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8 de outubro, 2019

Como a visão computacional na agricultura ressignificou o trabalho no campo

A visão computacional já é uma realidade capaz de transformar as empresas e indústrias. A propósito, essa tecnologia já está disponível para implementação e quem se aproveitar dela pode sentir logo o impacto positivo. Como bom exemplo disso, vamos ver agora as principais aplicações e vantagens da visão computacional na agricultura.



Descubra a seguir o que é a visão computacional e como ela transformou a forma de trabalho no campo!

O que é visão computacional?


A visão computacional é uma tecnologia derivada do campo do deep learning, e que tem chamado a atenção pelo seu uso em vários segmentos. Ela se encontra no cruzamento de diferentes áreas do conhecimento e tem proporcionado grandes vantagens para indústrias diversas.

Essa tecnologia é capaz de fornecer diagnósticos que reproduzem um trabalho que, até então, só era possível através da visão humana. Além de replicar o funcionamento dos nossos olhos, a visão computacional ainda tem a vantagem de ser muito mais precisa, identificando fatores que geralmente passam despercebidos por humanos quando não são empregadas soluções tecnológicas.

A importância da visão computacional na agricultura


Não é nenhuma novidade que a agricultura é um setor de grande importância econômica para o Brasil. Além de ser um setor que movimenta bilhões de reais anualmente e impulsiona a exportação brasileira, ele não para de crescer, mesmo com a crise econômica dos últimos anos.

Para 2019, o IBGE divulgou um aumento de 4,2% na projeção para a produção agrícola. A previsão é de 236 milhões de toneladas de cereais, leguminosas e oleaginosas a serem produzidas no Brasil apenas neste ano.

Dadas tamanhas proporções, é natural que o setor queira acompanhar a tendência da indústria 4.0 para se modernizar, automatizar o que puder nos seus processos e otimizar todo o trabalho por melhores resultados.

A visão computacional na agricultura ajuda exatamente nisso. Como um meio de usar sistemas inteligentes para levantar e analisar dados biológicos, é possível ganhar em eficiência e rapidez em um setor que trabalha com grandes espaços, estruturas e cadeias de produção.

Aplicações na prática: como aplicar a visão computacional na agricultura


Como nos mais diversos setores da economia, as aplicações de IoT na agricultura são inúmeras.

Essas aplicações incluem tecnologias para controle de plantio, a administração inteligente de fertilizantes, rastreamento e rotulagem de transgênicos e não transgênicos, controle de pragas, sistemas pecuários de rastreamento de rebanho e veículos, administração de rações, controle de doenças e muito mais.

Outras tecnologias específicas ajudam ainda nos setores de produção de biocombustíveis, na agricultura de precisão para a colheita, no monitoramento e no controle de equipamentos, no monitoramento do ambiente, clima e condições, gestão de rebanho, de filhotes, na pesca, além da logística inteligente para diminuir o desperdício na alimentação.

A seguir, conheça algumas aplicações de visão computacional na agricultura que já dão certo pelo Brasil:

Classificação e acompanhamento da maturação de frutos


Aplicações avançadas de Visão Computacional e de Deep Learning já permitem efetuar a classificação rápida de produtos agrícolas quanto ao seu estado de maturação atual.



A visão computacional, nesse caso, permite visualizar o estado atual de frutas e legumes, por exemplo, para classificar quais delas ainda terão maior durabilidade e quais são em um ponto mais avançado da maturação. Dessa forma, a tecnologia ajuda a detectar com eficácia quais itens durarão mais, podendo ser distribuídos por exportação, e quais devem ser retidos para o mercado local. Dessa forma, ganha-se em eficiência na distribuição e evita-se prejuízos.

Controle de qualidade e do aspecto externo de produtos agrícolas


Produtos agrícolas são mais facilmente avaliados, de acordo com sua qualidade, através do olhar.

Por isso, a visão computacional na agricultura também permite analisar, em grande escala, a aparência dos produtos e classificá-los assim de acordo com sua qualidade. Avaliando a cor de frutas, legumes, sementes e outros produtos agrícolas, a visão computacional consegue detectar danos e defeitos de forma não destrutiva, não intrusiva e rápida computacionalmente. Da mesma forma, é possível até mesmo detectar a presença de doenças, pragas e outras anomalias nos produtos.

Agricultura de precisão


O termo agricultura de precisão está associado à utilização de equipamentos de alta tecnologia
para avaliar ou monitorar condições específicas em uma determinada área agrícola. Esse campo da agricultura fornece alternativas aos produtores para maximizar o rendimento e lucratividade, ao mesmo tempo que minimiza o impacto ambiental e promove sustentabilidade.

Como exemplo de visão computacional na agricultura de precisão, podemos destacar o uso de sensores ópticos, utilizados principalmente para medir as propriedades do solo. Esses sensores podem colocamos em plataformas aéreas ou em veículos não tripulados, como drones ou até mesmo satélites.

Esse tipo de aplicação já é utilizada por várias instituições Brasileiras, como a aeronáutica, o exército, a marinha, a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), o Centro de Pesquisa Renato Archer (CenPRA). Para utilizar visão computacional na agricultura, pensando no monitoramento por veículos aéreos e semelhantes, é necessário coletar as imagens,
processá-las e analisá-las com ajuda do computador a fim de, posteriormente, serem aplicadas
técnicas de visão computacional para alcançar o objetivo de agir exatamente onde há problemas ou necessidade de ação.

Fenotipagem


A fenotipagem é um processo que avalia e classifica as diferentes características de uma planta, como consumo de nitrogênio, rendimento e suas dimensões. O conhecimento sobre essas características e a maneira como elas são afetadas por diferentes fatores são fundamentais para a maior eficácia na agricultura e no seu tratamento das plantas.

Historicamente, esse processo dependia estritamente de medições manuais e contava com o olhar preciso do agricultor. A boa notícia é que os avanços tecnológicos na agricultura permitem medições automáticas, precisas e de alta produtividade, bem como uma análise exata dos traços e fatores que os afetam. Como? Com a ajuda de visão computacional!

Como a fenotipagem depende, em grande parte, de traços visíveis, algoritmos avançados de Visão Computacional desempenham um papel fundamental no processo. Por meio de técnicas de deep learning, as máquinas são treinadas a reconhecer estruturas de plantas específicas, como frutas e flores, e obter medidas relativas a suas dimensões, cor e rendimento. Esses dados servem de insight para controlar a produção, atestar sua qualidade e evitar quaisquer problemas com os produtos agrícolas.



Os exemplos acima são só algumas das inúmeras aplicações da visão computacional na agricultura. Todos eles já são replicáveis e você também pode usar de seus benefícios agora mesmo.

Caso deseje conhecer melhor as diferentes possibilidades de aplicação da tecnologia de visão computacional na sua operação agrícola, entre em contato conosco agora mesmo. Será uma satisfação atendê-lo!

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