iDrone: o drone como poderoso aliado do agrónomo

Introdução

O uso de drones na agricultura cresceu rapidamente nos últimos anos, transformando a forma como os agrónomos podem monitorizar e gerir as culturas. Esta evolução continua constantemente, graças à melhoria dos sensores, ao aumento da autonomia de voo e ao desenvolvimento de algoritmos de inteligência artificial para a análise dos dados recolhidos.

Na agricultura tradicional, a monitorização das culturas para identificar eventuais problemas ou sinais de doença é efetuada principalmente de forma visual ou através de modelos previsionais. Com a utilização de drones, pelo contrário, é possível obter, através de sensores específicos, uma visão aérea detalhada dos campos cultivados, captando imagens de alta resolução e detetando parâmetros como o stress hídrico, diferenças de vigor, focos de determinados tipos de doenças e outras problemáticas.

Através da integração desta tecnologia de monitorização avançada com o conhecimento profissional e as avaliações visuais no terreno, os drones podem ser utilizados como uma poderosa ferramenta de investigação agronómica, proporcionando um apoio precioso ao agrónomo numa série de atividades (Fig. 1).

Fig.1: Fluxo de trabalho com drone na agricultura (em cima), mapa de vigor de vinhas (à esquerda) e zonamento do vigor vegetativo em 3 classes (à direita)

iDrone: o drone como poderoso aliado do agrónomo

Graças a uma experiência de vários anos no terreno, a Agrobit oferece o serviço iDrone para ajudar a otimizar o trabalho do agricultor, do agrónomo e do técnico agrícola, reduzindo tempos e custos de investigação, através dos seguintes métodos:

1. Fotogrametria aérea

Os drones podem ser utilizados para realizar monitorizações visuais aéreas das culturas, permitindo aos técnicos obter e manter um registo histórico de uma visão completa e detalhada das condições das plantas em grande escala.

Graças a imagens visíveis captadas por deteção remota com drone, é possível obter:

• mapas visíveis (RGB), através dos quais é possível medir a área vegetada, contar plantas ou falhas (Fig. 2), e inspecionar visualmente as culturas
• modelos 3D (Fig. 2) das culturas e da parcela, através dos quais é possível medir a biomassa das culturas
• modelos digitais de elevação (DEM, DSM), também úteis na fase de projeto de novas instalações agrícolas ou de rega

Repetir vários voos ao longo da campanha pode permitir aos técnicos avaliar a evolução do crescimento das plantas e introduzir os ajustes necessários nas operações culturais.

Fig. 2: Modelo 3D de uma vinha (à esquerda) e contagem de plantas e falhas (à direita)

2. Mapas multiespectrais

Os mapas de vigor são ferramentas utilizadas na agricultura para avaliar o estado de saúde e a vitalidade das culturas de forma detalhada e espacialmente precisa. Estes mapas fornecem informações sobre o vigor das plantas, que pode estar relacionado com diversos fatores, como a saúde das plantas, o crescimento, a absorção de nutrientes e o stress hídrico.

Graças a imagens multiespectrais captadas por deteção remota com drone e ao uso de índices de vegetação, é possível obter:

• mapas de vigor (índices: NDVI, OSAVI), que permitem distinguir, dentro da parcela, as zonas mais vigorosas das menos vigorosas
• mapas de clorofila (índices: GNDVI, NDRE, MCARI, TCARI), para identificar áreas com stress e carências
• mapas de antocianinas e carotenoides (índices: ARI, CRI), para identificar possíveis stresses devidos à senescência

Consoante as necessidades, esta informação pode ser traduzida em mapas de prescrição úteis, por exemplo, para realizar adubações, tratamentos ou colheitas diferenciadas.

3. Mapas térmicos

Os mapas de stress hídrico fornecem informações espacialmente detalhadas sobre o nível de stress hídrico das plantas, permitindo aos técnicos tomar decisões informadas sobre a gestão dos recursos hídricos e a rega, por exemplo, configurando um sistema de rega de precisão com base no zonamento do stress hídrico.

Graças a imagens térmicas captadas por deteção remota com drone e ao uso de índices de vegetação, é possível obter:

• mapas de stress hídrico (índices: CWSI, NDWI, PRI), para identificar stress ou carências hídricas das plantas
• mapas de temperatura do solo, também úteis para identificar zonas de encharcamento

Conclusões

Em síntese, com a utilização de drones é possível realizar um mapeamento preciso dos campos cultivados, graças a uma maior eficiência e rapidez em comparação com outros levantamentos manuais. Os drones podem sobrevoar superfícies bastante amplas, recolhendo dados topográficos, térmicos e multiespectrais para fornecer informações detalhadas sobre o estado das culturas, permitindo aos técnicos tomar decisões mais informadas sobre a gestão das culturas.

Estas tecnologias permitem ao técnico otimizar a produção, reduzir o desperdício e melhorar a eficiência na aplicação de fatores de produção agrícolas, garantindo uma resposta mais rápida a problemas como doenças e infestações. Além disso, permitem identificar com precisão a variabilidade dentro da parcela, permitindo ao técnico planear as estratégias adequadas para reduzir essa variabilidade (adubação diferenciada), ou sugerir uma estratégia de colheita diferenciada dos frutos provenientes de zonas com diferentes características de vigor, de modo a melhorar o produto final (colheita separada consoante o estado de maturação).

Também no plano dos tratamentos fitossanitários, a tecnologia de drones pode dar um grande contributo, indo ao encontro do Pacto Ecológico Europeu e da estratégia Farm-to-Fork, que visam a redução dos fatores de produção químicos em 50% até 2030 e uma sustentabilidade económica, ambiental e social cada vez maior para o setor agrícola. De facto, os mapas de drone e os modelos 3D permitem analisar as características biométricas das plantas, como espessura, altura e volume, possibilitando a criação de mapas de prescrição para tratamentos diferenciados com base no desenvolvimento vegetativo real das plantas. Isto está também em linha com o surgimento de novos produtos fitossanitários que expressam a dose já não apenas em kg/ha ou em ml/hl, mas também em kg de produto por área de superfície foliar (Leaf Wall Area), ou seja, em kg/10.000 m² LWA.