Sistema detecta e conta plantas por imagens de drones

Uma rede de pesquisadores de instituições públicas e privadas de ensino e de pesquisa nacionais e estrangeiras, desenvolveu um sistema que detecta e conta plantas em lavouras a partir de imagens captadas por drones. Integrantes do projeto afirmam que o mapeamento possibilita uma varredura mais completa em relação aos métodos tradicionais. O Programa Institucional de Internacionalização da CAPES (PrInt) ajudou a viabilizar o trabalho.

O experimento, conduzido em plantações de milhos e citros, usou técnica de deep learning, ou aprendizado profundo, em tradução literal. Trata-se do uso de inteligência artificial que imita o funcionamento do cérebro humano para aprender e repetir os padrões. Com isso, faz-se uma leitura mais rápida e com menos custos em comparação com a inspeção manual.

A parte que envolveu plantações de milho foi realizada na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), em Campo Grande. É nesse ponto que entra a importância da CAPES. “Coordeno projetos do PrInt relacionados à segurança hídrica. Esse trabalho vem nessa linha, com agricultura de precisão e observação à parte ambiental”, diz José Marcato Júnior, pesquisador do Programa de Pós-Graduação (PPG) em Tecnologias Ambientais da UFMS. Ele relata, ainda, que fechou parcerias internacionais com integrantes do projeto durante viagens de missões de trabalho pelo PrInt.

A pesquisa resultou em artigo publicado no ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, da Sociedade Internacional de Fotogrametria e Sensoriamento Remoto (ISPRS). O primeiro a assinar é Lucas Prado Osco. O engenheiro ambiental e professor da Universidade do Oeste Paulista (Unoeste), participou da concepção, escrita e desenvolvimento do projeto e acredita que a importância do estudo se dá em duas vertentes: “A primeira é a contribuição técnico-científica, inovadora no mapeamento e refinamento desses objetos (plantas e linhas de plantio) nas imagens. A segunda é do ponto de vista da aplicação e praticidade do método, que otimiza uma tarefa outrora onerosa, feita de maneira manual, automatizando-a”.

A etapa da pesquisa que envolveu citros ococrreu na cidade de Boa Esperança (SP). Lúcio André de Castro Jorge, pesquisador da Empresa Brasileira de Agropecuária (Embrapa) Instrumentação, liderou essa parte. O trabalho foi coordenado com as atividades da UFMS. “Ajudei no processamento dos mosaicos de imagens obtidas por drones e também sou especialista em deep learning. Geramos os mapas de controle para classificação e validação da área”, conta Castro Jorge.

Além da UFMS, da Unoeste e da Embrapa Instrumentação, o projeto contou com a participação de pesquisadores das Universidades do Estado de Santa Catarina (Udesc) e de Waterloo, no Canadá.

Sobre o programa
O PrInt incentiva a construção, implementação e consolidação de planos estratégicos de internacionalização das instituições selecionadas, além da formação de redes de pesquisas internacionais para melhorar a qualidade da produção acadêmica vinculada à pós-graduação. O Programa também promove a mobilidade acadêmica de professores e estudantes de doutorado e pós-doutorado.

Legenda das imagens:
Banner: Imagem ilustrativa (Foto: iStock/Fotokostic)
Imagem 1: Sistema de contagem automática de plantas sendo operado em lavoura de milho, em Campo Grande - MS (Foto: Arquivo Pessoal)
Imagem 2: Imagens captadas por drones servem de base para inteligência artificial contar as plantas (Foto: Arquivo Pessoal)

A Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES) é um órgão vinculado ao Ministério da Educação (MEC).
(Brasília – Redação CCS/CAPES)
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