Inteligência artificial analisará produtividade em pomares

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Foto: divulgação

Estudo realizado pela Universidade Federal de Viçosa, em parceria com a Agroterenas e Adroit Robotics, utilizará sensores e inteligência artificial para gerar mapas de produtividade detalhados em pomares

Um projeto inovador promete criar um mapeamento inédito nos pomares de frutas cítricas no país. Utilizando sensores e inteligência artificial será possível analisar a produtividade das plantações. O estudo está sendo conduzido pelo Laboratório de Agricultura Digital da Universidade Federal de Viçosa (UFV), apoiado pela FAPEMIG, e com as parcerias da Agroterenas e Adroit Robotics.

A citricultura, atualmente, não oferece dados reais da produção, os frutos são colhidos sem uso de máquinas, armazenados em sacos e depois encaminhados aos caminhões de transporte e assim, seguem para a indústria ou outros destinos. Essa jornada não gera dados relevantes para analisar a produtividade de um determinado pomar.

“Essa pesquisa ajudará a identificar problemas e desenvolver soluções de aumento de produtividade e economia de recursos. Com esse projeto, juntamos a tecnologia da Adroit, o conhecimento em agronomia digital da UFV e a experiência da Agroterenas, um dos mais tecnificados produtores do mundo”, diz o diretor de tecnologia da Adroit Robotics, Angelo Gurzoni Jr.

O levantamento acontecerá na unidade produtiva de citros em Santa Cruz do Rio Pardo/SP. Os dados serão coletados em pomares ao longo de duas safras, em uma área comercial. Imediatamente antes da colheita, serão captadas as imagens com o sensor LeafSense. Serão então processadas com algoritmos avançados para identificação, contagem e medição dos frutos nas árvores. Em seguida, os sacolões (big bags) serão georreferenciados com um receptor de posicionamento global por satélite (GNSS) com correção diferencial (RTK).

A partir de técnicas de geoestatística, serão gerados os mapas de produtividade de referência. Estes serão utilizados para treinamento dos modelos de inteligência artificial, a fim de identificar e estimar a produtividade total de frutos em cada local do pomar.

Evolução

Após o treinamento dos modelos ao longo de duas safras, estes serão utilizados para predição da produtividade e localização de pontos de melhoria de manejo. De acordo com Gurzoni Jr, a implementação de sensores para mensurar a produtividade em cada árvore possibilita obter informações com alta precisão de forma eficiente, rápida e não destrutiva.

“As atividades serão desenvolvidas por duas safras e o conhecimento produzido para melhoria dos algoritmos e fórmulas matemáticas, comparando resultados entre áreas e ajudando o produtor na tomada de decisão”, destaca.

Ainda segundo o profissional, a informação do sensor será validada pelos dados de pesos de cada sacola em cada pedaço do talhão, resultando em um mapa detalhado de onde há mais ou menos frutos. “Daí para frente entram os softwares de IA e os pesquisadores em agricultura de precisão, entendendo porque as variações ocorrem, quais variáveis do pomar influenciaram”, reforça. “A grande vantagem é que os agrônomos não precisaram esperar a colheita, pois antes do meio da safra o sensor consegue identificar possíveis problemas e assim poderão tomar decisões de modificar o trato do pomar”, completa o diretor de tecnologia.

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