Drones garantem 66% de precisão no monitoramento de pastagens

Pesquisas da Embrapa apontam que o uso de drones para o monitoramento da cobertura e altura de pastagens alcançou 66% de acurácia no Cerrado baiano.

Os experimentos, realizados entre 2019 e 2021, reforçam a qualificação dessa ferramenta de sensoriamento remoto para aumentar a eficiência da agropecuária, com otimização do tempo, produtividade do trabalho no campo e ampliação 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 da Embrapa Pecuária Sul (RS) Márcia Silveira, 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 régua de manejo, bem como avaliação de cobertura do solo e amostragem 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 estimativa da cobertura vegetal e altura da planta”.

Segundo ela, o objetivo era avaliar 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 obtidas no campo, considerando medição de altura, corte de forragem e cobertura do solo pela planta forrageira.

De acordo com a Embrapa, as bandas de imagens realizadas por drones em diferentes épocas, durante dois anos, foram comparadas com três classes de cobertura do solo, que representam o manejo de uma propriedade pecuária:

    Pré-pastejo;
    Em pastejo; e
    Pós-pastejo.

Além de contar com 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.

Dessa forma, a fórmula aplicada combinou as diferentes bandas da imagem para predizer a classe de cobertura e altura do pasto. A avaliação da precisão do padrão desenvolvido foi realizada a partir da análise da matriz de confusão (erro) e da matriz de acerto do programa.