Technical Glossary

Uso integrado de tecnologias digitais, como softwares de gestão, sensores, drones e inteligência artificial, para coletar, analisar e aplicar dados no planejamento e execução de operações agrícolas.

Conjunto de práticas agrícolas que visam restaurar a saúde do solo, aumentar a biodiversidade e melhorar o ciclo hidrológico, sequestrando carbono e tornando os sistemas agrícolas mais resilientes e sustentáveis.

Conjunto de práticas agrícolas que sequestram carbono atmosférico no solo, como plantio direto, rotação de culturas e integração lavoura-pecuária. Gera créditos de carbono negociáveis, agregando valor financeiro e ambiental à produção.

Conjunto de tecnologias e práticas que utilizam dados geoespaciais e sensores para otimizar o manejo agrícola, aumentando a eficiência e reduzindo desperdícios no campo.

Sistema de gestão agrícola baseado na variabilidade espacial e temporal do solo e das culturas, utilizando tecnologias como GPS, sensores e mapas para aplicar insumos de forma localizada e otimizada.

Metodologia que avalia impactos ambientais de produtos agropecuários desde a extração de insumos até o descarte, permitindo identificar pontos críticos e otimizar processos para sustentabilidade e certificações.

Metodologia que avalia os impactos ambientais de um produto agrícola desde a extração de matérias-primas até o descarte, considerando emissões, uso de água e solo, para promover práticas sustentáveis.

Avaliação dos impactos ambientais de um produto agrícola desde a extração de insumos até o descarte final, permitindo identificar pontos de melhoria na sustentabilidade da cadeia produtiva.

Integração de robótica, IoT e inteligência artificial para automatizar tarefas repetitivas no campo, como irrigação, pulverização e colheita, aumentando a eficiência e reduzindo custos operacionais.

Uso de robôs de software para executar tarefas repetitivas como emissão de notas fiscais, monitoramento de estoques e conciliação bancária. Libera equipes para atividades analíticas, reduzindo erros e custos operacionais no agronegócio.

Conjunto massivo de dados gerados por operações agrícolas, incluindo clima, solo, produtividade e mercado, processados por algoritmos para gerar insights, prever safras e otimizar decisões estratégicas.

Tecnologia de registro distribuído que garante imutabilidade e transparência na cadeia produtiva, desde a origem do insumo até o consumidor final, agregando valor e compliance a exigências de mercado.

Concentração geográfica de empresas, startups, universidades e centros de pesquisa que colaboram para impulsionar a inovação tecnológica e a competitividade no agronegócio, gerando sinergia e novos negócios.

Infraestrutura de comunicação que permite a transmissão de dados entre dispositivos e plataformas em áreas rurais, viabilizando o uso de tecnologias digitais no agronegócio.

Método de custeio que aloca despesas indiretas a atividades específicas da produção rural, como preparo do solo e colheita, permitindo precificação precisa e identificação de ineficiências operacionais.

Método de custeio que aloca custos indiretos às atividades agrícolas específicas, como plantio, irrigação e colheita, permitindo uma análise mais precisa da rentabilidade de cada operação e insumo.

Metodologia de custeio que aloca despesas indiretas a atividades específicas da produção agropecuária, como plantio, irrigação e colheita, proporcionando visibilidade granular dos custos operacionais e margens por talhão.

Repositório centralizado que armazena dados brutos de diversas fontes (sensores, drones, ERPs) em formato nativo, permitindo análises avançadas e machine learning para insights estratégicos no agronegócio.

Réplica virtual de uma propriedade rural que integra dados em tempo real para simular cenários, prever resultados e otimizar operações agrícolas de forma proativa.

Réplica virtual de uma lavoura em tempo real, alimentada por dados de sensores e imagens de satélite, que simula o crescimento das plantas e auxilia na tomada de decisões de manejo.

Sistema integrado de gestão empresarial adaptado ao agronegócio, que unifica processos financeiros, operacionais e de produção em uma única plataforma digital.

Processamento de dados próximo à fonte de geração (sensores, máquinas) em vez de na nuvem, reduzindo latência e dependência de conectividade, essencial para aplicações em tempo real como irrigação e colheita.

Propriedade rural que utiliza tecnologias de automação, IoT, análise de dados e conectividade para monitorar e controlar remotamente processos produtivos, aumentando eficiência, produtividade e sustentabilidade.

Processo de coleta e análise automatizada de dados fenotípicos de plantas usando sensores, imagens e algoritmos de machine learning, permitindo avaliação precisa e em larga escala de características agronômicas para seleção genética.