Estudo revela: IA prevê crescimento futuro das lavouras com fotos aéreas

Tempo de leitura: 2 minutos
Por Bia Chacu
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Drone sobrevoando campos de cultivo verdejantes.

São PauloPesquisadores da Universidade de Bonn desenvolveram um novo software para simular o crescimento de culturas agrícolas. Com a utilização de milhares de fotos de testes de campo, eles treinaram um algoritmo de aprendizado. Agora, esse algoritmo consegue prever como as plantas se desenvolverão no futuro a partir de uma única foto inicial. O software auxilia os agricultores a estimar com precisão aspectos como área foliar e produtividade das colheitas. Os resultados foram publicados na revista Plant Methods.

O algoritmo analisa fotos de drones tiradas durante o período de crescimento, como o acompanhamento do desenvolvimento do couve-flor sob certas condições. A partir dessas imagens, a IA prevê o crescimento futuro com base em uma foto da fase inicial. Aqui estão os principais elementos:

  • Utiliza fotos de drones para treinamento
  • Prevê o desenvolvimento futuro das plantas
  • Estima a produtividade e a área foliar

Lukas Drees, do Instituto de Geodésia e Geoinformação, liderou o projeto. Segundo ele, o software ajudará os agricultores a tomar decisões mais inteligentes. Eles poderão testar a aplicação de pesticidas ou fertilizantes em um ambiente virtual, permitindo visualizar como essas escolhas impactarão a produtividade das colheitas.

O software possui limitações. Ele não consegue lidar com mudanças repentinas no clima, como uma queda brusca de temperatura ou chuvas contínuas. No futuro, espera-se que ele aprenda a manejar essas situações. Pesquisadores planejam aprimorar sua capacidade de prever resultados desses eventos.

Outra inteligência artificial foi utilizada para determinar detalhes como a quantidade de colheita que será produzida a partir das imagens. Por exemplo, ela pode prever o tamanho das cabeças de couve-flor ainda no início do seu crescimento. Isso auxilia no planejamento e torna as colheitas mais eficientes.

Uma ideia principal é cultivar diferentes plantas, como feijão e trigo, juntas no mesmo campo. Esse método oferece vários benefícios.

  • Redução da competição entre plantas
  • Maior produtividade geral
  • Fertilização natural proporcionada por plantas fixadoras de nitrogênio, como o feijão
  • Menor vulnerabilidade a pragas e problemas ambientais

Policulturas requerem uma combinação ideal de espécies vegetais e proporções. A IA pode analisar diversos experimentos de mixagem para identificar boas combinações. Isso resulta em métodos agrícolas mais eficientes e sustentáveis.

Simulações tradicionais de crescimento de culturas utilizam modelos que conhecem as necessidades nutricionais e ambientais das plantas. O novo software, por outro lado, prevê o crescimento das plantas aprendendo a partir de dezenas de imagens. Ambos os métodos são eficazes e podem funcionar bem juntos.

Pesquisadores também estão explorando maneiras de combinar métodos baseados em processos e em imagens. Eles acreditam que isso melhorará as previsões. Essa combinação pode resultar em técnicas agrícolas mais avançadas.

O PhenoRob Cluster de Excelência da Universidade de Bonn está apoiando um grande projeto. O objetivo é melhorar a agricultura com o uso de tecnologia inteligente. Isso visa tornar a prática agrícola mais sustentável sem reduzir a produtividade das colheitas. Lukas Drees e sua equipe desenvolveram um software que é um passo importante nesse esforço.

O estudo é publicado aqui:

http://dx.doi.org/10.1186/s13007-024-01205-3

e sua citação oficial - incluindo autores e revista - é

Lukas Drees, Dereje T. Demie, Madhuri R. Paul, Johannes Leonhardt, Sabine J. Seidel, Thomas F. Döring, Ribana Roscher. Data-driven crop growth simulation on time-varying generated images using multi-conditional generative adversarial networks. Plant Methods, 2024; 20 (1) DOI: 10.1186/s13007-024-01205-3
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