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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

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Joana Silva

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.

Fonte: Embrapa Instrumentação
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Notícias Pecuária

Com seca e safra próxima do auge, oferta de boi gordo aumenta e preços caem

Mercado físico de boi registrou preços mais baixos ao longo da semana nas principais praças de produção e comercialização do país

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Arquivo/OP Rural

O mercado físico de boi registrou preços mais baixos ao longo da semana nas principais praças de produção e comercialização do país. Segundo o analista de SAFRAS & Mercado, Fernando Henrique Iglesias, o ambiente de negócios sugere pela continuidade deste movimento no curto prazo, consequência do avanço da oferta de boiadas em grande parte do Centro-Sul. “A estiagem prolongada é um fator importante a ser considerado nesse processo, pois acelera o processo de degradação das pastagens reduz a capacidade de retenção entre os pecuaristas”, disse ele.

A safra de boi gordo está cada vez mais próxima do seu auge. “Então, nada mais natural que os preços assumam tendência de queda”, assinalou.

O volume de animais ofertados aumentou de maneira consistente no decorrer da semana, permitindo que os frigoríficos consigam uma posição bastante confortável em suas escalas de abate, que agora atendem entre cinco e sete dias úteis de consumo.

Mesmo a demanda de carne bovina aquecida durante o período do Dia das Mães parece insuficiente para mudar de maneira contundente a curva de preços. A exceção é o Rio Grande do Sul, estado em que o volume ofertado é menor.

“Para a entressafra a dinâmica de mercado tende a mudar completamente, avaliando a provável redução do confinamento de primeiro giro resultando em um ambiente pautado pela restrição de oferta. Ou seja, haverá espaço para retomada do movimento de alta”, apontou Iglesias.

Com isso, os preços a arroba do boi gordo na modalidade a prazo nas principais praças de comercialização do País estavam assim no dia 06 de maio:

  • São Paulo (Capital) – R$ 307,00 a arroba, contra R$ 312,00 a arroba na comparação com 29 de abril (-1,62%).
  • Minas Gerais (Uberaba) – R$ 300,00 a arroba, ante R$ 305,00 (-1,64%).
  • Goiânia (Goiás) – R$ 290,00 a arroba, contra R$ 295,00 (-1,69%).
  • Mato Grosso do Sul (Dourados) – R$ 295,00 a arroba, contra R$ 300,00, caindo 1,67%.
  • Mato Grosso (Cuiabá) – R$ 308,00 a arroba, contra R$ 310,00 a arroba (-0,65%).

Exportação

As exportações de carne bovina fresca, congelada ou refrigerada do Brasil renderam US$ 595,981 milhões em abril (20 dias úteis), com média diária de US$ 29,899 milhões. A quantidade total exportada pelo país chegou a 125,474 mil toneladas, com média diária de 6,273 mil toneladas. O preço médio da tonelada ficou em US$ 4.765,80.

Em relação a abril de 2020, houve ganho de 17,61% no valor médio diário da exportação, alta de 7,89% na quantidade média diária exportada e valorização de 9,01% no preço médio. Os dados são do Ministério da Indústria, Comércio e Serviços e foram divulgados pela Secretaria de Comércio Exterior.

Fonte: Agência SAFRAS
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Notícias Mercado Interno

Comercialização de soja perde ritmo no mercado brasileiro

Produtor segue retraído, aguardando por referenciais ainda melhores e centrando atenções no final da colheita no Brasil

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Apesar da alta nos preços, o mercado brasileiro de soja teve mais uma semana de poucos negócios nas principais praças do país. O produtor segue retraído, aguardando por referenciais ainda melhores e centrando atenções no final da colheita no Brasil.

A comercialização da safra 2020/21 de soja do Brasil envolve 71,4% da produção projetada, conforme relatório de SAFRAS & Mercado, com dados recolhidos até 7 de maio. No relatório anterior, com dados de 9 de abril, o número era de 67,4%.

Em igual período do ano passado, a negociação envolvia 85,2% e a média para o período é de 64%. Levando-se em conta uma safra estimada em 134,09 milhões de toneladas, o total de soja já negociado é de 95,8 milhões de toneladas.

No período, a comercialização evoluiu pouco e, com isso, o total negociado da safra 20/21 ficou abaixo do percentual de igual período do ano passado. Mas seguem acima da média para o período, devido à elevação consistente dos preços.

As vendas antecipadas da safra 2021/22 estão atrasadas na comparação com o ano passado e com a média do período. Levando-se em conta uma safra hipotética mínima para a temporada – igual a do ano anterior -, SAFRAS estima uma comercialização antecipada de 16,7%, envolvendo 22,36 milhões de toneladas.

Em igual período do ano passado, o número era de 32% e a média dos últimos cinco anos é de 20%. A primeira estimativa para a safra brasileira 2021/22 será divulgada em julho por SAFRAS & Mercado.

Chicago

A semana foi de forte recuperação nos contratos futuros na Bolsa de Mercadorias de Chicago (CBOT). Na manhã da sexta, 7, os contratos com vencimento em julho bateram na casa de US$ 15,80 por bushel, o melhor patamar desde outubro de 2021. Na semana, a posição acumula valorização de cerca de 3%.

O mercado encontra sustentação em fatores fundamentais e técnicos. O aperto nos estoques globais encontra uma demanda aquecida nos Estados Unidos. O ótimo desempenho dos subprodutos – farelo e óleo – impulsiona o grão.

Os analistas seguem atentos ao clima nos Estados Unidos, com previsões de poucas chuvas e temperaturas elevadas, o que poderia prejudicar a evolução inicial das lavouras. Na semana que vem, atenções especiais para o relatório de maio do Departamento de Agricultura dos Estados Unidos (USDA), que será divulgado na quarta, 12.

Fonte: Agência SAFRAS
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Notícias Suinocultura

Ambiente de negócios no mercado suíno se mostra mais truncado no Brasil

Houve dificuldade para avanços mais efetivos nas cotações, em meio a um ambiente de negócios mais truncado

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O mercado brasileiro de suínos apresentou pequenas variações de preços ao longo dos últimos dias, tanto no vivo como os cortes negociados no atacado. Segundo o analista de SAFRAS & Mercado Allan Maia, houve dificuldade para avanços mais efetivos nas cotações, em meio a um ambiente de negócios mais truncado.

Maia ressalta que o escoamento da carne evoluiu aquém do esperado neste início de mês, fator que levou os frigoríficos a atuarem com cautela na aquisição de animais para abate. “A busca pelos cortes tende a apresentar alguma melhora no curto prazo devido ao Dia das Mães e à entrada da massa salarial na economia”, pontua.

Além disso, Maia comenta que os produtores seguem na busca por reajustes nos preços, avaliando o custo de produção com tendência de alta. “Contudo, a demanda interna precisa avançar para ajudar o ambiente de negócios”, alerta.

Levantamento semanal de SAFRAS & Mercado apontou que a média de preços do quilo do suíno vivo na região Centro-Sul do Brasil caiu 1,54% ao longo de abril, de R$ 6,89 para R$ 6,79. A média de preços pagos pelos cortes de pernil no atacado recuou 0,45% ao longo da semana, de R$ 12,63 para R$ 12,57. A carcaça registrou um valor médio de R$ 11,11, recuo de 1,28% frente à semana passada, quando era cotada a R$ 11,25.

O analista destaca ainda que a exportação brasileira de carne suína foi forte em abril. “Com os dados do industrializado, que deve ser divulgado nos próximos dias, o volume deve ficar entre 95 e 100 mil toneladas”, sinaliza.

As exportações de carne suína “in natura” do Brasil renderam US$ 217,457 milhões em abril (20 dias úteis), com média diária de US$ 10,872 milhões. A quantidade total exportada pelo país no período chegou a 87,314 mil toneladas, com média diária de 4,365 mil toneladas. O preço médio ficou em US$ 2.490,50.

Em relação a abril de 2020, houve alta de 41,24% no valor médio diário da exportação, ganho de 38,81% na quantidade média diária exportada e valorização de 1,75% no preço médio. Os dados são do Ministério da Indústria, Comércio e Serviços e foram divulgados pela Secretaria de Comércio Exterior.

A análise semanal de preços de SAFRAS & Mercado apontou que a arroba suína em São Paulo baixou de R$ 160,00 para R$ 145,00. Na integração do Rio Grande do Sul o quilo vivo passou de R$ 5,65 para R$ 5,70. No interior do estado a cotação mudou de R$ 7,40 para R$ 7,30.

Em Santa Catarina o preço do quilo na integração subiu de R$ 5,80 para R$ 5,90. No interior catarinense, a cotação caiu de R$ 7,40 para R$ 7,30. No Paraná o quilo vivo teve baixa de R$ 7,70 para R$ 7,30 no mercado livre, enquanto na integração o quilo vivo seguiu em R$ 5,60.

No Mato Grosso do Sul a cotação em Campo Grande mudou de R$ 6,20 para R$ 6,10, enquanto na integração o preço subiu de R$ 5,60 para R$ 5,70. Em Goiânia, o preço passou de R$ 7,70 para R$ 7,60. No interior de Minas Gerais o quilo do suíno continuou em R$ 7,90. No mercado independente mineiro, o preço permaneceu em R$ 8,00. Em Mato Grosso, o preço do quilo vivo em Rondonópolis retrocedeu de R$ 6,10 para R$ 5,95. Já na integração do estado o quilo vivo mudou de R$ 5,60 para R$ 5,70.

Fonte: Agência SAFRAS
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CONBRASUL/ASGAV

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