(Foto: Getty Images)
Conhecer cada exemplar da lavoura é um desafio, sobretudo quando a área é grande. Mas pesquisadores podem ter encontrado uma solução. Usando técnicas computacionais e com o auxílio de drones e georreferenciamento, desenvolveram um sistema para detectar e contar plantas nas lavouras.
A informação foi divulgada pela Embrapa Instrumentação, com sede em São Paulo. A unidade participou do estudo que deu origem a tecnologia, em parceria com cientistas de Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFMS), Universidade do Oeste Paulista (Unoeste), Universidade do Estado de Santa Catarina (Udesc), Universidade de Waterloo.
O estudo foi conduzido com plantas de milho, em estágio inicial, mas com alta densidade, em área experimental da Fazenda Escola da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, com aproximadamente 7.435 m². A pesquisa cobriu um total de 33.360 pés de milho em 224 fileiras de plantas.
De acordo com a Embrapa, o método alcançou alto desempenho, errando aproximadamente seis plantas por imagem, cada uma com mais de 100 plantas, e desempenho similar na localização e extração de linhas de plantio. Além disso, “os pesquisadores focaram em uma solução que pudesse ser replicada em outras culturas”, informa a empresa.
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A solução une duas tecnologias: visão computacional e deep learning (aprendizado de máquina com base em redes neurais com capacidade de aprender padrões e extrair informações), explica o professor Wesley Nunes Gonçalves, da Faculdade de Computação da UFMS.
“Essa técnica tem sido usada em várias aplicações nos últimos anos e ganhou popularidade em tarefas relacionadas ao sensoriamento remoto e à agricultura de precisão", diz.
O diferencial, segundo os responsáveis pela pesquisa, é a capacidade de tomar decisões de forma autônoma. A promessa é de “reduzir custos e incertezas, facilitar a gestão sustentável da lavoura e alavancar o agro 4.0” com um sistema facilmente replicável.
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A Embrapa Instrumentação relata que uma versão preliminar do sistema foi aplicada pela primeira vez para contar árvores de citros, com 97% de acertos. “Tanto em citros quanto em milho, o grupo usou imagens de um campo cultivado, captadas por câmera com sensores RGB (um sistema de cores que combina vermelho, verde e azul) em drones para compor o conjunto de dados”, detalha o comunicado.
De acordo com o pesquisador da Embrapa Lúcio André de Castro Jorge, o uso da tecnologia RGB permitiu resultados expressivos a baixo custo quando comparados à adoção de sensores especiais. Especialista em processamento de imagens captadas por diversos tipos de drones, ele lidera um projeto sobre tecnologias com potenciais disruptivos para automação e agricultura de precisão.
“Outro grande diferencial está na possibilidade de embarcar diretamente no Vant (veículos aéreos não tripulados) um sistema inteligente que permite detectar em tempo real a partir das redes treinadas”, avalia Castro Jorge.
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Mas o sistema não funciona sem mapeamento preciso das áreas de cultivo, que usa georreferenciamento para se orientar, segundo a Embrapa.
“Identificar as linhas de plantio pode ajudar os produtores a corrigir problemas ocorridos durante o cultivo de mudas — informação essencial na tomada de decisões. Por isso, imagens ópticas com sensores embarcados em veículos aéreos não tripulados são um meio de baixo custo comumente usado para capturar cenas, cobrindo áreas cultivadas”, diz.
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Source: Rural
