Machine Learning e Redes Neurais resolvem tarefas agrícolas no Brasil
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| Fonte: olhar digital |
O Brasil é conhecido pelo desenvolvimento bem-sucedido
da ciência da agricultura tropical. A agricultura tropical é praticada entre as
latitudes 23N e 23S, geralmente nos solos tropicais ácidos, intemperizados e
pouco férteis. Até que pesquisadores e parceiros agrícolas brasileiros
desenvolvessem novas culturas e forragens adaptando as práticas agrícolas
tropicais para criar uma agricultura moderna e bem competitiva no Brasil (um
novo ambiente de produção comercial), acreditava-se que apenas as regiões temperadas
poderiam alimentar de forma eficaz e eficiente o mundo.
Com essa finalidade são implementadas as práticas
agrícolas e inovações modernas, usando as sementes melhoradas, fertilizantes e
agroquímicos, sensoriamento remoto, aprendizado de máquina e redes neurais
artificiais, gerenciadas pelo software de
gestão agrícola desenvolvido
especificamente por empresas como a EOS Data Analytics.
Por exemplo, as pesquisas e esforços empresariais encaminhados para
desenvolver e cultivar variedades de soja nas latitudes mais baixas do Brasil,
produzem os rendimentos tão altos (e talvez até maiores) quanto os produzidos
em regiões temperadas. Junto com esse esforço genético, foi necessário adotar
com urgência as novas tecnologias para realizar o controle agrícola.
O sensoriamento remoto junto com o uso de imagens
satelitais com fotos do mesmo campo ao longo do tempo serve para que o produtor
possa analisar as condições com base nos dados e tomar medidas objetivando
aumentar o rendimento da cultura e melhorar o sistema de controle de
fazenda. Por exemplo, os sensores servem como um sistema de alerta antecipado,
permitindo que um produtor intervenha eliminando a doença da planta antes dela
se espalhar amplamente. Eles também podem realizar uma contagem simples de
plantas, avaliar sua saúde, estimar o rendimento e a possível perda de
colheita, gerenciar a irrigação, detectar ervas daninhas, identificar o
estresse da cultura e mapear um campo.
Hoje, as tecnologias de sensoriamento remoto continuam a evoluir e se tornam
mais baratas. Para compreender a evolução das culturas ao longo da estação, são
necessários os mapas de crescimento das culturas, de doenças das plantas, de
ervas daninhas, de deficiências de nutrientes e outras condições das culturas e
do solo. Como resultado, os mapas com imagens de sensoriamento remoto mostrando
a variabilidade das culturas e do solo tornam-se parte integrante do programa
para controle de fazenda.
O Crop Monitoring da EOSDA é uma ferramenta eficiente de dados satelitais no setor agropecuário e floresta brasileiro
A EOS Data Analytics (EOSDA) é um fornecedor
global de análise de imagens de satélite da inteligência artificial. Com
representantes em todo o mundo, também é conhecido no Brasil, onde faz parceria
com organizações governamentais, comerciais e científicas. A empresa fornece
soluções de monitoramento da Terra oferecendo soluções optimizadas para 22
áreas, com foco principal na agricultura e silvicultura.
A EOSDA combina os dados de imagens de satélite com tecnologias de IA e algoritmos próprios para analisar o estado das culturas nos campos e também as florestas impulsionando os negócios e implementando práticas sustentáveis.
O principal produto da EOSDA na indústria agrícola é o EOSDA Crop Monitoring, um serviço online para controle de produção agrícola por satélite, que coleta todas as informações essenciais sobre o estado das culturas em plataforma única.
Machine Learning é a ciência, onde as máquinas são
treinadas para analisar os dados de entrada e fornecer a melhor decisão
possível. Reduz o trabalho manual e também a carga sobre os agricultores.
Supera a agricultura tradicional, pois as máquinas usam os insumos considerando
todos os fatores relevantes, como níveis de nutrientes do solo, umidade,
acidez, condições climáticas, etc. para análise.
Com o resultado dessa análise, os agricultores ficam sabendo sobre os
nutrientes específicos que devem ser usados para fertilizar uma cultura
específica ou, pelo contrário, devem ser eliminados. Desta forma, eles podem
verificar o nível de ph do solo e adicionar fertilizantes e água de acordo com
o nível de umidade das culturas. Isso também leva à utilização adequada dos
recursos e ao aumento no rendimento das safras.
Nosso projeto no Brasil incluiu duas tarefas: a
classificação das usinas de cana-de-açúcar e a detecção da cana colhida para
uma determinada data no estado de São Paulo.
Usando a classificação das usinas, os agricultores podem
entender a quantidade de cana-de-açúcar disponível e o potencial do rendimento
das usinas ao explorar novas terras aráveis ou ao expandir para outros mercados
de produção potencial de cana-de-açúcar.
As informações sobre a cana-de-açúcar colhida
(matéria-prima) são valiosas para o planejamento dos trabalhos de campo, para a
definição da capacidade do armazém e previsão logística.
Para a classificação das usinas de cana-de-açúcar, a equipe do EOS Data
Analytics usou dados reais sobre 1.000.000 hectares e imagens de três satélites
integrados na plataforma EOS para criar um conjunto de dados para o treinamento
de modelo do aprendizado neural.
O sensoriamento remoto por satélite e as abordagens de
rede neural para análise de dados de satélite levam o gerenciamento de campo
para um nível superior. As redes neurais são ótimas para resolver os problemas
reais dos agricultores relativos à divisão de tarefas na fazenda: desde a
classificação de culturas e solos até a detecção de pragas e doenças, e
mais coisas.
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