Embrapa: drones fazem contagem de plantas com precisão e baixo custo

A Embrapa desenvolveu, em parceria com outras instituições, uma solução com uso de drones para detecção e contagem plantas em linhas de plantio.

O método combina visão computacional e aprendizagem profunda (deep learning) para reduzir custos de manejo e favorecer a gestão sustentável das lavouras pelo uso de drones.

Os experimentos usaram cultivos de milho e citros nas regiões Centro-Oeste e Sudeste e tiveram alto índice de acerto no monitoramento de sistemas agrícolas, além de substituir inspeções visuais, que são demoradas, trabalhosas e tendenciosas.

Outra vantagem em relação aos métodos tradicionais é que a solução com drones permite uma varredura completa do talhão ou da área plantada. O mapeamento preciso das áreas de cultivo auxilia o gerenciamento do campo e a previsão de produção na chamada agricultura de precisão.

Versatilidade e precisão

O estudo envolveu pesquisadores da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFMS), Universidade do Oeste Paulista (Unoeste), Universidade do Estado de Santa Catarina (Udesc), Universidade de Waterloo, no Canadá, e da Embrapa Instrumentação (SP).

A proposta do grupo foi desenvolver um método de aprendizado profundo baseado em uma rede neural convolucional (do inglês, Convolutional Neural Network – CNN) para contar e detectar simultaneamente plantas e linhas de plantio com imagens obtidas por sensores embarcados em Vants, como também são chamados os drones.

Liderado pelo pesquisador da Embrapa Instrumentação, Lúcio André de Castro Jorge, o estudo foi conduzido com plantas de milho na Fazenda Escola da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. A pesquisa cobriu um total de 33.360 pés de milho em 224 fileiras de plantas.

O método alcançou alto desempenho para contagem, errando aproximadamente seis plantas por imagem, cada uma com mais de 100 plantas. Em citros, o método foi igualmente superior a outras redes neurais previamente desenvolvidas em outros estudos, errando entre uma e duas árvores por imagem.

Baixo custo como diferencial

Uma versão preliminar do método foi aplicada pela primeira vez para contar árvores cítricas, e obteve uma precisão de aproximadamente 97% de acertos. Tanto em citros quanto em milho, o grupo usou imagens de um campo cultivado, captadas por câmera com sensores RGB embarcada em drones para compor o conjunto de dados.

O sistema RGB – um sistema de cores aditivas em que o vermelho, o verde e o azul são combinados – por ser uma solução de baixo custo, é instalado na maioria dos drones, é facilmente replicável e possui alta disponibilidade no mercado.

“Essa tendência de utilizar os sensores RGB permitu resultados importantes com custos reduzidos quando comparados ao uso de sensores especiais em outras faixas do espectro de luz. Assim, o método é uma alternativa de baixo custo e viável para ser aplicada em qualquer cultivo. Mas um grande diferencial ainda está na possibilidade de embarcar diretamente no Vant um sistema inteligente que permite detectar em tempo real a partir das redes treinadas”, avalia Castro Jorge.

Drones

Os cientistas acreditam que pesquisas e aplicações futuras poderão tirar proveito do método desenvolvido para auxiliar redes neurais profundas na contagem simultânea de plantas e detecção de fileiras de plantios em outros tipos de culturas.

“Estamos implementando novos recursos ao método para superar diferentes desafios relacionados aos padrões de plantio. E, também, estamos confiantes com o patamar atual, pois proporciona um aprimoramento nas tarefas de tomada de decisão ao mesmo tempo em que contribui para uma gestão mais sustentável dos sistemas agrícolas”, conclui o professor da UFMS José Marcato Junior. (com informações da assessoria de imprensa)

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