Monitorização da vinha por drone

Introdução

A viticultura de precisão está a dar grandes passos graças às novas tecnologias baseadas na análise avançada de dados de drones. Neste contexto, o subprojecto VineScaleque faz parte do projeto Chameleonvisa revolucionar o acompanhamento das vinhas através da análise de imagens de drones. O objetivo do projeto VineScale é testar e validar a ferramenta de análise automática de dados de drones do Chameleon, verificando a sua eficácia e fiabilidade em vários cenários de aplicação, em 12 vinhas espalhadas por toda a Itália (Fig. 1).

Fig.1: Resumo do voo do projeto VineScale.

Para garantir a validade da informação obtida pelo sistema automatizado do Chameleon, os resultados do VineScale foram comparados com os dados recolhidos diretamente no campo.

Deteção automática de plantas de videira

Entre as ferramentas oferecidas pela plataforma Chameleon está a ferramenta de deteção automática para identificar parafusos. A ferramenta, através da análise de uma nuvem de pontos 3D derivada do processamento de imagens tiradas por drone num período sem folhas, permite a geração de uma máscara vetorial que identifica todas as plantas do campo.

Esta ferramenta revelou-se eficaz, mas foi salientada a necessidade de especificar orientações para a aquisição, tais como a altura do voo, a sobreposição e a grelha (por exemplo, voo de grelha dupla), a fim de obter um conjunto de dados adequado e processar os dados corretamente.

Fig.2: Nuvem de pontos de plantas individuais extraídas (esquerda) e máscara de plantas (direita)

Monitorização do crescimento das culturas com informação RGB

Uma vez geradas as máscaras (automática ou manualmente), é possível testar outro algoritmo, que permite monitorizar o volume foliar de cada planta individual. Comparando as estimativas do volume da copa das videiras obtidas com a ferramenta Chameleon com algumas medições manuais da espessura e da altura das plantas, verificou-se um padrão consistente (Fig. 3, 4). As diferenças são devidas a simplificações no cálculo do volume, mas, no conjunto, o método mostrou uma boa fiabilidade para o acompanhamento do crescimento. Ao interpolar os valores para cada planta individual, podem ser gerados mapas temáticos para representar a situação no campo.

Fig.3: Resultados do algoritmo para calcular o volume de cada planta individual.

Fig.4: Correlação entre os dados estimados pelo instrumento Chameleon e os dados medidos no solo.

Deteção do stress hídrico da videira

A análise do stress hídrico é efectuada utilizando técnicas de imagem térmica e de segmentação da vegetação, calculando o índice de stress hídrico da cultura (CWSI ) para cada videira a partir da temperatura. Isto tornou possível obter dados fundamentais sobre o estado hídrico das plantas muito rapidamente, a fim de melhorar a gestão da irrigação. A fim de estimar com precisão os valores CWSI derivados dos dados térmicos, foram utilizados dados de temperatura e humidade do ar como referência para garantir o funcionamento adequado do sistema.

Fig.5: Resultados da temperatura para cada planta.

Análise de videiras a partir de informação multiespectral

Ao utilizar ortomosaicos multiespectrais, o sistema permitiu destacar com precisão o vigor das vinhas, facilitando a segmentação e a monitorização das culturas com maior rapidez do que os métodos tradicionais. Além disso, os mapas de zoneamento do solo derivados de dados de drones foram comparados com a amostragem física. Utilizando um coeficiente de correlação (Pearson), foi avaliada a semelhança entre os mapas gerados pelo instrumento e os dados recolhidos no campo, confirmando a fiabilidade do método de zonagem.

Fig.6: NDVI para cada planta individual.

Conclusões e perspectivas futuras

O projeto VineScale demonstrou o potencial da utilização de drones na viticultura de precisão, oferecendo uma ferramenta inovadora para monitorizar as vinhas, analisar o crescimento e gerir os recursos hídricos. Embora tenham surgido alguns desafios, os resultados mostram um futuro promissor para a integração destas tecnologias na gestão moderna da vinha.

Um elemento-chave do projeto é o facto de o sistema Chameleon ter sido capaz de analisar cerca de 44,6 hectares e 129.636 plantas em 33.752 segundos (cerca de 9 horas). Este sistema calculou numerosos índices e medições biométricas, incluindo NDVI, temperatura, CWSI e volume da copa, com uma velocidade impensável em comparação com as medições manuais. De facto, enquanto o levantamento tradicional destes parâmetros exigiria dias de trabalho e uma mão de obra considerável, a utilização de drones e de algoritmos avançados tornou possível uma análise rápida, completa e detalhada.

Com novas melhorias nos algoritmos, a eficácia destas ferramentas pode ser ainda maior, conduzindo a uma viticultura cada vez mais inteligente e sustentável.