Uso de drones garante qualidade no monitoramento de pastagens
Os drones poder ser úteis para aumentar a eficiência da agropecuária no Brasil. Pesquisas da Embrapa apontam que o uso de drones para o monitoramento da cobertura e altura de pastagens atingiu 66% de confirmação no Cerrado baiano. Os experimentos, realizados entre 2019 e 2021, reforçam a qualidade dessa ferramenta de sensoriamento remoto para aumentar a eficiência da agropecuária, com otimização do tempo, produtividade do trabalho no campo e melhoria da capacidade de observação e controle da produção rural.
A pesquisa foi desenvolvida na Fazenda Trijunção, no município de Cocos, interior da Bahia, em sistema de pecuária de corte com pastejo rotacionado e uso da braquiária BRS Piatã . Segundo a pesquisadora Márcia Silveira , da Embrapa Pecuária Sul (RS), o trabalho comparou os dados digitais da altura do pasto e cobertura do solo, captados a partir das imagens feitas por drones, com os valores observados a campo, a partir de métodos tradicionais de medição, como a avaliação por equipe treinada e mensuração com regra de manejo, bem como avaliação de cobertura do solo e ingestão de forragem.
“O nosso objetivo foi verificar se um drone comum, passível de ser adquirido por um produtor, aliado a um treinamento de máquina, pode auxiliar na probabilidade da cobertura vegetal e altura da planta. Que avaliaríamos se o uso correto dessa ferramenta pode ajudá-los na tomada de decisões relacionadas ao manejo do gado, mediante esse comparativo entre as imagens geradas pelo drone e as informações transmitidas no campo, considerando medição de altura, corte de forragem e cobertura do solo pela planta forrageira”, explica Silveira.
As bandas de imagens realizadas por drones em diferentes épocas, durante dois anos, foram reveladas com três classes de cobertura do solo, que representam o manejo de uma propriedade pecuária: pré-pastejo, em pastejo e pós-pastejo, além de uma categoria denominada de solo exposto. O software R-Studio, de recuperação de dados, foi usado para validação do algoritmo e análise das imagens captadas pelo drone. A fórmula aplicada combina as diferentes bandas da imagem para predizer a classe de cobertura e altura do pasto. A avaliação da precisão do padrão desenvolvido foi atendida a partir da análise da matriz de confusão (erro) e da matriz de acerto do programa.
