Agrivoltaicos e drones: como monitorizar a produção agrícola sob painéis solares

Introdução

A agro-voltagem refere-se à utilização de um terreno com um duplo objetivo: produzir energia fotovoltaica, graças à instalação de painéis solares, e desenvolver uma atividade agrícola. As vantagens de um sistema agro-voltaico variam consoante a cultura escolhida. Por exemplo, no caso do tomate, a instalação de painéis proporciona mais sombra que reduz os efeitos negativos das temperaturas extremas; outro exemplo é o arroz, que é uma cultura que requer muita água e pode beneficiar de zonas de sombra com um efeito de "arrefecimento".

Trata-se de uma solução inovadora em que é possível combinar a produção de eletricidade com a produção agrícola; poderíamos considerá-la uma abordagem vantajosa para o agricultor. No entanto, a introdução de uma cobertura parcial de painéis solares altera significativamente as condições microclimáticas do campo: radiação solar disponível, temperatura do solo, humidade e distribuição de água.

Para compreender e otimizar estes efeitos, os drones permitem recolher dados de alta precisão sobre o estado fisiológico das culturas e as variações microclimáticas geradas pela presença dos painéis, oferecendo assim um apoio concreto às decisões agronómicas.

O drone: olhos ao serviço do técnico e do agricultor

Um drone equipado com sensores RGB e uma câmara de imagem térmica é uma ferramenta decisiva para uma análise aprofundada do estado do sistema agro-voltaico (Figura 1). Através de voos programados, o iDrone é o serviço da Agrobit que permite a aquisição de informação valiosa de forma rápida e com elevada precisão. As imagens recolhidas durante o voo são processadas com software dedicado e algoritmos desenvolvidos pela equipa, produzindo no output mapas temáticos úteis para a monitorização da árvore e da planta energética.

Fig.1: Citrinos na instalação experimental agro-voltaica (CIHEAM Bari).

Graças a esta abordagem, o agricultor não tem de se limitar a observar o campo "a olho nu", mas pode contar com uma análise objetiva e pormenorizada baseada em dados mensuráveis.

Em particular, o iDrone permite

• Acompanha o desenvolvimento das culturas sob painéis solares, avaliando as diferenças de vigor e crescimento entre as zonas de pleno sol e as zonas de sombra;
• Deteção precoce de stress hídrico ou térmico, o que é crucial num contexto agro-voltaico em que as condições ambientais são heterogéneas;
• Cria mapas temáticos que apoiem escolhas agronómicas específicas, como a irrigação e a gestão de recursos específicos do local.

RGB e investigação térmica através de modelo 3D

O caso de estudo é um pomar de citrinos cultivado no Sul de Itália com a presença simultânea, em algumas fileiras, de instalações fotovoltaicas. Em pormenor, os painéis estão montados a uma altura de cerca de 4 metros e cobrem a área central do pomar de citrinos. Esta informação preliminar é essencial para a análise dos dados.
Sendo uma planta arbórea, é essencial concentrar-se na extração correta dos dados da copa. As imagens RGB permitem criar um ortomosaico de cores reais a partir do qual se pode apreciar a heterogeneidade da planta e, durante a fase de processamento das imagens aéreas, é também construída a nuvem de pontos 3D, ou seja, um gémeo digital do campo. A figura 2 mostra uma perspetiva do pomar de citrinos em 3D, com uma profundidade de pontos muito boa, o que é essencial para as avaliações por baixo dos painéis fotovoltaicos.

Fig.2: Modelo tridimensional do pomar de citrinos.

Graças a algoritmos dedicados, é possível extrair o dossel vegetado (Figura 3a) de cada citrino individual e calcular os seus parâmetros biométricos, mesmo para as plantas localizadas abaixo dos painéis.
Por dados biométricos na agricultura, entendemos todas as informações mensuráveis e quantificáveis relativas às caraterísticas físicas, fisiológicas ou comportamentais das plantas, por exemplo, densidade (Figura 3b), altura e espessura (Figura 3c) e volume do dossel (Figura 3d) a partir de imagens RGB e temperatura média a partir de imagens térmicas (Figura 3e).

Fig.3: Nuvem de pontos RGB 3D da copa das árvores (a), densidade da copa das árvores (b), altura e espessura da copa das árvores (c), volume da copa das árvores (d), nuvem de pontos térmicos 3D da copa das árvores (e).

Ao espacializar estes dados, extraídos planta a planta de forma automatizada por visão computacional e algoritmos de IA, podem ser obtidos dois índices em particular:

• TRV (Tree Row Volume): representa o volume da copa por hectare, ou seja, quantifica a quantidade de biomassa presente num hectare de parcela. A figura 4 mostra os dados de cada planta individual da qual foi previamente extraída a copa. Ao espacializar os dados, é possível obter um mapa de zonagem (Figura 5). A importância deste mapa reside no facto de se ter uma visão global do terreno num relance e de constituir a base para a elaboração de mapas de prescrição. O objetivo principal é otimizar a distribuição dos factores de produção e estimar a densidade da vegetação.

Fig.4: Análise pontual do TRV (Tree Row Volume) por planta de citrinos.

Fig.5: Mapa do índice TRV (Tree Row Volume) de um pomar de citrinos na agroindústria.

• CWSI ( CropWater Stress Index): mede o estado de stress hídrico das culturas, derivado principalmente da temperatura das folhas em relação à temperatura do ar. Mais uma vez, a figura 6 identifica o stress hídrico numa base planta a planta. O valor individual foi depois espacializado para obter um mapa do campo (Figura 7). O objetivo é avaliar as necessidades de irrigação e gerir a água de forma mais eficiente.

Fig.6: Análise pontual do CWSI (Crop Water Stress Index) por planta de citrinos.

Fig.7: Mapa do CWSI (Crop Water Stress Index) de um pomar de citrinos na agroindústria.

Conclusões

O estudo realizado permitiu uma análise detalhada do pomar de citrinos numa plantação agro-voltaica, aprofundando as caraterísticas da copa das plantas mesmo abaixo dos painéis fotovoltaicos . Isto é possível graças à utilização de drones para a aquisição de dados a baixa altitude capazes de gerar modelos 3D da parcela, que permitem ultrapassar as dificuldades da análise 2D ou por satélite, que não permitiriam analisar as culturas abaixo dos painéis.
Os mapas produzidos são essenciais para que o agricultor possa tomar decisões informadas e atuar de forma orientada.
Neste estudo de caso, em que existem diferentes variedades de citrinos em diferentes fases de crescimento, foi possível mostrar que, na zona mais a norte do campo, se verifica um elevado stress hídrico e um baixo vigor das copas. Na zona onde estão instalados os painéis fotovoltaicos, a situação é predominantemente de vigor médio e de um nível médio de stress hídrico. Mais concretamente, existem algumas manchas de plantas com evidente baixo vigor e elevado stress. Em contrapartida, a zona mais à direita do campo é a que se encontra em melhores condições.
A equipa Agrobit sabe que as instalações agro-voltaicas representam uma grande oportunidade para os agricultores. É por isso que, graças ao serviço iDrone, podemos apoiar as tuas decisões agronómicas e melhorar a utilização dos recursos no campo.
Gostaríamos de agradecer ao CIHEAM de Bari pela sua disponibilidade para realizar o inquérito na sua instalação agro-voltaica experimental.