Monitoramento de vinhedos com drones

Introdução

A viticultura de precisão está dando passos largos graças às novas tecnologias baseadas na análise avançada de dados obtidos por drones. Nesse contexto, o subprojeto VineScale, parte do projeto Chameleon, tem como objetivo revolucionar o monitoramento de vinhedos por meio da análise de imagens obtidas por drones. O objetivo do projeto VineScale é testar e validar a ferramenta de análise automática de dados de drone da Chameleon, verificando sua eficácia e confiabilidade em diferentes cenários de aplicação, em 12 vinhedos espalhados por toda a Itália (Fig. 1).

Fig.1: Resumo dos voos do projeto VineScale.

Para garantir a validade das informações obtidas pelo sistema automatizado da Chameleon, os resultados do VineScale foram comparados com dados coletados diretamente em campo.

Detecção automática das videiras

Entre as ferramentas oferecidas pela plataforma Chameleon está a ferramenta de detecção automática para identificação das videiras. Por meio da análise de uma nuvem de pontos 3D derivada do processamento de imagens captadas por drone durante o período sem folhas, a ferramenta permite gerar uma máscara vetorial que identifica todas as plantas no campo.

Essa ferramenta demonstrou ser eficaz, mas evidenciou a necessidade de especificar diretrizes de aquisição, como a altura de voo, a sobreposição e o tipo de grade (por exemplo, voo em grade dupla), para que se possa obter um conjunto de dados adequado e realizar corretamente o processamento dos dados.

Fig.2: Nuvem de pontos das plantas individuais extraídas (esq.) e máscara das plantas (dir.)

Monitoramento do crescimento da cultura com informações RGB

Uma vez geradas as máscaras (automática ou manualmente), é possível testar outro algoritmo que permite monitorar o volume foliar de cada planta individual. Ao comparar as estimativas do volume da copa da videira obtidas com a ferramenta da Chameleon com medições manuais de espessura e altura das plantas, observou-se um padrão coerente (Fig. 3, 4). As diferenças se devem a simplificações no cálculo do volume, mas, no geral, o método demonstrou boa confiabilidade para o monitoramento do crescimento. Por meio da interpolação dos valores de cada planta individual, é possível gerar mapas temáticos que representem a situação em campo.

Fig.3: Resultados do algoritmo de cálculo do volume de cada planta individual.

Fig.4: Correlação entre os dados estimados pela ferramenta da Chameleon e os dados coletados em campo.

Detecção do estresse hídrico das videiras

A análise do estresse hídrico é realizada por meio de imagens térmicas e técnicas de segmentação da vegetação, calculando o Crop Water Stress Index (CWSI) para cada videira, a partir da temperatura. Isso permitiu obter dados fundamentais sobre o estado hídrico das plantas de forma muito rápida, para melhorar a gestão da irrigação. Para estimar com precisão os valores do CWSI derivados dos dados térmicos, foram utilizados os dados de temperatura e umidade do ar como referência para garantir o funcionamento correto do sistema.

Fig.5: Resultados de temperatura para cada planta.

Análise das videiras a partir de informações multiespectrais

Utilizando ortomosaicos multiespectrais, o sistema permitiu evidenciar o vigor das videiras de forma precisa, facilitando a segmentação e o monitoramento das culturas com maior rapidez em relação aos métodos tradicionais. Além disso, os mapas de zoneamento do solo derivados dos dados de drone foram comparados com amostragens físicas. Utilizando um coeficiente de correlação (Pearson), avaliou-se a semelhança entre os mapas gerados pela ferramenta e os dados coletados em campo, confirmando a confiabilidade do método de zoneamento.

Fig.6: NDVI para cada planta individual.

Conclusões e perspectivas futuras

O projeto VineScale demonstrou o potencial do uso de drones para a viticultura de precisão, oferecendo uma ferramenta inovadora para o monitoramento das videiras, a análise do crescimento e a gestão dos recursos hídricos. Embora tenham surgido alguns desafios, os resultados obtidos mostram um futuro promissor para a integração dessas tecnologias na gestão moderna dos vinhedos.

Um elemento-chave do projeto é que o sistema da Chameleon permitiu analisar cerca de 44,6 hectares e 129.636 plantas em 33.752 segundos (cerca de 9 horas). Esse sistema calculou numerosos índices e medidas biométricas, incluindo NDVI, temperatura, CWSI e volume de copa, com uma rapidez impensável em comparação com as medições manuais. De fato, enquanto o levantamento tradicional desses parâmetros exigiria dias de trabalho e uma quantidade considerável de mão de obra, o uso de drones e algoritmos avançados tornou possível uma análise rápida, completa e detalhada.

Com novas melhorias nos algoritmos, a eficácia dessas ferramentas poderá ser ainda maior, levando a uma viticultura cada vez mais inteligente e sustentável.