Pesquisa da Embrapa aponta que o uso de drones para monitorar cobertura e altura de pastagens atingiu 66% de acerto no Cerrado baiano. Os experimentos, realizados entre 2019 e 2021, reforçam a qualificação dessa ferramenta de sensoriamento remoto para aumentar a eficiência da agricultura, otimizando tempo, produtividade do trabalho no campo e ampliando a capacidade de observação e controle da produção rural.
A pesquisa foi realizada na Fazenda Trijunção, no município de Cocos, interior da Bahia, em sistema de pecuária de corte com pastejo rotacionado e uso de braquiária BRS Piatã. Segundo a pesquisadora Márcia Silveira, da Embrapa Pecuária Sul (RS), o trabalho comparou dados digitais de altura de pastagens e cobertura do solo, captados a partir de imagens feitas por drones, com valores observados em campo, por meio de métodos tradicionais. medição, como avaliação por pessoal treinado e medição com uma régua de manejo, bem como avaliação da cobertura do solo e amostragem de forragem.
“Nosso objetivo foi verificar se um drone comum, que pode ser adquirido por um produtor, aliado ao treinamento de máquinas, pode ajudar na estimativa da cobertura vegetal e altura das plantas. Queríamos avaliar se o uso correto dessa ferramenta pode auxiliá-los na tomada de decisões relacionadas ao manejo do gado, por meio dessa comparação entre as imagens geradas pelo drone e as informações obtidas em campo, considerando medição de altura, corte de forragem e forragem de cobertura do solo planta”, explica Silveira.
As bandas de imagens captadas por drones em diferentes momentos, durante dois anos, foram comparadas com três classes de ocupação do solo, que representam o manejo de uma propriedade pecuária: pré-pasto, pastejo e pós-pasto, além de uma categoria denominada de solo exposto. O software de recuperação de dados R-Studio foi utilizado para validar o algoritmo e analisar as imagens captadas pelo drone. A fórmula aplicada combinou as diferentes bandas da imagem para prever a classe de cobertura e a altura do pasto. A avaliação da acurácia do padrão desenvolvido foi realizada com base na análise da matriz de confusão (erro) e da matriz de acerto do programa.
Inteligência artificial ajuda a correlacionar dados de manejo de pastagens
A metodologia utilizada utilizou a técnica de aprendizado de máquina em ambiente digital. Segundo o agrônomo Pedro Almeida, doutorando em Agronomia pela Universidade Federal de Viçosa (UFV), o roteiro desenvolvido durante o estudo é uma compilação de diversas ferramentas utilizadas para classificação digital de imagens. “Usamos a resposta espectral das imagens do drone para correlacionar com as classes de manejo de pastagens. A partir dos dados de campo, comparamos as variáveis com as leituras feitas em campo. No final, foi possível estabelecer relações entre a cobertura do solo e a altura das plantas, possibilitando automatizar toda a área, em vez de apenas amostragem estatística”, diz.
Considerando todo o conjunto de dados, o modelo ajustado obteve 66% de precisão e índice Kappa de 0,53 na predição das quatro classes (pré-pastejo, pastejo, pós-pastejo e solo descoberto). O coeficiente Kappa mede a concordância entre duas formas de avaliação – no caso, análise de software baseada em imagens de drones e medição convencional feita em campo.
“Em relação ao conjunto de dados de treinamento do modelo, a precisão e o índice Kappa foram de 70% e 0,58 para a estação chuvosa e 68% e 0,56 para a estação seca, respectivamente. Considerando todo o conjunto de treinamento, a acurácia e o índice Kappa foram de 66% e 0,53, em um período de monitoramento de dois anos, que incluiu dois períodos secos e dois chuvosos”, observa Silveira.
Tecnologia reforça o potencial dos drones na pecuária brasileira
Flávia Santos, pesquisadora da Embrapa Milho e Sorgo (MG) e líder do Projeto Trijunção do qual este estudo faz parte, destaca que o desenvolvimento de procedimentos de processamento e análise de imagens de drones realizados pela Embrapa durante a pesquisa reforçam os benefícios do uso do sensoriamento remoto como ferramenta auxiliar no manejo de pastagens. “No futuro, os estudos podem servir de base para a criação de novos produtos, como aplicativos para smartphones, otimizando ainda mais o trabalho em campo”, acrescenta.
“Com a base de dados com apenas dois anos, já era possível visualizar o potencial desse tipo de informação. Vamos continuar monitorando para obter mais dados e aumentar a robustez do script para treinamento da máquina. Esperamos, com mais dados, extrapolar esse tipo de informação para diferentes tipos de pastagens”, aponta o pesquisador.
A utilização de VANTs (veículos aéreos não tripulados) é outra estratégia para aumentar a eficiência da atividade pecuária, auxiliando no planejamento e manejo das pastagens, baseado no equilíbrio entre oferta e demanda de alimentos para os animais. O ponto chave é a disponibilidade de forragem em quantidade e qualidade, além de manter as condições para persistência e rebrota das plantas de forma rápida e vigorosa.
“A altura pode ser utilizada como critério prático para definir o momento ideal de pastejo, além de permitir identificar a necessidade ou não de realizar ajustes de carga animal, visando estabelecer condições ótimas para o uso do pasto através dos principais processos envolvidos no crescimento e uso de plantas forrageiras sob pastejo. Para que essas recomendações de altura sejam respeitadas, é necessário monitorar as áreas de pastagem com maior frequência, a fim de tomar decisões para ajustar a carga e a rotação dos animais entre as áreas de maneira mais eficaz. Portanto, a utilização de técnicas de monitoramento, como o sensoriamento remoto, é promissora para auxiliar na tomada de decisão no manejo de pastagens”, conclui Silveira.
Integração de tecnologias no campo
Para Manoel Filho, também pesquisador da Embrapa Milho e Sorgo, a integração de tecnologias que aumentem a eficiência do monitoramento de propriedades rurais tem sido uma busca constante na produção agrícola moderna, visando auxiliar o gerenciamento e a execução dos processos produtivos em um cenário de escassez do trabalho. O Oeste da Bahia, onde o estudo está sendo realizado, é caracterizado por produção em grandes áreas e um período de produção estreito em sistemas de sequeiro. Nesta realidade, o uso de métodos de monitoramento práticos, abrangentes e confiáveis, como o uso de drones, torna-se essencial.
“Nosso trabalho deixou bem perceptível a agilidade do drone na coleta de informações, já que leva apenas três horas para cobrir completamente uma área experimental de mais de 100 hectares”, aponta o geólogo Cláudio Andrade, doutorando da Universidade Federal de Viçosa ( UFV).
Além disso, as imagens produzidas tornam-se automaticamente um banco de dados visual para fácil acesso e disponibilidade. O aumento da precisão, como resultado desses resultados, indica que esse modelo tem potencial para se tornar um auxílio significativo para o manejo de pastagens em larga escala. Monitoramento adicional está sendo feito pela pesquisadora da Secretaria de Agricultura, Pecuária, Produção Sustentável e Irrigação do Rio Grande do Sul (SEAPDR-RS) Carolina Bremm, que trabalha na melhoria da precisão e validação do modelo.
Com Embrapa
(Tatiane Bertolino/Sou Agro)
