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 da Embrapa Pecuária Sul (RS) Márcia Silveira, o trabalho comparou os dados digitais de altura de pastagem e cobertura do solo, captados a partir de imagens feitas por drones, com os valores observados em campo, a partir de métodos tradicionais de medição, como avaliação por pessoal treinado e medição com 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 cobertura do solo por a planta forrageiraexplica 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.
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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.
A inteligência artificial ajuda a correlacionar os dados de gestão das pastagens – A metodologia utilizada utilizou a técnica de aprendizado de máquina em ambiente digital.
Segundo Pedro Almeida, agrônomo e 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. Ao final, foi possível estabelecer relações entre a cobertura do solo e a altura das plantas, possibilitando a automatização de toda a área, ao invés de apenas uma 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 precisão 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.
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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”ele adiciona.
“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.
O uso de vans (veículos aéreos não tripulados) é outra estratégia para aumentar a eficiência da atividade pecuária, auxiliando no planejamento e manejo das pastagens, com base 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.
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“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 no auxílio à tomada de decisão quanto ao 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 a gestão e 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”, destaca Cláudio Andrade, geólogo e doutorando pela 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.
