostragem, em especial, \u00e9 determinante: se a coleta n\u00e3o for representativa da \u00e1rea, toda a an\u00e1lise posterior j\u00e1 parte de um ponto comprometido<\/strong>. Do ponto de vista de acur\u00e1cia, por\u00e9m, o m\u00e9todo convencional bem executado e certificado produz resultados confi\u00e1veis e continua sendo a refer\u00eancia do diagn\u00f3stico agron\u00f4mico no Brasil.<\/p>\n

O boletim 100 do IAC, resultado de d\u00e9cadas de experimenta\u00e7\u00e3o desde os anos 1960, segue como o principal documento de interpreta\u00e7\u00e3o e recomenda\u00e7\u00e3o do pa\u00eds. Esse arcabou\u00e7o n\u00e3o ser\u00e1 substitu\u00eddo pelos sensores e essa \u00e9 uma afirma\u00e7\u00e3o intencional.<\/p>\n

Onde os sensores entram: an\u00e1lise direta de amostras s\u00f3lidas<\/h3>\n

Do ponto de vista da qu\u00edmica anal\u00edtica, os sensores como NIR (espectroscopia no infravermelho pr\u00f3ximo) e XRF (fluoresc\u00eancia de raio X)<\/strong> s\u00e3o t\u00e9cnicas de an\u00e1lise direta de amostras s\u00f3lidas. Isso significa que, ao contr\u00e1rio dos m\u00e9todos convencionais, n\u00e3o \u00e9 necess\u00e1rio transformar a amostra em solu\u00e7\u00e3o nem utilizar reagentes qu\u00edmicos.<\/p>\n

Essa caracter\u00edstica oferece duas vantagens concretas:<\/p>\n

    \n
  1. Velocidade<\/strong>: sem o processo de dissolu\u00e7\u00e3o e rea\u00e7\u00e3o qu\u00edmica, o tempo de an\u00e1lise cai significativamente.<\/li>\n
  2. Custo ambiental<\/strong>: a elimina\u00e7\u00e3o de reagentes reduz o descarte de res\u00edduos qu\u00edmicos e simplifica a opera\u00e7\u00e3o.<\/li>\n<\/ol>\n

    Mas h\u00e1 um ponto fundamental que muitas apresenta\u00e7\u00f5es comerciais omitem: o potencial do sensor s\u00f3 se expressa completamente quando a amostra \u00e9 processada<\/strong>, ou seja, seca, homogeneizada e peneirada. Levar o sensor diretamente ao campo, sem esse preparo, resulta em perda de desempenho que pode ser expressiva.<\/p>\n

    \"E-book<\/a><\/p>\n

    Por que levar o sensor ao campo \u00e9 mais dif\u00edcil do que parece<\/h2>\n

    O grande sonho da agricultura de precis\u00e3o<\/a><\/strong> \u00e9 instalar sensores diretamente em m\u00e1quinas que percorrem o campo, gerando mapas de atributos em alta resolu\u00e7\u00e3o espacial sem a necessidade de amostrar, embalar e transportar solo. A densidade de informa\u00e7\u00e3o que isso geraria seria transformadora para o manejo localizado.<\/p>\n

    O problema \u00e9 que o campo imp\u00f5e vari\u00e1veis que o laborat\u00f3rio n\u00e3o tem.<\/p>\n

    O efeito da umidade no desempenho do sensor NIR<\/h3>\n

    O sensor NIR \u00e9 altamente sens\u00edvel \u00e0 presen\u00e7a de \u00e1gua<\/strong> na amostra. Dados de pesquisa mostram que, a cada incremento de 5% na umidade da amostra de solo, o coeficiente de determina\u00e7\u00e3o (R\u00b2) cai de 0,94 para 0,61 \u2014 o que representa um aumento de erro superior a 1.000%. No campo, onde a umidade do solo varia continuamente com as chuvas e a evapotranspira\u00e7\u00e3o, manter condi\u00e7\u00f5es anal\u00edticas est\u00e1veis \u00e9 um desafio t\u00e9cnico de dif\u00edcil solu\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

    Al\u00e9m da umidade, a heterogeneidade natural da amostra em campo tamb\u00e9m compromete a reprodutibilidade dos resultados.<\/p>\n

    O tradeoff entre praticidade e precis\u00e3o<\/h3>\n

    Quando o sensor \u00e9 levado ao campo, ganha-se praticidade e perde-se precis\u00e3o<\/strong>. Esse \u00e9 um tradeoff que existe e precisa ser assumido com honestidade. A quest\u00e3o a responder para cada aplica\u00e7\u00e3o \u00e9: qual \u00e9 o n\u00edvel de erro aceit\u00e1vel?<\/p>\n

    Para um mapeamento explorat\u00f3rio que busca identificar zonas contrastantes de fertilidade dentro de um talh\u00e3o, um erro maior pode ser toler\u00e1vel. Para uma recomenda\u00e7\u00e3o de aduba\u00e7\u00e3o que definir\u00e1 doses espec\u00edficas, o erro precisa ser menor e precisa ser conhecido.<\/p>\n

    Esse ponto \u00e9 cr\u00edtico: grande parte das ofertas comerciais de an\u00e1lise via sensor no mercado n\u00e3o informa o erro associado ao diagn\u00f3stico entregue. Isso equivale a receber uma an\u00e1lise convencional sem ter acesso ao desvio padr\u00e3o e aos crit\u00e9rios de acredita\u00e7\u00e3o do laborat\u00f3rio.<\/p>\n

    NIR e XRF: o que cada sensor consegue e o que n\u00e3o consegue estimar<\/h2>\n

    Um projeto de pesquisa conduzido entre 2022 e 2025, com financiamento da FINEP e apoio da FAPESP, em parceria entre a CENA\/USP e a Ribersolo, gerou um banco de dados de escala nacional com amostras de solo e planta submetidas tanto \u00e0 an\u00e1lise convencional de refer\u00eancia quanto \u00e0 an\u00e1lise pelos sensores NIR e XRF.<\/p>\n

    Os modelos foram desenvolvidos com t\u00e9cnicas de estado da arte em machine learning, com processamento realizado em colabora\u00e7\u00e3o com pesquisadores da Universidade de Sydney. Os resultados, apresentados publicamente pela primeira vez, oferecem um panorama t\u00e9cnico robusto sobre o que cada sensor consegue estimar.<\/p>\n

    Desempenho para atributos de solo<\/h3>\n
    \n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n\n
    Atributo<\/strong><\/th>\nNIR<\/th>\nXRF<\/strong><\/th>\nDestaque<\/strong><\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n
    Textura<\/td>\nBom potencial<\/td>\nBom potencial<\/td>\nXRF 17\u201320% superior ao NIR<\/td>\n<\/tr>\n
    Mat\u00e9ria org\u00e2nica<\/td>\nAlto potencial<\/td>\nPotencial menor<\/td>\nNIR 28% superior; fus\u00e3o de dados melhora resultado<\/td>\n<\/tr>\n
    CTC<\/td>\nBom potencial<\/td>\nBom potencial<\/td>\nXRF 16% superior<\/td>\n<\/tr>\n
    Soma de bases \/ C\u00e1lcio<\/td>\nLimitado<\/td>\n\u00danico com potencial<\/td>\nApenas XRF<\/td>\n<\/tr>\n
    Atributos de acidez<\/td>\nLimitado<\/td>\nLimitado<\/td>\nBaixa performance em escala nacional<\/td>\n<\/tr>\n
    Pot\u00e1ssio, magn\u00e9sio<\/td>\nLimitado em escala nacional<\/td>\nPotencial local<\/td>\nModelos por fazenda podem funcionar<\/td>\n<\/tr>\n
    F\u00f3sforo<\/td>\nMuito dif\u00edcil<\/td>\nMuito dif\u00edcil<\/td>\nNem em escala local<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n

    Um ponto importante: para nutrientes como pot\u00e1ssio, c\u00e1lcio e magn\u00e9sio, os modelos em escala nacional apresentaram limita\u00e7\u00f5es. Por\u00e9m, em n\u00edvel local a predi\u00e7\u00e3o desses elementos pode fazer sentido e merece explora\u00e7\u00e3o espec\u00edfica.<\/p>\n

    Desempenho para an\u00e1lise foliar<\/h3>\n

    Na an\u00e1lise de folha, o cen\u00e1rio \u00e9 mais favor\u00e1vel para os sensores<\/strong>. Praticamente todos os macronutrientes e a maioria dos micronutrientes apresentam bom desempenho quando a amostra est\u00e1 processada:<\/p>\n