04369naa a2200217 a 450000100080000000500110000800800410001910000190006024500940007926000090017352036250018265000290380765000130383665300240384965300270387370000170390070000220391770000170393970000200395677301750397621839482026-01-27       2025    bl uuuu     u00u1 u    #d1 aBRANDAO, Z. N.  aAgricultura de precisão e digitalbtecnologias para o algodoeiro.h[electronic resource]  c2025  aO Brasil possui a quinta maior área arável do planeta e, devido à sua posição geográfica, tornou-se o quinto maior produtor de 34 commodities agrícolas, sendo um dos maiores provedores de alimentos, madeira e fibras em âmbito global. Em crescimento acelerado desde o final do século passado, transformou-se de exportador de produtos agrícolas tropicais, como café, açúcar, frutas e cacau, para um importante fornecedor de commodities como soja, milho, algodão, etanol e carne. Se, por um lado, há evidentes vantagens para a balança comercial brasileira com a expansão do mercado consumidor, por outro, nossos produtores hoje têm uma clientela cada vez mais exigente, disputada também pelos grandes players estrangeiros. Impulsionados pelo constante avanço tecnológico para aumentar sua rentabilidade, os produtores buscam cada vez mais a automação de diversos processos para se manterem competitivos, sobretudo na cadeia do algodão. Nesse sentido, é preciso estar em dia com a adoção das tecnologias mais recentes, que promovam ganhos de eficiência associados à qualidade e à sustentabilidade do processo produtivo. Os dispositivos e as tecnologias de agricultura de precisão (AP) evoluem constantemente, assim como a gama de suas aplicações na rotina das fazendas. Ao menos em operações pontuais, a AP já é uma realidade no cotidiano dos produtores de algodão, mas o potencial de ampliação de seu uso é gigantesco, limitando-se apenas pelo processamento da enorme quantidade de dados gerados. Máquinas e robôs agrícolas estão sendo aprimorados para realizar tarefas como plantio, controle de plantas daninhas, pragas, colheita e monitoramento de lavouras de forma autônoma. Essa tendência levou à necessidade do uso de ferramentas computacionais de autoaprendizado, com possibilidade de transmissão em tempo real, como análise de big data (aprendizado de máquina, mineração de dados, análises estatísticas, análises preditivas etc.) e inteligência artificial, que são ferramentas promissoras utilizadas para otimizar operações agrícolas e aplicação de insumos com o objetivo de aumentar a produção e reduzir perdas de recursos e rendimento (Rodrigues et al., 2024; Elbasi et al., 2023). Vários sistemas de tecnologia de IoT (Internet of Things) que utilizam computação em nuvem, redes de sensores sem fio e análise de big data foram desenvolvidos para operações agrícolas inteligentes, incluindo sistemas de irrigação automatizados controlados à distância e sistemas inteligentes de monitoramento e previsão de doenças e pragas (Jha et al., 2019; Elijah et al., 2018). Técnicas de IA, incluindo aprendizado de máquina (por exemplo, redes neurais artificiais), têm sido usadas para estimar a evapotranspiração (ET), a umidade do solo e previsões de safras, para aplicação automatizada e precisa de água, fertilizantes, herbicidas e inseticidas. Essas tecnologias de ponta para o desenvolvimento e a implantação de gestão específica do local são parte integrante da AP. Embora em muitos casos ainda sejam necessárias validações e ajustes adaptativos de acordo com as necessidades e as características dos sistemas de produção e das propriedades agrícolas, diversas técnicas relacionadas à AP já tiveram seu valor provado, a exemplo da otimização operacional e da racionalização no uso de insumos, com claros reflexos na rentabilidade. Dessa forma, para permanecerem competitivos, os produtores precisam aderir a estratégias gerenciais baseadas em múltiplas fontes de informações e integradas pelo aparato da AP.  aAgricultura de Precisão  aAlgodão  aAgricultura digital  aVariabilidade espacial1 aZONTA, J. H.1 aRESENDE, A. V. de1 aGREGO, C. R.1 aSPERANZA, E. A.  tIn: BÉLOT, J. L.; VILELA, P. M. C. A. (ed.). Manual de boas práticas de manejo do algodoeiro em Mato Grosso. 5. ed. Cuiabá: Instituto Mato-Grossense do Algodão, 2025.