IA reduz em 75% entradas de campo na inspeção de lavouras de algodão
Uma nova solução que combina inteligência artificial, sensoriamento remoto e medições de campo tem tornado a avaliação de estande em lavouras de algodão mais eficiente. A tecnologia, produzida pela Picsel em parceria com a Bureau Veritas, gera mapas de densidade e relatórios técnicos em 20 minutos que complementam o trabalho feito em campo.
Antes da implementação da tecnologia, o procedimento exigia quatro entradas em cada talhão para a realização das medições. Com o modelo híbrido, esse número foi reduzido para uma entrada por talhão, uma redução de 75% nesse tipo de atividade.
O cofundador e head de Novos Mercados e P&D da Picsel, Daniel Miquelluti, ressalta que a presença em campo continua fazendo parte do processo. A diferença é que a medição tradicional realizada em cada talhão passa a ser complementada por imagens de satélite e modelos de inteligência artificial capazes de analisar a variabilidade existente no restante da área.
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Dessa forma, a tecnologia busca ampliar a representatividade da avaliação sem retirar a validação presencial do procedimento. Inicialmente aplicada em Mato Grosso e Bahia, a solução foi posteriormente expandida para Tocantins, Piauí, Rondônia e Goiás.
O executivo da Picsel conta que o projeto nasceu da necessidade de tornar mais ágil e escalável a avaliação de grandes extensões territoriais, mantendo a consistência técnica do processo.
Como funciona a tecnologia
Após o envio dos arquivos geográficos das propriedades, a plataforma processa imagens de satélite e aplica modelos proprietários de inteligência artificial treinados para estimar a densidade do estande de algodão com base na resposta espectral da vegetação e nas características da cultura.
Assim, passados cerca de 20 minutos, o sistema gera mapas de densidade e relatórios técnicos que complementam a medição realizada em campo e apoiam o trabalho dos auditores. Miquelluti afirma que o processo gera uma leitura espacial mais abrangente de cada talhão, com menor necessidade de deslocamentos e de medições presenciais repetidas.
Para desenvolver, treinar e calibrar os modelos, foram utilizadas mais de 12 mil amostras coletadas em campo. De acordo com o executivo, o processo envolveu sucessivos ciclos de treinamento e validação para superar desafios relacionados às diferenças entre regiões produtoras, à cobertura de nuvens nas imagens orbitais, às variações entre safras e às diferentes cultivares utilizadas.
Na primeira safra operacional, a plataforma foi utilizada na análise de 10.267 talhões de algodão. Todos os talhões receberam uma entrada presencial para medição, complementada pela análise remota da área. Em comparação com o protocolo anterior, que previa quatro entradas por talhão, a nova metodologia reduziu em 75% a quantidade de entradas de campo necessárias.
Conforme a Picsel, nos processos de validação, o modelo apresentou erro médio inferior a 0,5 planta por metro nas principais regiões produtoras. A tecnologia também já processou dados reais associados a uma área superior a 800 mil hectares.
“A tecnologia não substitui o trabalho dos auditores, muito pelo contrário. Seu papel é ampliar a capacidade de análise, reduzir deslocamentos e medições repetidas e oferecer uma visão mais abrangente da variabilidade existente em cada área”, reforça Miquelluti.
Segundo ele, o maior desafio foi desenvolver um modelo capaz de manter a precisão em diferentes regiões produtoras e condições de cultivo. “Os testes mostraram que o melhor resultado não vinha da substituição completa do campo, mas da combinação entre uma referência presencial e a capacidade de leitura espacial dos modelos. Mantivemos uma entrada em todos os talhões e utilizamos a inteligência artificial e o sensoriamento remoto para complementar essa medição”, afirma.
Aplicação em outras culturas
Além do algodão, a metodologia desenvolvida pode ser aplicada a outras culturas e processos de inspeção e certificação agrícola.
Segundo a Picsel e a Bureau Veritas, entre os próximos passos do projeto estão a incorporação de novas fontes de dados, a ampliação da cobertura para outras regiões e o desenvolvimento de novas aplicações voltadas à inteligência de riscos no agronegócio.
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