Claudia Izique | Agência FAPESP – Nove projetos de pesquisa buscam incorporar tecnologias digitais ao manejo agrícola e poderão, nos próximos anos, impactar a agricultura de precisão no país. Selecionados em pela FAPESP em parceria com a IBM, no âmbito do Programa Parceria para Inovação Tecnológica (PITE), essas pesquisas utilizam inteligência artificial, aprendizagem de máquina e visão computacional, entre outras tecnologias, para testar desde modelos tridimensionais geolocalizados até novas estratégias de monitoramento de pragas que permitam aumentar a eficiência e a produtividade de lavouras.
O projeto de Thiago Teixeira dos Santos na Embrapa Informática Agropecuária, em Campinas, por exemplo, utiliza drones e robôs na reconstrução 3D de plantas, folhas e frutos. As imagens digitais permitirão coletar dados para a classificação e análise das características vegetais.
“No curto prazo, esta tecnologia deverá melhorar o monitoramento das lavouras; a médio prazo, será utilizado para o manejo”, disse Teixeira , pesquisador responsável pelo projeto que deverá estar concluído em 2020.
Os primeiros testes já estão sendo realizados em videiras da região de Campinas. “Utilizamos uma câmera comum para fazer a reconstrução tridimensional de cada uma das plantas, com o objetivo de ter, ao final, um modelo tridimensional, geolocalizado e segmentado, identificando a posição de cada elemento, do cacho à parreira de uvas”, disse Teixeira.
Os robôs utilizados no projeto estão sendo desenvolvidos por Erich Rohmer, da Faculdade de Engenharia Elétrica e da Computação da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).
“A Unicamp investe na parte física do robô e nos softwares de controle, com o objetivo de criar novos controles e planejar rotas”, disse Teixeira. Dois robôs sobre pneus estão em fase de montagem. Já os drones utilizados no projeto são adquiridos no mercado.
“Pretendemos, no entanto, montar um drone que facilite o controle desse tipo de operação, com software de inteligência artificial e sensores especiais embarcados”, disse Teixeira (mais informações em: ).
Outro projeto, desenvolvido por Pedro Takao Tamamoto na Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq) da Universidade de São Paulo (USP), a ser concluído em 2020, utiliza diferentes técnicas de sensoriamento remoto para o monitoramento de pragas agrícolas.
“O objetivo é identificar a praga precocemente, antes que ela se instale e dificulte o controle”, Yamamoto, pesquisador responsável pelo projeto.
O cuidado com pragas, atualmente, é feito com base em calendário de manejo ou por meio da aplicação preventiva de inseticida, junto com outros produtos. Ocorre que, além de os surtos de praga não serem uniformemente distribuídos na lavoura, ao utilizar essas modalidades de manejo o agricultor corre o risco de errar ao combater uma praga que pode não estar presente. “É fundamental que se faça o monitoramento”, disse Yamamoto.
Utilizando avançadas técnicas de coleta de imagem, com o apoio de vants (veículo aéreos não tripulados), o projeto pretende registrar e analisar o comportamento espectral da vegetação para descrever padrões de reflectância de plantas infestadas, o que permitiria identificar precocemente a presença de pragas.
“Já estamos utilizando câmara multiespectral para detectar variações e verificar se a planta está sob ataque. O próximo passo será criar padrões de imagens correlacionados com o tipo de inseto”, disse Yamamoto (mais informações em: ).
Sensores em nuvens
Pesquisadores da Faculdade de Tecnologia (Fatec) de Garça desenvolvem metodologia com o objetivo de oferecer informações relacionadas às tempestades de granizo, evento relativamente frequente na região, importante produtora de café no centro-oeste de São Paulo.
“A ideia é utilizar vants para lançar sensores dentro de nuvens cumulonimbus”, disse Marcos Vinicius Bueno de Morais, professor da Fatec e pesquisador responsável pelo projeto (mais informações em: ).
Para atingir esse objetivo até 2020, os pesquisadores precisam buscar solução para um problema: o baixo rendimento das baterias dos vants, o que reduz a autonomia.
“Vamos desenvolver uma base de carregamento de baterias por indução eletromagnética que, ao mesmo tempo, incorpore instrumentos para medições meteorológicas e capture informações das condições do solo”, disse Morais. Essa base funcionará como um veículo terrestre não tripulado (VTNT), tornando a área de abrangência de obtenção dos dados maior.
Para isso, a equipe do projeto está desenvolvendo um software de monitoramento das informações e controle dos equipamentos. “Queremos unir tecnologia e ciência”, disse Morais. O protótipo do equipamento e a “garra” de lançamento dos sensores estão em desenvolvimento.
“As informações geradas contribuirão para melhorar a previsão deste fenômeno atmosférico extremo e deverão auxiliar os agricultores na região na prevenção de prejuízos”, disse Morais.
Também foram selecionados no edital os seguintes projetos:
“Ferramenta Digital Avançada para o Gerenciamento de Riscos Agrícolas”, conduzido por Paulo Estevão Cruvinel na Embrapa Instrumentação Agropecuária ().
“Dados de sensor multiespectral embarcado em veículo aéreo não tripulado (vant) para avaliação e diagnóstico de fertilização nitrogenada em lavouras de cana-de-açúcar”, em desenvolvimento por Henrique Coutinho Junqueira Franco no Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM).
“Uma abordagem multitarefa para a predição de precipitações extremas”, por Fernando José Von Zuben na Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp ().
“Calibração estocástica do algoritmo SEBAL para prescrição de irrigação por taxa variável em clima subtropical”, por Marcos Vinícius Folegatti na Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq/USP) ().
“Agricultura em um POCT: agricultura de precisão usando dispositivos analíticos microfluídicos em papel de baixo custo para análises químicas”, em realização por Emanuel Carrilho no Instituto de Química de São Carlos (USP) ().
“Radar transportado por drone para agricultura de precisão na cana-de-açúcar”, conduzido por Hugo Enrique Hernandez Figueroa na Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Unicamp ().