Inovação na agricultura de precisão: avaliação da qualidade da forragem frente a dados regionais e nacionais quantificados pelo equipamento nutrisense®

A Agricultura de Precisão (AP) tem se consolidado como uma aliada essencial na modernização do setor agropecuário, promovendo o uso eficiente de insumos e a melhoria da produtividade. Este trabalho avaliou a eficácia do sensor Nutrisense®, que utiliza espectroscopia no infravermelho próximo (NIR), na análise nutricional da forragem durante a colheita em tempo real. Os dados gerados pelo sensor, instalado em uma forrageira colhedora, foram comparados com análises laboratoriais convencionais de amostras enviadas por produtores, tomando como referência médias estaduais e nacionais. Os resultados demonstraram que o sensor apresenta boa confiabilidade em diversos parâmetros nutricionais. As variações observadas na proteína bruta (7,00% Nutrisense® vs. 7,72% convencional), gordura (1,45% vs. 1,79%), cinzas (6,25% vs. 7,91%) e FDA foram mínimas, indicando boa correspondência entre os métodos e reforçando o potencial do sensor como ferramenta de apoio à tomada de decisão no campo. Entretanto, foram identificadas diferenças significativas em três parâmetros: amido, FDN (fibra em detergente neutro) e matéria seca/umidade. O teor de amido apresentou discrepância de 18,85 pontos percentuais (21,88% no Nutrisense® vs. 40,73% no método convencional), sugerindo limitações do sensor na leitura desse composto, especialmente em amostras com alta umidade ou baixa homogeneização. Na FDN, o sensor superestimou o valor (51,38% vs. 38,57%), o que pode estar relacionado à textura mais fibrosa da forragem durante a coleta. Já na matéria seca, o Nutrisense® indicou 33,8%, enquanto o método convencional apontou 54,63%, revelando uma diferença superior a 20 pontos percentuais. Essa variação está associada às diferentes metodologias: leitura instantânea no campo versus secagem em estufa no laboratório. Conclui-se que, embora o Nutrisense® apresente limitações em alguns parâmetros específicos, ele se mostra uma alternativa viável para monitoramento nutricional da forragem em tempo real. Sua aplicação pode otimizar o manejo durante a colheita e contribuir para sistemas produtivos mais eficientes e sustentáveis, reduzindo a dependência de análises laboratoriais demoradas.