A adoção de serviços que combinem inteligencia artificial com imageamento na agricultura está mudando o cultivo na forma como conhecemos. Esse é o caso da computação cognitiva em particular, conforme evidenciado em uma pesquisa realizada pela Mindtree. “A computação cognitiva está para se tornar a tecnologia mais disruptiva já vista na agricultura, ao ponto que serviços que se utilizem desta tecnologia podem entender, aprender, e responder a diferentes situações (baseando-se no aprendizado) para aumentar a eficiência.”
A tecnologia de visão computacional, IoT (‘internet’ das coisas) e imageamento por ‘drone’ pode garantir com que fazendeiros tomem ações rápidas no manejo da colheita, e com isso minimizar prejuízos. Alimentados por imagens de ‘drone’, modelos computacionais conseguem gerarem alerta em tempo real para acelerar a agricultura de precisão.
Aqui estão às três principais áreas onde a inteligência artificial, com o auxílio da computação cognitiva, está transformando a agricultura.
Detecção de Doenças
Um exemplo desta aplicação é a captura de imagens do dossel de plantas, as folhas, e então a realização de um pré-processamento dessas imagens para a obtenção de um ortomosaico. Após o processamento é possível realizar a segmentação da lavoura entre solo exposto, porção saudável e porção doente. Na porção da lavoura que apresenta algum categoria de anomalia no ortomosaico, são retiradas algumas amostras de solo e matéria orgânica para análise laboratorial, para suprir o especialista com informações. Após classificação da anomalia por parte de um especialista, essas informações coletadas são inseridas em um modelo computacional que futuramente irá auxiliar na identificação e reconhecimento de algum categoria de doença ou deficiência nutricional.
Gerenciamento da lavoura
Através do uso de imagens de alta definição, obtidas com o uso de ‘drones’, é possível de se obter estimativas em tempo real no período entre safras. Com isto é possível identificar áreas na lavoura onde há uma maior necessidade de água, fertilizante ou pesticida. Essa é uma grande ajuda na economia de insumos, pois orienta a aplicação apenas na quantidade necessária nos locais necessários.
Determinar o grau de maturação da colheita
Diferentes categorias de plantio quando observados por sensores UV-A apresentam um índice de refletância maior para o fruto verde, o que pode indicar um grau de maturação maior. Além disso, outras bandas do espectro eletromagnético, invisíveis ao olho humano, podem ser utilizadas para esta função. Desta forma, os fazendeiros podem criar diferentes níveis de maturação baseado no índice que melhor se adéque ao categoria de cultura, e desta forma realizar um plano de colheita e distribuição da safra.
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