Maurício Martello, engenheiro ambiental, com mestrado e doutorando em engenharia de sistemas agrícolas e co-fundador da empresa Pix2Agro, empresa incubada da Esalqtec.
A demanda crescente por alimentos, e as questões econômicas e ambientais ligadas a essa produção, tem motivado cada vez mais o avanço da tecnologia e inovação no agro brasileiro. Para auxiliar nessas questões e maximizar a produtividade a Agricultura de Precisão vem ganhando destaque, já que conta com técnicas que visam buscar a redução das perdas de produção e identificação de uma série de fatores que contribuem decisivamente para a gestão localizada, refletindo em resultados.
O uso de imagens aéreas para extrair informações de áreas agrícolas pode ser uma dessas ferramentas, pois com as imagens é possível avaliar as condições da plantação, identificando falhas, qualidade do plantio, detecção de pragas, doenças, entre outras, fornecendo uma base para a tomada de decisão.
No agro, é comum a utilização de imagens de satélites, porém seu uso é limitado devido a resolução espacial e nem sempre estão aptas para o processamento, já que as imagens orbitais podem estar sujeitas a interferências climáticas. O uso de imagens obtidas com o auxílio de aeronaves remotamente pilotadas (RPA) popularmente conhecidas como drones, surgiram como uma alternativa para monitorar as plantações e se popularizaram na última década.
No entanto, é necessário o uso de técnicas computacionais voltadas ao processamento dessas imagens com a finalidade de transformar um conjunto de dados em informações. Como exemplo, em uma simples imagem são obtidos em média mais de 16 milhões de dados, organizados de forma matricial e conhecidos como pixel. Para extrair de forma eficiente e rápida as informações contidas nos pixels tornou-se necessário o desenvolvimento de tecnologias que permitam converter esses dados em informações úteis para o agro, nesse contexto, surgem as startups buscando desenvolver essas ferramentas, utilizando diversas abordagens para solucionar os problemas do campo.
Um exemplo aplicado nesse contexto é uso das imagens aéreas na cana-de-açúcar. Identificar e quantificar falhas do plantio de forma “tradicional” era um desafio e demandava muita mão de obra. Atualmente, com o uso de drones aliado a softwares específicos para o processamento das imagens de cana-de-açúcar propiciaram um salto nas avaliações de falhas, permitindo cobrir grandes áreas em menos tempo, comparado ao método tradicional. Além disso, com o uso dessa tecnologia é possível entender e mapear os padrões de plantio e suas falhas de maneira mais eficiente. Outra vantagem é que o uso dessas ferramentas permite uma varredura completa da área plantada.
Mas, para isso acontecer no campo foi necessária uma evolução no desenvolvimento de softwares e hardwares para a coleta e processamento das imagens, tornando assim o processo viável. Atualmente, grandes grupos canavieiros já possuem suas equipes de campo para realizar os voos bem como profissionais para realizar o processamento dos dados e extrair essas informações, tornando essa prática uma tarefa essencial no dia a dia. Hoje, estima-se que já são mapeados mais de 600 mil hectares de cana-de-açúcar por ano utilizando imagens aéreas no Brasil.
O mapeamento preciso das áreas de cultivo é importante para auxiliar no gerenciamento do campo e na previsão de produção. Com essas informações em mãos, as usinas podem planejar e executar operações localizadas de maneira mais eficiente, obtendo um melhor entendimento da variabilidade espacial e, consequentemente, buscar o aumento de produtividade de cada talhão e uma maior longevidade do canavial.