Esta revisão ilustra e divulga soluções que buscam ratificar a presente carência de ferramentas simples para apoio à decisão nos processos de adoção da agricultura de precisão para. O texto introduz o contexto das limitações inerentes ao desenvolvimento de sistemas compartilhados, acessíveis, interativos e interoperáveis, visando a integração de conhecimentos científicos e tácitos. O estado da arte e a discretização das tecnologias habilitadoras referem-se aos métodos desenvolvidos com um acervo de dados históricos, abrangentes, distribuídos e diversificados (i.e.: 10 safras, 128 talhões, 12 culturas de grãos, três regiões agroclimáticas e 4 tecnologias de monitoramento intensivo). Os métodos desenvolvidos na realidade Australiana encontram-se agora em fase de validação e calibração nas diferentes realidades da produção brasileira. Resultados preliminares validam a robustez matemática dos métodos, indicam as adaptações necessárias aos diferentes sistemas de produção, e por fim refletem recentes esforços da Rede de Agricultura de Precisão, da Embrapa, que agora dispõem de um repositório de dados das duas últimas safras, em 17 talhões, 9 culturas e 3 tecnologias de monitoramento intensivo. A contribuição das ações de pesquisa sumarizadas abrangem a visão integrada de conhecimentos computacionais e agronômicos, permitindo considerações sobre diversos aspectos do desenvolvimento sistemático e evolutivos das tecnologias.
This review introduces solutions to overcome present gaps on the development of simple models to support decision on the adoption of precision agriculture. It introduces the context of limitations to develop interactive, accessible, and shared systems aiming the integration of scientific and tacit knowledge. The state of art and the detailed description of enabling technologies refer to methods that were developed with a wide spread, distributed and diversified historical-dataset (i.e.: 10 seasons, 128 paddocks, 12 grain crops, 3 agroclimatic regions, and 4 intensive monitoring technologies). Methods develop in Australia have now been applied for validation and calibration to different crop production systems in Brazil. Preliminary results have proved robust and stable mathematical computations on different crop and perennial Brazilian production systems, besides to indicate required adjustments for some specific production management systems. In closing, the outcomes have also shown profitable returns from recent initiatives in the Embrapa Precision Agriculture Research Network. Already providing a shared data repository with registers from two seasons, on 17 paddocks, 9 agricultural production systems, and 3 intensive monitoring technologies.
