Um sistema que combina inteligência artificial, sensores e modelagem matemática foi capaz de reconstruir pomares em três dimensões, contar frutos e estimar a produção com alto nível de precisão. O artigo sobre a tecnologia foi publicado em março na revista Agriculture  pelos pesquisadores do Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Agricultura Digital (CCD-AD/SemeAR).

Com sede na Embrapa Agricultura Digital, em Campinas, o Semear Digital integra a rede de Centros de Ciência para o Desenvolvimento (CCDs) da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo.

O estudo propõe uma abordagem automatizada para resolver um desafio antigo do campo, a estimativa de safra. Hoje, esse processo ainda depende, em grande parte, de amostragens manuais e da experiência de técnicos. “A ideia é recuperar informações do pomar de forma automática. Existe uma grande demanda dos produtores por previsões antecipadas de produção”, afirmou o pesquisador Thiago Santos, da Embrapa Agricultura Digital.

No sistema desenvolvido, câmeras acopladas a um trator integram o robô SEEMEAR, que percorre o pomar registrando imagens de forma contínua.  Esses dados são combinados com informações de GPS e sensores de movimento, permitindo reconstruir o ambiente em 3D e localizar cada fruto no espaço.

Segundo Dheeraj Bharti, pesquisador de pós-doutorado do Semear Digital, o principal avanço está na integração dessas diferentes tecnologias em uma única solução. “Conseguimos gerar um mapa tridimensional do pomar, identificar onde estão os frutos, contar a quantidade e ainda estimar o peso total da produção”, disse o pesquisador.

Pomar 3D

A metodologia utiliza redes neurais para detectar os frutos nas imagens e algoritmos de rastreamento para evitar contagens duplicadas. Em seguida, técnicas de reconstrução geométrica permitem estimar a posição de cada fruto em três dimensões. Por fim, um modelo matemático ajusta e organiza as informações no espaço, garantindo que o mapa fique coerente e reduzindo erros que se acumulam ao longo do percurso. Nos testes realizados, o sistema alcançou uma taxa de erro de cerca de 2,5% na contagem de maçãs, mesmo em condições desafiadoras, como folhas na frente dos frutos e variações de iluminação.

Além de estimar a produção total, a tecnologia permite gerar mapas de produtividade dentro do pomar. Essas informações podem orientar decisões de manejo, como o uso de fertilizantes e o planejamento da colheita. “O produtor não precisa olhar fruto por fruto. Ele vê um mapa com regiões mais produtivas e menos produtivas, o que ajuda a identificar problemas e melhorar o manejo”, explicou Santos.

Embora o estudo tenha sido realizado com maçãs, os pesquisadores destacam que a abordagem pode ser adaptada para outras culturas. “A ideia é que funcione como uma receita que pode ser aplicada a diferentes frutas, com alguns ajustes”, disse Santos.

Outro ponto relevante é o potencial de automação. Com a localização precisa dos frutos, sistemas robóticos poderão, no futuro, executar tarefas como colheita e monitoramento de forma mais eficiente. “O robô passa pelo pomar, coleta os dados e gera um mapa detalhado. Isso abre caminho para máquinas que saibam exatamente onde estão os frutos e como alcançá-los”, afirmou Bharti.

Atualmente, o sistema ainda é um protótipo e demanda alto poder computacional. O custo estimado gira em torno de US$ 20 mil, mas a expectativa é de redução com o avanço tecnológico e a produção em escala.

Da floração à colheita

Os próximos passos da pesquisa incluem a ampliação do monitoramento para todo o ciclo da cultura, desde a floração até a colheita, além da incorporação de novas funcionalidades, como a detecção de doenças e a análise da saúde das plantas.

Para os pesquisadores, o desenvolvimento responde a uma tendência global. A penosidade do trabalho no campo e a escassez de mão de obra têm impulsionado a busca por soluções automatizadas, capazes de aumentar a eficiência e reduzir custos. “Há uma pressão crescente por automação. Cada vez menos pessoas querem trabalhar no campo, e isso torna esse tipo de tecnologia ainda mais necessário”, concluiu Santos.

Paula Drummond

Graziella Galinari (MTb 3863/PR)

Embrapa Agricultura Digital

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