Monitorização e previsão do rendimento na vinha com uma câmara montada no trator

Introdução

Na agricultura moderna, a monitorização da produção e a estimativa do rendimento são operações de fundamental importância, mas também extremamente complexas. Felizmente, graças ao contínuo progresso tecnológico, dispomos hoje de uma vasta gama de ferramentas e metodologias que nos permitem enfrentar estes desafios com maior precisão e eficiência.

No setor vitivinícola, por exemplo, as técnicas tradicionais de estimativa do rendimento, como a contagem manual de cachos por unidade de área ou a sua pesagem em balanças, revelam-se muitas vezes imprecisas e exigem um esforço de trabalho considerável. A introdução do remote sensing revolucionou certamente esta prática. Através de imagens de deteção remota, é agora possível monitorizar a saúde das plantas e correlacionar o seu vigor, através de indicadores como o índice NDVI, com a produção de uva. Esta abordagem não destrutiva permite obter boas previsões de rendimento, embora estas possam ainda ser influenciadas por eventos extremos, como granizo ou stress hídrico.

Uma outra metodologia revolucionária é o proximal sensing, que utiliza técnicas de Computer Vision e algoritmos de Inteligência Artificial (AI) para analisar as imagens diretamente no campo. Esta abordagem permite detetar cachos, e até bagos individuais, de forma direta, não destrutiva e contínua.

iTractor: Proximal Sensing, Computer Vision e AI

O iTractor é um serviço de aluguer de câmaras estereoscópicas que, uma vez montadas nos tratores, permitem recolher dados precisos ao longo de toda a época produtiva. Estas câmaras permitem uma estimativa precisa do rendimento, fornecendo informações sobre os frutos e identificando eventuais sinais de doenças, graças à utilização de algoritmos avançados de Computer Vision e AI.

A configuração do iTractor consiste em montar uma câmara dupla na parte frontal do trator, cobrindo ambos os lados da linha de vinha. Esta disposição ótima permite também gerir os cachos parcialmente cobertos, garantindo uma estimativa precisa da produção, incluindo o que se encontra sob a copa das plantas. O sistema funciona identificando primeiro uma área de análise específica (Fig. 1); em seguida, uma unidade de inteligência artificial na cloud processa os dados recolhidos e, ao segmentar as áreas de interesse — que podem incluir cachos individuais —, chega à contagem dos próprios bagos. A utilização de algoritmos automatizados elimina o erro humano e simplifica o processamento dos dados, permitindo uma avaliação rápida e fiável da vinha.

Fig.1: Identificação de cachos através de uma câmara montada no trator.

A instalação do sistema é simples e requer apenas uma alimentação de 12 volts. A versão mais recente da câmara conta com melhorias ao nível do GPS e do RTK, garantindo uma maior precisão nos resultados. Além disso, a presença de dois LED paralelos permite um funcionamento ótimo em diversas condições de pouca luz, como no início da manhã ou ao final da tarde, quando o fresco do dia favorece o trabalho de campo. Os resultados obtidos com este sistema apresentam uma precisão superior a 90%, com uma margem de erro de 10% na deteção de detalhes. Estes resultados são fornecidos tanto em formato bruto como em mapas, incluindo o rendimento já processado (Fig. 3).

Fig.2: Exemplo de mapa de rendimento de uma vinha.

Conclusão

A complexidade e a variabilidade das condições ambientais, frequentemente influenciadas pelas alterações climáticas, exigem uma abordagem contínua de investigação e inovação, de modo a adaptar os métodos de monitorização e estimativa às novas condições. A adoção e o desenvolvimento de tecnologias avançadas e a recolha precisa de dados são essenciais para enfrentar os desafios atuais e futuros do setor agrícola, garantindo uma gestão das culturas mais eficiente, sustentável e resiliente.

A recolha precisa de dados surge como um elemento fundamental para enfrentar os desafios futuros e garantir a sustentabilidade e a resiliência do setor agrícola. Conhecer bem os próprios campos permite uma gestão mais eficaz e informada, pelo que serviços como o iTractor representam recursos valiosos para enfrentar este desafio, permitindo não só uma estimativa precisa do rendimento, mas também a identificação atempada de eventuais riscos ligados a doenças.

A utilização de ferramentas como o iTractor fornece dados objetivos que ajudam a mitigar o risco de erros nas estimativas, garantindo assim uma maior segurança e fiabilidade das operações agrícolas.

Em situações de danos, como granizo, fauna selvagem, etc., estes dados objetivos podem ajudar os peritos a avaliar os danos, reduzindo significativamente a margem de erro.

Para mais informações, visite a página dedicada ao iTractor e contacte-nos para mais detalhes!