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Cientistas usam drones com câmeras inclinadas para monitorar gado no pasto
Pesquisas demonstraram que o ângulo inclinado da câmera amplia a visão da área de pasto e reduz a quantidade de voos necessários e os efeitos prejudiciais à atividade de detecção dos animais
Imagens oblíquas e tecnologias de aprendizado profundo (deep learning), como as redes neurais computacionais, chamadas convolucionais, têm se revelado promissoras para a detecção e contagem de gado no pasto por meio de drones. É o que indicam resultados preliminares de estudos descritos no artigo Cattle Detection Using Oblique UAV Images (Detecção de gado usando imagens UAV oblíquas), publicado em dezembro pela revista Drones. A sigla em inglês UAV refere-se a veículos aéreos não tripulados (vants). É o primeiro estudo explorando a viabilidade do uso de imagens oblíquas para monitoramento de gado.
A aplicação de algoritmos de inteligência artificial ao processamento digital de imagens e os avanços dessas tecnologias vêm mostrando a viabilidade desse monitoramento por meio das aeronaves não tripuladas. “Entretanto, o uso prático ainda é um desafio, devido às características particulares dessa aplicação, como a necessidade de rastrear alvos móveis e as extensas áreas que precisam ser cobertas na maioria dos casos”, alertam os pesquisadores Jayme Garcia Arnal Barbedo e Luciano Vieira Koenigkan, da Embrapa Informática Agropecuária (SP), e Patrícia Menezes Santos, da Embrapa Pecuária Sudeste (SP), autores do artigo.
Os cientistas investigaram, então, o uso de um ângulo inclinado da câmera do drone para aumentar a área coberta pelas imagens, de forma a minimizar problemas no rastreamento. A captura das imagens sob uma visão oblíqua, ao ampliar a cobertura, reduz o número de voos exigidos para a atividade, especialmente em áreas extensas, e diminui os efeitos prejudiciais do movimento dos animais e das mudanças nas condições ambientais. Estudos que empregam vants para o monitoramento de gado quase sempre usam imagens capturadas na posição perpendicular ao solo.
No processo, os pesquisadores aplicaram uma arquitetura computacional de redes neurais profundas para gerar os modelos aplicados aos experimentos. Foram cobertos aspectos variados, como dimensões ideais das imagens, efeito da distância entre animais e sensor, efeito do erro de classificação no processo geral de detecção e impacto dos obstáculos físicos na precisão do modelo.
Resultados experimentais indicam que imagens oblíquas podem ser usadas com sucesso sob certas condições, mas têm limitações práticas e técnicas que devem ser observadas. Essas limitações referem-se às obstruções de visão, à determinação das bordas exatas da região considerada nas imagens, às distorções geométricas e de cores, entre outras. Investigações futuras devem incluir uma análise de custo-benefício para estimar vantagens potenciais das imagens oblíquas em comparação com as medidas necessárias para reduzir os obstáculos práticos.
Os experimentos foram realizados com o objetivo de detectar animais, uma etapa intermediária para a contagem do rebanho.
Contagem precisa
A parte prática do trabalho foi realizada nos sistemas extensivo, intensivo e de integração Lavoura-Pecuária (ILP) na fazenda Canchim, sede da Embrapa Pecuária Sudeste. Para 2020, estava prevista a coleta de dados em áreas com árvores e arbustos, mas a pandemia atrasou os experimentos.
Segundo Patrícia Santos, árvores, arbustos ou até a altura da pastagem podem dificultar a captação de imagens. “O animal fica escondido embaixo da planta, atrapalhando a contagem. Para gerar um modelo que corrija isso, seriam necessárias várias imagens em áreas com árvores e com plantas arbustivas diferentes e de formas heterogêneas. Qualquer coisa que possa cobrir a imagem, até mesmo a altura de um capim, deve ser considerada. Por exemplo, a pastagem muito alta pode esconder um bezerro”, explica. São muitas as variáveis que a máquina precisa aprender para que a contagem do gado seja a mais precisa possível.
A cientista conta que o papel da Embrapa Pecuária Sudeste é ajudar a identificar os gargalos que podem surgir quando o pecuarista aplicar a ferramenta no dia a dia da fazenda. Indicar qual é a real necessidade de um potencial usuário desse produto, além de estimar a margem de erro aceitável. “Um levantamento para fins de inventário não permite erro. Já no caso da contagem de gado para o manejo, pode ser um pouco mais flexível”, destaca Santos.
Os pesquisadores também ressaltam que é fundamental ampliar o conhecimento sobre essas técnicas, para que no futuro a tecnologia seja adotada com sucesso no campo. “Os resultados foram muito bons, mas ainda precisamos de mais avanços para conseguir gerar uma tecnologia apta a ser usada por produtores ou prestadores de serviços. Acredito que estamos no caminho certo”, avalia Barbedo. Ele estima que o monitoramento com drones para contagem automática dos animais ocorra em cerca de dois a três anos.
A metodologia pode ser usada também, no futuro, para o monitoramento voltado à saúde animal, como a detecção de doenças e anomalias e eventos como prenhez. Para esse caso, o horizonte é de cinco anos.
Monitoramento a cavalo
O manejo de fazendas de gado de corte em sistema de produção extensivo é desafiador, especialmente considerando que muitas fazendas possuem grandes áreas com difícil acesso terrestre e insuficiente infraestrutura de comunicação. Nessas condições, o monitoramento do solo a cavalo é prática comum. A alternativa da inspeção aérea do rebanho requer voos tripulados, caros e sujeitos a alguns riscos.
O pecuarista Renato Alves Pereira, dono de uma propriedade na região da Zona da Mata Mineira (MG), diz que a contagem do gado em sua fazenda de 830 hectares é feita por dois funcionários a cavalo. E o custo também é elevado. Ele gasta R$ 78 mil a cada ano. A conferência é realizada semanalmente.
Esse tipo de manejo normalmente requer que os animais sejam reunidos no curral. A saída da rotina por si só já é um fator de estresse ao animal. Tanto no percurso até o curral quanto durante o manejo, o gado pode deixar de se alimentar, beber água e descansar. Pesquisas indicam que situações estressantes causam impactos diretos no bem-estar e na produtividade do rebanho.
Uma ferramenta para a contagem de gado por drone pode ser considerada mais racional. Para Renato Pereira, que trabalha com pecuária de corte há 40 anos, as principais vantagens de uma tecnologia como essa seriam a redução dos custos da contagem física e a otimização desse processo. “Se a tecnologia se tornar operacional, tenho interesse em utilizá-la”, afirma.
Modelos computacionais
As pesquisas voltadas à detecção e contagem de bovinos por meio de imagens capturadas por drones tiveram início em fevereiro de 2019, com vigência de dois anos. Contam com apoio financeiro da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). Os recursos de cerca de R$ 175 mil foram investidos, principalmente, na aquisição de drones e equipamentos para processamento de imagens.
Nos estudos, conduzidos pela Embrapa em parceria com a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e as Faculdades Metropolitanas Unidas (FMU), a equipe capturou um grande número de imagens aéreas de animais das raças Nelore (Bos indicus) e Canchim – cruzamento entre as raças Charolês (Bos taurus) e Nelore, na fazenda da Embrapa. Em seguida, usou algoritmos para classificá-las e extrair as informações de interesse. No caso de monitoramento de gado, as aplicações incluem detecção e contagem de animais, reconhecimento de espécimes, medição da distância entre a vaca e o bezerro, e determinação do comportamento alimentar.
Essas informações contidas nas imagens são extraídas por meio de modelos computacionais de aprendizado de máquina (machine learning) que utilizam conceitos de segmentação semântica e de instância, detecção de objetos e mapeamento de calor. As técnicas de aprendizado profundo são semelhantes àquelas usadas em sites que solicitam ao usuário a identificação das imagens de faixa de pedestres ou de semáforos, por exemplo, antes de acessar informações consideradas de uso restrito. Ou seja, é preciso treinar a rede neural com milhares de exemplos, ensinando o computador a reconhecer os objetos de forma automática.
Dois artigos, publicados na revista Sensors, apresentam os modelos de detecção e contagem desenvolvidos, além dos resultados preliminares já obtidos.
O primeiro, Counting Cattle in UAV Images-Dealing with Clustered Animals and Animal/Background Contrast Changes (Contagem de gado em imagens de UAV – Lidando com animais agrupados e alterações de contraste de animal/fundo), tem autoria de Barbedo, Koenigkan e Patrícia Menezes e da pesquisadora da FMU Andrea Roberto Bueno Ribeiro.
O artigo propõe um algoritmo capaz de fornecer estimativas precisas para a contagem dos animais, mesmo em condições difíceis, como presença de animais agrupados, mudanças no contraste entre estes e antecedentes, o que é comum devido à heterogeneidade das fazendas de gado, e variações de iluminação. Algumas situações se mostraram desafiadoras, especialmente a falta de contraste entre os animais e o fundo, o movimento deles, grandes aglomerados de animais e a presença de bezerros.
Segundo os autores, novas soluções para rastreamento de animais serão investigadas em experimentos futuros. Os esforços também devem ser direcionados para a captura de imagens de outras raças de gado, tornando possível estender a aplicabilidade do algoritmo. Embora o algoritmo descrito no artigo tenha sido desenvolvido em função da contagem de gado, a metodologia pode ser adaptada a outras aplicações como detecção de navios ou de tendas em campos de refugiados, entre outras.
O segundo artigo da Sensors, A Study on the Detection of Cattle in UAV Images Using Deep Learning (Um estudo sobre a detecção de gado em imagens de UAV usando aprendizado profundo), foi escrito por Barbedo, Koenigkan, Thiago Teixeira Santos, também da Embrapa Informática Agropecuária, e Patrícia Menezes.
Nesse estudo, os experimentos envolveram 1.853 imagens contendo 8.629 amostras de imagens de animais. Com isso, foram treinados 900 modelos de redes neurais convolucionais, permitindo uma análise profunda dos diversos aspectos que impactam a detecção de gado usando imagens aéreas capturadas por drones. Os objetivos foram determinar a maior precisão possível que poderia ser alcançada na detecção de animais da raça Canchim, visualmente semelhante aos Nelore, além da distância ideal da amostra do solo para a detecção de animais e da arquitetura mais precisa.
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Boi gordo enfrenta semanas de instabilidade e pressão nas cotações
Recuo de até R$ 13/@ reflete um mercado mais sensível antes do período de maior consumo.
A possibilidade de novas medidas protecionistas da China voltou a gerar incerteza no mercado pecuário brasileiro. O país asiático, principal destino da carne bovina do Brasil, estaria avaliando restringir a entrada do produto, mas não há qualquer confirmação oficial até o momento. Mesmo assim, os rumores foram suficientes para pressionar os contratos futuros do boi nas últimas semanas.
As especulações ganharam força no início de novembro, indicando que Pequim poderia retomar o movimento iniciado em 2024, quando alegou excesso de oferta interna para reduzir as importações. A decisão, que inicialmente seria tomada em agosto de 2025, foi adiada para novembro, ampliando a cautela dos agentes e intensificando a queda na curva futura: em duas semanas, os contratos recuaram entre R$ 10 e R$ 13 por arroba.
Foto: Gisele Rosso
Com a China respondendo por cerca de 50% das exportações brasileiras de carne bovina, qualquer redução nos embarques tende a impactar diretamente os preços do boi gordo, especialmente em um momento de forte ritmo de produção.
Apesar da tensão, o cenário de curto prazo permanece positivo. A demanda doméstica, reforçada pela sazonalidade do fim de ano, e o recente alívio nas barreiras impostas pelos Estados Unidos ajudam a sustentar as cotações. Caso os abates não avancem mais de 10% em novembro e dezembro, a disponibilidade interna deve ficar abaixo da registrada em outubro, movimento que favorece a recuperação dos preços da carne nos próximos 30 dias.
Para 2026, as projeções seguem otimistas para a pecuária brasileira. A expectativa é de menor oferta de animais terminados, custos de produção mais competitivos e demanda externa firme, em um contexto de queda da produção e das exportações de concorrentes, especialmente dos Estados Unidos. A principal atenção fica por conta do preço da reposição, que subiu de forma expressiva e exige valores mais ajustados na venda do boi gordo para assegurar a rentabilidade na terminação.
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Novo ciclo do projeto Mais Leite Saudável busca impulsionar produção de leite no Noroeste de Minas Gerais
Assistência técnica, pesquisa aplicada e melhorias genéticas a 150 propriedades familiares, com foco em produtividade, sustentabilidade e fortalecimento da cadeia leiteira no Noroeste mineiro até 2028.
O fortalecimento e a ampliação da produção de leite de produtores de Paracatu (MG), de forma sustentável, eficiente e de qualidade, ganharam impulso com o início do novo ciclo do projeto Mais Leite Saudável, desenvolvido em parceria entre a Embrapa Cerrados e a Cooperativa Agropecuária do Vale do Paracatu (Coopervap).
O projeto é desenvolvido no âmbito do Programa Mais Leite Saudável (PMLS) do MAPA desde 2020. O Programa Mais Leite Saudável é um incentivo fiscal que permite a laticínios e cooperativas obter até 50% de desconto (crédito presumido) no valor de PIS/Pasep e COFINS relativo à comercialização do leite cru utilizado como insumo, desde que desenvolvam projetos que fortaleçam e qualifiquem a cadeia produtiva por meio de ações diretas junto aos produtores.
O treinamento dos técnicos recém-selecionados foi realizado no fim de outubro, e as primeiras visitas às propriedades ocorreram no início de novembro. Essa é a terceira fase do projeto, que conta com o acompanhamento do pesquisador José Humberto Xavier e do analista de Transferência de Tecnologia da Embrapa Cerrados, Carlos Eduardo Santos.
O projeto articula as dimensões de assistência técnica e pesquisa e atuará nessa etapa com uma rede de 150 propriedades rurais familiares, que receberão acompanhamento de três veterinários e dois agrônomos, seguindo o modelo implantado em 2020. A equipe da Embrapa atua na capacitação técnica e metodológica dos técnicos e na condução de testes de validação participativa de tecnologias promissoras junto aos agricultores da rede.
A nova etapa, prevista para ser concluída em 2028, busca desenvolver alternativas para novos sistemas de cultivo com foco na agricultura de conservação, oferecer apoio técnico ao melhoramento genético dos animais de reposição com o uso de inseminação artificial e ampliar o alcance dos resultados já obtidos, beneficiando mais agricultores familiares e contribuindo para o desenvolvimento regional.
Segundo o pesquisador da Embrapa Cerrados, José Humberto Xavier, os sistemas de cultivo desenvolvidos até agora melhoraram o desempenho das lavouras destinadas à alimentação do rebanho, mas ainda são necessários ajustes para reduzir a perda de qualidade do solo causada pelo preparo convencional e pela elevada extração de nutrientes advinda da colheita da silagem, além de evitar problemas de compactação quando o solo está úmido. Ele destaca também os desafios de aumentar a produtividade e reduzir a penosidade do trabalho com mecanização adequada.
O analista Carlos Eduardo Santos ressaltou a importância de melhorar o padrão genético do rebanho. “A reposição das matrizes é, tradicionalmente, feita pela compra de animais de outros rebanhos. Isso gera riscos produtivos e sanitários, além de custos elevados. Por isso, a Coopervap pretende implementar um programa próprio de reposição, formulado com base nas experiências dos técnicos e produtores ao longo da parceria”, afirmou.
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Curso gratuito da Embrapa ensina manejo correto de resíduos na pecuária leiteira
Capacitação on-line orienta produtores a adequar propriedades à legislação ambiental e transformar dejetos em insumo seguro e sustentável.
Como fazer corretamente o manejo dos dejetos da propriedade leiteira e adequá-la à legislação e à segurança dos humanos, animais e meio ambiente? Agora, técnicos e produtores têm à disposição um curso on-line, disponível pela plataforma de capacitações a distância da Embrapa, o E-Campo, para aprender como realizar essa gestão. A capacitação “Manejo de resíduos na propriedade leiteira” é gratuita e deve ocupar uma carga horária de aproximadamente 24 horas do participante.
O treinamento fecha o ciclo de uma série de outros cursos relacionados ao manejo ambiental da atividade leiteira: conceitos básicos em manejo ambiental da propriedade leiteira e manejo hídrico da propriedade leiteira, também disponíveis na plataforma E-Campo.
De acordo com o pesquisador responsável, Julio Palhares, identificou-se uma carência de conhecimento sobre como manejar os resíduos da atividade leiteira para adequar a propriedade frente às determinações das agências ambientais. “O correto manejo é importante para dar qualidade de vida aos que vivem na propriedade e no seu entorno, bem como para garantir a qualidade ambiental da atividade e o uso dos resíduos como fertilizante”, explica Palhares.
A promoção do curso ainda contribui para os Objetivos do Desenvolvimento Sustentável da Organização das Nações Unidas (ONU), como as metas 2 e 12. A 2 refere-se à promoção da agricultura sustentável de produção de alimentos e prevê práticas agropecuárias resilientes, manutenção dos ecossistemas, fortalecimento da capacidade de adaptação às mudanças climáticas, etc. O ODS 12 diz respeito ao consumo e produção responsáveis, principalmente no que diz respeito à gestão sustentável.
O treinamento tem oferta contínua, ou seja, o inscrito terá acesso por tempo indeterminado.