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Sistema faz contagem automática de plantas na lavoura por imagens de drones
Sistema substitui inspeções visuais, que são demoradas e onerosas e não fazem varredura completa
Uma rede colaborativa com professores e pesquisadores de instituições públicas e privadas, nacionais e internacionais, desenvolveu uma solução pioneira no País, que detecta e conta plantas ao mesmo tempo que identifica linhas de plantio em imagens obtidas com drones. A tarefa é executada graças a uma combinação de técnicas avançadas de visão computacional e aprendizagem profunda (deep learning), capaz de tomar decisões por conta própria. Isso reduz custos e incertezas, facilita a gestão sustentável da lavoura e alavanca o agro 4.0.
Em experimentos com cultivo de milho e citros nas regiões Centro-Oeste e Sudeste, o método alcançou alto índice de acerto no monitoramento de sistemas agrícolas, além de demonstrar versatilidade e permitir a redução da dependência de inspeções visuais, que são demoradas, trabalhosas e tendenciosas. Outra vantagem em relação aos métodos tradicionais é que a solução proposta permite uma varredura completa do talhão ou da área plantada.
O mapeamento preciso das áreas de cultivo é um pré-requisito importante para auxiliar o gerenciamento do campo e a previsão de produção na chamada agricultura de precisão. Isso porque as culturas são sensíveis aos padrões de plantio e têm uma capacidade limitada para compensar áreas ausentes em uma linha, o que impacta negativamente o rendimento por unidade de área de solo durante a época de colheita.
Identificar as linhas de plantio pode ajudar os produtores a corrigir problemas ocorridos durante o cultivo de mudas, informação essencial na tomada de decisões. Por isso, imagens ópticas com sensores embarcados em veículos aéreos não tripulados (Vants) são um meio de baixo custo comumente usado para capturar cenas, cobrindo áreas cultivadas.
Versatilidade e precisão
O estudo envolveu pesquisadores da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (UFMS), Universidade do Oeste Paulista (Unoeste), Universidade do Estado de Santa Catarina (Udesc), Universidade de Waterloo, no Canadá, e da Embrapa Instrumentação (SP). A proposta do grupo foi desenvolver um método de aprendizado profundo baseado em uma rede neural convolucional (do inglês, Convolutional Neural Network – CNN) para contar e detectar simultaneamente plantas e linhas de plantio com imagens obtidas por sensores embarcados em Vants.
Apoiada pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e pela Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (Capes), a pesquisa é um dos resultados do projeto sobre tecnologias com potenciais disruptivos para automação e agricultura de precisão, liderado pelo pesquisador da Embrapa Lúcio André de Castro Jorge, especialista em processamento de imagens captadas por diversos tipos de drones.
A pesquisa
O estudo foi conduzido com plantas de milho, em estádio inicial, mas com alta densidade, em área experimental da Fazenda Escola da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, com aproximadamente 7.435 m². A pesquisa cobriu um total de 33.360 pés de milho em 224 fileiras de plantas.
O método alcançou alto desempenho para contagem, errando aproximadamente seis plantas por imagem, cada uma com mais de 100 plantas, e desempenho similar na localização e extração de linhas de plantio. Em citros, o método foi igualmente superior a outras redes neurais previamente desenvolvidas em outros estudos, errando entre uma e duas árvores por imagem.
Em campos de milho, as áreas com falhas podem ser preenchidas por plantas dessa mesma cultura, caso detectadas a tempo de se realizar a intervenção na mesma safra. Essa condição ocorre em diferentes culturas, como cana-de-açúcar, soja, tomate, entre outras, com características semelhantes. De olho nessa lacuna, os pesquisadores focaram em uma solução que pudesse ser replicada em outras culturas, não restrita somente aos campos de milho e citros.
Outra contribuição importante do método é a detecção de culturas plantadas em alta densidade, ou adensadas com espaçamento reduzido. As plantas nas imagens da área experimental foram identificadas por meio de fotointerpretação. O professor da Unioeste Lucas Prado Osco, supervisionado pelo pesquisador José Marcato Junior durante o seu pós-doutorado na UFMS, explica que esses dados foram inseridos na rede neural como exemplo para a aprendizagem.
“Assim, o método aprende por meio desses exemplos. Ocorre que as plantas se encontram muito próximas umas das outras, e isso pode ser um fator problemático para métodos convencionais de deep learning. Esse método utiliza uma abordagem cuja a probabilidade de cada pixel ser uma planta é real e, a partir de um refinamento inteligente, consegue definir o pixel central e detectar a posição da planta na imagem”, detalha Osco, que é bolsista na Embrapa Instrumentação no projeto sobre tecnologias disruptivas.
Segundo o Castro Jorge, nenhum dos estudos implementou uma detecção de linha de plantio em seus métodos com rede neural convolucional, outro diferencial da abordagem atual. “Embora muitas redes profundas de detecção de objetos possam ser usadas para detectar plantas e linhas de plantio, elas exigem várias etapas de processamento de imagem com técnicas convencionais extremamente custosas e modificações para executar ambas as tarefas em conjunto”, compara o pesquisador.
A abordagem proposta usa uma arquitetura de duas ramificações, um modelo que permite a troca de informações entre os ramos da rede. “Dessa maneira, a detecção de linhas pela rede é beneficiada com aprendizagem da detecção de plantas, e vice-versa, uma vez que ela entende que não haverá plantas fora das linhas, e uma linha não poderá ser formada sem que existam plantas. Isso também contribui para reduzir a detecção de plantas daninhas, embora estudos futuros ainda sejam necessários para avaliar essa condição com maior clareza”, relata Castro Jorge.
O pesquisador lembra que as evoluções nas tecnologias de sensoriamento remoto e métodos de visão computacional sofreram um avanço disruptivo com as redes convolucionais e estão melhorando significativamente o mapeamento de sistemas agrícolas. “Essa integração está beneficiando a agricultura de precisão em diversas aplicações, como controle de ambiente, caracterização fenológica, avaliação nutricional, previsão de rendimento, análise temporal, além da gestão da lavoura, entre outros benefícios”, avalia.
Diante da estimativa da Organização das Nações Unidas para a Agricultura e Alimentação (FAO), de que para atender a demanda por alimentos em 2050 a produção agrícola terá de crescer mais de 60%, com participação de 41% só do Brasil, é esperado que os produtores rurais aumentem a produtividade no campo.
“No entanto, esse aumento deve vir de avanços tecnológicos e otimização das áreas de produção, em vez de sua expansão. Uma estimativa precisa das plantas em campos de cultivo é importante para prever a quantidade de rendimento enquanto monitora o seu crescimento”, diz o professor da Faculdade de Engenharia, Arquitetura e Urbanismo e Geografia da UFMS José Marcato Junior.
Para o professor, a detecção de plantas e linhas de plantas consiste em uma métrica importante na avaliação de campos agrícolas, porque o número de plantas auxilia agricultores e técnicos rurais a estimar a produtividade no fim do ciclo da cultura.
“Esse tipo de avaliação, quando realizada nas fases iniciais do plantio, é importante para a tomada de decisão rápida. Para o milho e outras culturas, a janela de decisão é breve e uma detecção rápida pode ajudar a mitigar ou prevenir problemas com a produção. Essas práticas devem melhorar as aplicações da agricultura de precisão, resultando no manejo sustentável do sistema agrícola”, acrescenta.
Baixo custo como diferencial
Uma versão preliminar do método foi aplicada pela primeira vez para contar árvores cítricas, e obteve uma precisão de aproximadamente 97% de acertos. Tanto em citros quanto em milho, o grupo usou imagens de um campo cultivado, captadas por câmera com sensores RGB embarcada em drones para compor o conjunto de dados. O sistema RGB – um sistema de cores aditivas em que o vermelho, o verde e o azul são combinados – por ser uma solução de baixo custo, é instalado na maioria dos drones, é facilmente replicável e possui alta disponibilidade no mercado.
“Essa tendência de utilizar os sensores RGB permitu resultados importantes com custos reduzidos quando comparados ao uso de sensores especiais em outras faixas do espectro de luz. Assim, o método é uma alternativa de baixo custo e viável para ser aplicada em qualquer cultivo. Mas um grande diferencial ainda está na possibilidade de embarcar diretamente no Vant um sistema inteligente que permite detectar em tempo real a partir das redes treinadas”, avalia Castro Jorge.
Um dos principais desafios envolveu a detectação de plantas nas bordas das imagens, quando a maior parte delas se encontra obstruída. “A complicação se dá em função de regiões com alta oclusão, onde uma planta se sobrepõe a outra. Além disso, outra dificuldade, nesse caso com a detecção de linhas, está relacionada ao espaçamento entre plantas. Existem linhas em que, por perdas durante o plantio, a distância entre uma planta e outra é grande. Isso dificulta a aprendizagem da rede, pois ela pode não compreender que uma planta muito distante das outras possa ainda pertencer à mesma linha”, conta o cientista. “Não obstante, mesmo nesses poucos casos, observamos que o método publicado é capaz de predizer corretamente a posição da maioria das plantas e das linhas”, afirma Lucas Osco.
Perspectivas futuras
Os cientistas acreditam que pesquisas e aplicações futuras poderão tirar proveito do método desenvolvido para auxiliar redes neurais profundas na contagem simultânea de plantas e detecção de fileiras de plantios em outros tipos de culturas. “Estamos implementando novos recursos ao método para superar diferentes desafios relacionados aos padrões de plantio. E, também, estamos confiantes com o patamar atual, pois proporciona um aprimoramento nas tarefas de tomada de decisão ao mesmo tempo em que contribui para uma gestão mais sustentável dos sistemas agrícolas”, conclui o professor da UFMS José Marcato Junior.
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Santa Catarina anuncia R$ 830 milhões para ampliar internet e telefonia no campo
Programa Sinal Bom prevê elevar a cobertura nas áreas rurais de 48,12% para até 99,4%, com instalação de 688 antenas e expansão da rede de fibra óptica e telefonia móvel.
Mais conectividade, tecnologia e oportunidades para quem vive e produz no campo. O governador Jorginho Mello sancionou a Lei 19.936, de 30 de junho de 2026, que institui o Programa Sinal Bom. Com investimento de R$ 830 milhões, o Governo de Santa Catarina vai ampliar a cobertura de internet e telefonia móvel em comunidades rurais, pequenos municípios e ao longo das rodovias estaduais por meio desse programa.
A iniciativa vem para impulsionar o desenvolvimento rural, ampliar o acesso a serviços digitais e garantir mais segurança e comunicação para quem circula pelas estradas catarinenses.
Aprovado na Assembleia Legislativa de Santa Catarina (Alesc), o programa será coordenado pela Secretaria de Estado da Agricultura e Pecuária (Sape), em parceria com a Secretaria de Estado da Fazenda (SEF) e a Celesc, para ampliar a conectividade e reduzir as desigualdades de acesso aos serviços de telecomunicações em todas as regiões catarinenses. “Não dá mais para aceitar áreas sem internet e sem sinal de telefone. Estamos investindo pesado para conectar o campo, os pequenos municípios e as rodovias. Quem vive no interior também merece acesso à tecnologia, oportunidades e serviços com a mesma qualidade de quem está nos grandes centros”, afirma o governador Jorginho Mello.
O Programa Sinal Bom foi estruturado em duas linhas de fomento. A primeira prevê investimentos de até R$ 580 milhões para ampliar a cobertura de telefonia móvel por meio da instalação de novas estações rádio-base (ERBs), garantindo sinal em comunidades rurais e ao longo das rodovias estaduais.
A segunda linha destina até R$ 250 milhões para expansão da infraestrutura de redes fixas de fibra óptica em regiões de baixa densidade populacional, especialmente nos pequenos municípios e nas áreas rurais. O programa também prevê incentivos para essa ampliação. A Celesc poderá adotar uma política especial de preços para o compartilhamento de infraestrutura de postes em áreas rurais, dentro da sua área de concessão, com o objetivo de incentivar a expansão e a manutenção de redes de fibra óptica.
Levantamentos técnicos identificaram que, embora Santa Catarina possua 92,3% de cobertura total de internet, conta com apenas 48,12% de cobertura nas suas áreas rurais. “Estar conectado é essencial para produção agropecuária, para acesso aos serviços públicos e para a qualidade de vida das famílias do campo. Com o Programa Sinal Bom, estamos criando condições para que mais catarinenses tenham acesso à informação e inovação”, destaca o secretário de Estado da Agricultura e Pecuária, Admir Edi Dalla Cort.
Os estudos técnicos que embasaram o programa apontam a necessidade da implantação de 688 novas estações rádio-base em Santa Catarina, em locais estrategicamente definidos por levantamento técnico da Secretaria de Estado do Planejamento (Seplan) e da Secretaria de Estado da Ciência, Tecnologia e Inovação (SCTI). Com a expansão, a cobertura total do Estado poderá alcançar 99,4%.
Todas essas ações seguirão a regulamentação federal aplicável, especialmente as normas da Agência Nacional de Telecomunicações (Anatel) e da Agência Nacional de Energia (Aneel).
Dois anos de estudos
Para elaboração do Programa, a Secretaria de Estado do Planejamento atuou diretamente no estudo dos locais que receberão a infraestrutura prevista no Programa Sinal Bom.
De forma prática, técnicos da Seplan fizeram um levantamento para identificar os melhores pontos para instalação das antenas e melhorar o sinal, bem como o mapeamento da rede de fibra ótica. Para se chegar a essas indicações, foram dois anos de estudos de topografia, análise territorial e levantamento de dados sobre a cobertura que existe atualmente.
Entre os materiais desenvolvidos, foi feita a sinalização geográfica no mapa de Santa Catarina para a instalação dessas antenas, apontando também as já existentes.
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Sem alíquotas definidas, Reforma Tributária trava planejamento do produtor rural para 2027
Indefinição dificulta cálculo de custos, fluxo de caixa e investimentos. Advogado tributarista explica por que ITR não pode ser comparado ao valor de desapropriação de imóveis rurais.
A menos de seis meses do início da fase de transição da Reforma Tributária, produtores rurais, empresas e demais contribuintes ainda desconhecem um dos principais parâmetros para o planejamento financeiro de 2027: o valor das alíquotas dos novos tributos.
Para o advogado tributarista Fernando Melo de Carvalho, a ausência dessa definição reduz a previsibilidade necessária para organizar investimentos, projetar fluxo de caixa e estimar o impacto da nova carga tributária sobre os custos operacionais.
Fernando Melo de Carvalho é advogado tributarista do agronegócio: “Perigoso é manter do jeito que está, sem você saber a alíquota e sem ter previsão de caixa, do que vai gastar ou qual será o aumento da carga tributária”
A discussão voltou a ganhar força após declarações do presidente Luiz Inácio Lula da Silva sobre o Imposto sobre a Propriedade Territorial Rural (ITR) e do secretário especial da Receita Federal, Robinson Barreirinhas, a respeito da divulgação da alíquota da Contribuição sobre Bens e Serviços (CBS).
Barreirinhas afirmou considerar “perigosa” a divulgação antecipada da alíquota da CBS. Para Carvalho, porém, o maior risco está justamente na indefinição. “Perigoso é manter do jeito que está, sem você saber a alíquota e sem ter previsão de caixa, do que vai gastar ou qual será o aumento da carga tributária. Falta pouco tempo para a entrada em vigor das novas regras e empresas, produtores rurais e contribuintes precisam se preparar para saber exatamente o que vão pagar”, afirmou.
Outro ponto que reacendeu o debate foi a declaração do presidente Lula sobre o Imposto Territorial Rural. O chefe do Executivo voltou a defender que existe diferença entre o valor declarado para fins de cobrança do ITR e o valor de mercado utilizado em processos de desapropriação de imóveis rurais.
Segundo Carvalho, essa comparação exige uma análise técnica, uma vez que o ITR possui finalidade constitucional específica e critérios próprios de apuração, distintos daqueles empregados na avaliação de imóveis para desapropriação.
Entenda como funciona o ITR
Foto: Marcello Casal
Ao comentar as declarações do presidente Luiz Inácio Lula da Silva sobre o ITR, Fernando afirma que o valor de indenização para desapropriação e o Valor da Terra Nua (VTN) para o imposto territorial rural parte de assuntos diferentes. “O presidente Lula na fala dele tenta comparar duas coisas que não têm comparação. Uma coisa é a desapropriação, que serve para retirar a propriedade do particular. É o Estado intervindo na propriedade particular para tomar, entre aspas, aquela propriedade. Por outro lado, o pagamento de imposto em cima do imóvel rural, que seria o ITR, leva em consideração diversos fatores”, ressalta.
Segundo o tributarista, entre os fatores considerados na apuração do ITR estão a função social do imposto prevista na Constituição Federal, o grau de utilização da propriedade e a existência de áreas isentas, como Áreas de Preservação Permanente (APPs), reserva legal e florestas, que não podem ser exploradas economicamente pelo produtor rural.
Foto: Divulgação
Conforme a Constituição Federal, o Imposto sobre a Propriedade Territorial Rural (ITR) tem função extrafiscal, ou seja, foi concebido para estimular o uso produtivo da propriedade rural e desestimular a manutenção de terras improdutivas.
Na prática, quanto maior o grau de utilização da área para atividades agropecuárias, menor tende a ser a carga tributária incidente sobre o imóvel. “Portanto, quanto mais utilização você tem naquela terra, menos imposto você deve pagar, justamente para não ficar parado”, enfatizou.
Além do grau de utilização da propriedade, outro critério considerado na apuração do imposto é a existência de áreas isentas, como florestas, Áreas de Preservação Permanente (APPs), reserva legal e florestas, cuja exploração econômica é vedada ao produtor rural. Isso reduz consideravelmente o imposto, já que se trata de áreas das quais o produtor não pode obter nenhum tipo de benefício econômico direto com a atividade pecuária ou agropecuária, o que, de acordo com Carvalho, justifica a redução da carga tributária incidente sobre o imóvel rural.
Como o produtor deve se preparar?
Ao orientar os produtores rurais e demais contribuintes, Carvalho reforça que o momento exige atenção às mudanças previstas pela Reforma Tributária e acompanhamento das informações oficiais.
Segundo o advogado, a previsibilidade é fundamental para que empresas e produtores consigam organizar o fluxo de caixa, revisar custos, planejar investimentos e se preparar para as novas regras. “O que o produtor deve fazer neste momento é acompanhar de perto as mudanças. Mas, para que esse planejamento seja possível, é necessário que as alíquotas sejam divulgadas. Sem saber quanto efetivamente será pago, a previsibilidade financeira fica comprometida, justamente em um momento em que todos precisam se preparar para a entrada em vigor das novas regras”, ressaltou.
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Brasil amplia peso no comércio global de alimentos e pode exportar mais tecnologia, aponta presidente da ABAG
País integra cadeia completa da produção animal, defende Ingo Plöger. Entidade cita potencial da agricultura tropical e da Embrapa para expansão em países da África e outros mercados.
Em meio a tensões geopolíticas, aumento de barreiras comerciais e preocupações com segurança alimentar, o Brasil mantém posição relevante no comércio internacional de alimentos e proteínas e vê espaço para ampliar sua participação com base em competitividade e tecnologia. A avaliação é de Ingo Plöger, presidente da Associação Brasileira do Agronegócio (ABAG).
Ingo Plöger, presidente da Associação Brasileira do Agronegócio (ABAG): “O milho é um exemplo claro de como podemos produzir energia renovável, proteína animal e alimentos de maneira integrada e eficiente” – Foto: Divulgação
Segundo ele, a estrutura produtiva brasileira permite integração completa da cadeia de produção animal, o que facilita o atendimento a diferentes exigências de mercado. “Somos um dos poucos países com capacidade de integrar toda a cadeia de produção animal e atender mercados internacionais com produtos alinhados às preferências dos mais variados consumidores”, ressaltou.
De acordo com o dirigente, a expansão do agro brasileiro passa menos por aumento de volume e mais pela agregação de conhecimento. Ele cita a internacionalização da Embrapa como um vetor estratégico para levar tecnologia tropical desenvolvida no país a outras regiões. “Acredito que um dos próximos passos estratégicos do país será a internacionalização da Embrapa, levando a experiência brasileira em agricultura tropical para outras regiões do mundo. A África, pelas suas características e potencial produtivo, deve ser um dos principais destinos dessa expansão do conhecimento e da cooperação tecnológica brasileira”, destacou.
O executivo também destacou a integração entre produção de alimentos e biocombustíveis como uma característica do modelo brasileiro. No caso do milho, ele afirma que o sistema permite múltiplos usos da produção agrícola. “Temos defendido na Europa que, quanto mais combustível renovável produzimos, mais alimentos também geramos. O milho é um exemplo claro de como podemos produzir energia renovável, proteína animal e alimentos de maneira integrada e eficiente”, salientou.
Plöger relaciona ainda o desempenho do setor ao dinamismo de municípios de médio e pequeno porte, onde cadeias do agronegócio sustentam renda e atividade econômica. Segundo ele, cerca de metade da população brasileira vive em cidades com até 400 mil habitantes, muitas delas fortemente vinculadas ao agro. “O agronegócio é uma questão de Estado. Quando pensamos no Brasil dos próximos 20 ou 30 anos, é impossível dissociar o desenvolvimento econômico e social do papel desempenhado pelo agro”, afirmou.