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.

Receba no seu celular atualizações em tempo real, enquetes interativas e tudo o que impacta o dia a dia no campo: entre agora no Whatsapp do Canal Rural! 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.