Com a agilidade do drone, em apenas três horas para cobrir completamente uma área experimental de mais de 100 hectares
Pesquisas da Embrapa apontam que o uso de drones para o monitoramento da cobertura e altura de pastagens alcançou 66% de acurácia no cerrado baiano. Os experimentos, realizados entre 2019 e 2021, reforçam a qualificação dessa ferramenta de sensoriamento remoto para aumentar a eficiência da agropecuária, com otimização do tempo, produtividade do trabalho no campo e ampliação da capacidade de observação e controle da produção rural.
A pesquisa foi desenvolvida na Fazenda Trijunção, no município de Cocos, interior da Bahia, em sistema de pecuária de corte com pastejo rotacionado e uso da braquiária BRS Piatã. Segundo a pesquisadora Márcia Silveira, da Embrapa Pecuária Sul (RS), o trabalho comparou os dados digitais da altura do pasto e cobertura do solo, captados a partir das imagens feitas por drones, com os valores observados a campo, a partir de métodos tradicionais de medição, como a avaliação por equipe treinada e mensuração com régua de manejo, bem como avaliação de cobertura do solo e amostragem de forragem.
O objetivo foi verificar se um drone comum, passível de ser adquirido por um produtor, aliado a um treinamento de máquina, pode auxiliar na estimativa da cobertura vegetal e altura da planta. A pesquisa queria avaliar se o uso correto dessa ferramenta pode ajudar o criador na tomada de decisões relacionadas ao manejo do gado, mediante esse comparativo entre as imagens geradas pelo drone e as informações obtidas no campo, considerando medição de altura, corte de forragem e cobertura do solo pela planta forrageira.
As bandas de imagens realizadas por drones em diferentes épocas, durante dois anos, foram comparadas com três classes de cobertura do solo, que representam o manejo de uma propriedade pecuária: pré-pastejo, em pastejo e pós-pastejo, além de uma categoria denominada de solo exposto. O software R-Studio, de recuperação de dados, foi usado para validação do algoritmo e análise das imagens captadas pelo drone. A fórmula aplicada combinou as diferentes bandas da imagem para predizer a classe de cobertura e altura do pasto. A avaliação da precisão do padrão desenvolvido foi realizada a partir da 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 empregada utilizou a técnica de aprendizado de máquina (machine learning) em ambiente digital. O script desenvolvido durante o estudo é um compilado de diversas ferramentas utilizadas para classificação digital de imagens. Utilizou-se a resposta espectral das imagens de drone para correlacionar com as classes de manejo de pastagens. A partir dos dados de campo, comparou-se as variáveis com as leituras realizadas em campo. Ao final, foi possível estabelecer relações entre a cobertura do solo e a altura da planta, possibilitando a automatização da área completa, em vez de apenas uma amostragem estatística.
Considerando todo o conjunto de dados, o modelo ajustado alcançou 66% de exatidão e índice Kappa 0,53 na predição das quatro classes (pré-pastejo, em pastejo, pós-pastejo e solo descoberto). O coeficiente Kappa mede a concordância entre duas formas de avaliação – no caso, a análise do software a partir das imagens de drone e a medição convencional feita a campo.
Em relação ao conjunto de dados de treinamento do modelo, a exatidão e o índice Kappa foram de 70% e 0,58 para o período chuvoso, e de 68% e 0,56 para o período seco, respectivamente. Considerando todo o conjunto de treinamento, a exatidão e o índice Kappa foram de 66% e 0,53, dentro de um recorte de monitoramento de dois anos, que contemplou dois períodos secos e dois chuvosos.
Tecnologia reforça potencial de drones na pecuária brasileira
Flávia Santos, pesquisadora da Embrapa Milho e Sorgo (MG) e líder do Projeto Trijunção do qual esse estudo faz parte, destaca que o desenvolvimento dos procedimentos para processamento e a 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. Para a pesquisadora, futuramente, os estudos podem servir como base para a criação de novos produtos, como aplicativos para smartphones, otimizando ainda mais o trabalho no campo.
Com o banco de dados referente a apenas dois anos já foi possível visualizar o potencial desse tipo de informação. O monitoramento continuará a ser realizado para obter mais dados e aumentar a robustez do script para o treinamento de máquina. Espera-se, com mais dados, extrapolar esse tipo de informação para diferentes tipos de pastagens.
O uso de vants (veículos aéreos não tripulados) é mais uma estratégia para aumentar a eficiência da atividade pecuária, auxiliando no planejamento e manejo das pastagens, a partir do equilíbrio entre oferta e demanda de alimento para os animais. O ponto-chave está na disponibilidade de forragem em quantidade e qualidade, além da manutenção das condições de persistência e rebrote das plantas de forma rápida e vigorosa.
A altura pode ser utilizada como critério prático para definir o momento ideal de pastejo, bem como permite identificar a necessidade ou não de realização de ajustes de carga animal, visando estabelecer condições ótimas de utilização do pasto mediante os principais processos envolvidos no crescimento e utilização das plantas forrageiras sob pastejo. Para que essas recomendações de altura possam ser respeitadas, faz-se necessário o monitoramento das áreas de pastagem com maior frequência, no sentido de tomar decisões de ajuste de carga e rotação dos animais entre as áreas de forma mais efetiva. Logo, a utilização de técnicas de monitoramento, como o sensoriamento remoto, apresenta-se como promissora no auxílio às tomadas de decisão referentes ao manejo de pastagens.
Integração de tecnologias no campo
Para Manoel Filho, também pesquisador da Embrapa Milho e Sorgo, a integração de tecnologias que aumentem a eficiência dos monitoramentos da propriedade rural tem sido uma busca constante na produção agropecuária moderna, visando auxiliar a gestão e execução dos processos produtivos em um cenário de escassez de mão de obra. O oeste da Bahia, onde o estudo vem sendo realizado, é caracterizado pela produção em grandes extensões e um estreito período de produção nos sistemas de sequeiro. Nessa realidade, o emprego de métodos práticos, de grande alcance e confiáveis de monitoramento, como o uso de drones, torna-se fundamental.
O trabalho tornou muito perceptível a agilidade do drone para o levantamento das informações, uma vez que leva apenas três horas para cobrir completamente uma área experimental de mais de 100 hectares. Além disso, as imagens produzidas tornam-se, automaticamente, um banco de dados visuais de fácil acesso e disponibilização. O aumento da acurácia, fruto desses resultados, aponta que esse modelo tem potencial para se configurar como um auxílio significativo para o manejo de pastagens em grande escala. Monitoramentos adicionais estão sendo realizados pela pesquisadora da Secretaria da Agricultura, Pecuária, Produção Sustentável e Irrigação Rio Grande do Sul (SEAPDR-RS) Carolina Bremm, que trabalha na melhoria de acurácia e validação do modelo.
