IA e visão computacional para analisar vinhas e otimizar os tratamentos fitossanitários

Introdução

A inovação tecnológica está cada vez mais presente no mundo da agricultura, e o subprojeto AgroTwin, financiado com 60 mil € pelo projeto Horizon Europe ICAERUS, é um exemplo perfeito disso. O ICAERUS é um projeto centrado na exploração do potencial dos drones como ferramentas multiusos para a agricultura, a monitorização ambiental e os serviços rurais. O objetivo do subprojeto AgroTwin foi desenvolver e testar um Sistema de Apoio à Decisão (DSS) baseado em algoritmos avançados de IA e visão computacional para otimizar os tratamentos fitossanitários através da utilização de drones de nível consumidor, como o DJI Phantom 3 Professional (Fig. 1).

Fig.1: Preparação para o voo do DJI Phantom 3 Professional na vinha de teste.

Um sistema de apoio à decisão para uma agricultura sustentável

A recolha das imagens e os testes dos algoritmos foram realizados numa vinha de Sangiovese de cerca de 1,2 ha das propriedades regionais de Cesa (AR) (Fig. 2). Esta foi dividida em 2 parcelas de dimensões e vigor vegetativo semelhantes, uma utilizada para a dosagem a taxa variável dos produtos fitossanitários com base nos resultados do nosso DSS (teste) e a outra para doses fixas (controlo), na qual eram aplicadas as doses padrão da exploração.

Para captar as imagens visíveis (RGB) da vinha, utilizámos um drone fácil de utilizar e comercializado em grande escala, o DJI Phantom 3 Professional. Estas imagens foram utilizadas para gerar nuvens de pontos 3D que nos permitiram criar o gémeo digital (digital twin) da vinha em três fases fenológicas diferentes.

Para cada voo, através de algoritmos proprietários, o modelo digital foi analisado com precisão para extrair os principais parâmetros biométricos das videiras individuais de interesse. Graças a estes dados, o DSS gerou mapas de prescrição personalizados para tratamentos a taxa variável (VRT), melhorando a eficiência na aplicação dos produtos fitossanitários.

Fig.2: Localização da vinha de teste e divisão das duas parcelas (teste, controlo).

Algoritmos avançados para a análise dos parâmetros biométricos

Um dos aspetos mais inovadores do AgroTwin foi o desenvolvimento de algoritmos avançados de IA e visão computacional para analisar a biometria das videiras. Estes algoritmos, aplicados às nuvens de pontos 3D geradas pelo drone, permitiram analisar com precisão os principais parâmetros de interesse, como a espessura, a altura e o volume da copa das videiras individuais de interesse, com uma margem de erro média inferior a 10% em relação às medições manuais (Fig. 3, 4).

Fig.3: Evolução nas diferentes fases fenológicas de uma videira de teste (espessura (m), altura (m), volume (m³)).

Fig.4: Medições manuais no terreno.

Através da utilização destes parâmetros biométricos, os algoritmos permitiram construir um índice de vigor muito importante, o LAI (Leaf Area Index), além de gerar o LWA (Leaf Wall Area) e o TRV (Tree Row Volume), que indicam a superfície e o volume da copa da vinha. Interpolando um número adequado de plantas de amostra, os algoritmos geraram automaticamente mapas de vigor vegetativo (LAI) e mapas de prescrição para os tratamentos fitossanitários (Fig. 5).

Fig.5: Mapas de vigor (LAI) e mapas de prescrição (litros/hectare) para os tratamentos fitossanitários em cada fase fenológica.

Análise de sensibilidade para melhorar a recolha de dados

Outra fase crucial do projeto foi a análise de sensibilidade para encontrar os melhores parâmetros de voo dos levantamentos com drone que oferecessem o melhor compromisso entre qualidade dos dados e tempo de voo. Este estudo permitiu identificar as melhores configurações de voo para garantir a melhor precisão na estimativa dos parâmetros das copas das videiras em relação às medições manuais. A melhor configuração, com erros inferiores a 10% em relação às medições manuais, revelou ser a de altitude de voo de 30 metros, com 85% de sobreposição (overlap) entre as fotos e com inclinações de câmara combinadas (nadiral e a 30°), o que melhorou significativamente a precisão dos dados recolhidos.

Benefícios ambientais e económicos

Para avaliar a quantidade e a qualidade da deposição dos produtos fitossanitários na copa das videiras nas duas zonas diferentes, foi utilizado um procedimento normalizado a nível internacional (ISO 22522) e um traçador alimentar (tartrazina). O principal objetivo foi comparar a eficiência dos dois tipos de tratamento. Os levantamentos sobre a eficácia dos tratamentos foram realizados pelo Departamento de Mecânica Agrária (DAGRI) da Universidade de Florença.

Fig.6: O procedimento envolveu a amostragem de três videiras representativas nas áreas de baixo, médio e alto vigor, com a utilização de papéis hidrossensíveis e coletores de nylon colocados a três alturas diferentes da copa (H1 acima do cordão, H2 a meia copa, H3 no topo).

Os resultados mostraram que a cobertura média foi de 35% na parcela VRT, ligeiramente superior ao limiar ótimo (30%), mas as copas das videiras foram cobertas de acordo com a sua biomassa efetiva, enquanto a parcela de controlo registou uma cobertura média de 39%, sem ter em conta a biomassa efetiva no terreno. Por fim, não foi detetada a presença de doenças nas parcelas testadas, e não foram encontradas diferenças significativas no rendimento e na qualidade da uva no momento da avaliação. Quanto à dose, graças à abordagem VRT foi alcançada uma redução média de 35% no uso de produtos fitossanitários e água, com um pico de 41% durante a fase fenológica intermédia. Estas poupanças podem traduzir-se numa redução do impacto que os produtos têm no ambiente, ajudando a preservar a biodiversidade presente na vinha e a limitar a poluição dos lençóis freáticos e do ar.

Conclusões

O projeto AgroTwin representa um passo em frente na agricultura de precisão, tirando partido das imagens no apoio ao processo de decisão agronómica. Graças a ele, foi concebido um protótipo de DSS a partir de imagens de drone. Além disso, foi avaliado em que medida a integração de drones e algoritmos avançados pode melhorar a sustentabilidade ambiental e económica das operações agrícolas.

O projeto permitiu demonstrar como o uso de um drone que tira simples fotografias RGB pode permitir gerar modelos digitais de qualidade suficiente para analisar uma cultura no terreno e obter mapas de prescrição utilizáveis para as operações mais importantes, como no caso da distribuição de produtos fitossanitários, ou na colheita seletiva com base no vigor vegetativo, permitindo assim poupar recursos preciosos e melhorar os processos produtivos.

Graças à significativa poupança na quantidade de produtos fitossanitários e água, e à melhor redistribuição no terreno, o DSS desenvolvido posiciona-se como um instrumento agronómico inovador e sustentável, que permite prosseguir os princípios da agricultura de precisão através da utilização de cópias digitais da vinha. Num setor cada vez mais orientado para a sustentabilidade, esta tecnologia é capaz de oferecer aos agricultores uma solução prática, económica e de vanguarda para enfrentar os atuais desafios da agricultura moderna.

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