Imagens de alta resolução permitem tomada de decisões objetivas, para maior rentabilidade na produção de diferentes cultivos

Fábio Franco, gerente geral da Taranis. Foto: Tiago Orun

Com tecnologia e evolução constante na combinação de inteligência artificial e imagens de alta resolução, a empresa Taranis do Brasil se destaca como uma solução eficaz para identificar ameaças no campo. Segundo Fábio Franco, gerente-geral da empresa, a companhia tem investido em pesquisa, desenvolvimento e aprimoramento de seus equipamentos, capazes de identificar, inclusive, espécies de plantas daninhas que podem comprometer a produção de diversos cultivos, incluindo a cana-de-açúcar.

Especialista em hardware e responsável pelo desenvolvimento, instalação e manutenção dos equipamentos da Taranis instalados nas aeronaves, João Precivalli observa que o sistema criado pela empresa em seu início era conceitualmente bastante semelhante ao utilizado atualmente, mas em uma escala reduzida, com drones como única ferramenta de trabalho. Desde o início, a empresa utiliza câmeras de alta qualidade e resolução, com hardware próprio e patenteado.

“Com o tempo, entendemos que o drone tem uma capacidade de captação inferior à de uma aeronave, então desenvolvemos um novo sistema com uma câmera instalada na parte externa de um avião real. Começamos com aeronaves pequenas e evoluímos esse sistema para um Cessna 172, que usamos até hoje, devido à sua flexibilidade e autonomia, pois ele consegue voar por mais tempo e captar mais imagens. Ao longo desses cinco anos, tivemos diversas versões desse sistema”, explica Precivalli.

A evolução da câmera resultou em uma melhoria significativa na resolução, qualidade e quantidade das imagens, até chegar ao sistema atual, onde o processamento é realizado dentro da própria aeronave. Hoje, a empresa dispõe de uma frota de aviões equipados  com câmeras que capturam imagens de altíssima qualidade. Cada aeronave consegue mapear até 2 mil hectares por dia, capturando de 4 a 8 amostras por hectare, com uma precisão foliar e com o atual nível da inteligência artificial, é possível identificar até 74 espécies de ervas daninhas nas lavouras, além da presença e ausência de doenças e deficiências nutricionais. Os resultados são entregues em até 72 horas após a coleta das imagens, enquanto com drones o mapeamento é limitado a 350 hectares. A escolha do veículo para a captação depende do tamanho da área e de suas características topográficas.

O uso de aeronaves permite atender mais clientes em menos tempo, gerando dados de forma mais rápida. A atual frota da Taranis suporta praticamente um milhão de hectares de monitoramento por ano. Para monitorar 2 mil hectares com uma equipe de campo de uma usina, por exemplo, o produtor levaria cerca de nove dias. Essa economia de tempo é crucial para a produtividade da lavoura, pois quanto mais rápido o problema é identificado, mais rápida é a solução.

De acordo com Fábio Franco, um dos principais diferenciais da companhia é realizar todo o trabalho para o produtor, que precisa apenas informar a área da propriedade a ser monitorada. Sua metodologia exclusiva para captura de imagens une inovações tecnológicas e operacionais, resultando em informações precisas em um tempo reduzido.

A empresa atua em todas as regiões do Brasil, além da Argentina, Uruguai e Peru, com planos de expansão para a Bolívia e a Colômbia. “Realizamos todo o trabalho para o produtor, desde o início até a entrega dos resultados. Ele nos informa a área a ser monitorada, e a Taranis faz o voo, coleta as imagens, realiza o diagnóstico com inteligência artificial e valida os dados com um time de qualidade, garantindo uma checagem dupla antes de apresentar os resultados”, explica Franco.

A identificação das ameaças é feita por meio de tecnologia que utiliza inteligência artificial. As imagens capturadas permitem visualizar quais áreas estão afetadas, o tipo de problema existente, presença de ervas daninhas e a porcentagem da lavoura impactada, indicando a localização e o percentual de infestação de cada planta daninha em cada talhão, além de conseguir identificar se há presença de doenças ou deficiências nutricionais.

“A lavoura está sempre sujeita a pragas, doenças e variações climáticas. Dependendo do ano, como o de seca mais intensa, algumas espécies se comportam de forma mais agressiva, enquanto outras não. Com o nosso monitoramento, mais as imagens de satélite, a Taranis pode mostrar onde houve geada, queima de plantas ou impacto no canavial. Nossas imagens orientam o produtor em várias decisões durante o planejamento da cultura”, explica Franco.

Franco destaca que essa metodologia é única, e o histórico das informações fica registrado, permitindo ao cliente ter uma visão unificada ao longo do tempo. Isso possibilita, por exemplo, identificar se há aumento da população de plantas daninhas nos canaviais, avaliar a necessidade de revisar práticas agrícolas e orientar sobre qual herbicida usar, além de dosagem adequada para o controle. “Temos clientes que estão projetando reduzir a população de plantas daninhas de 10% para 5% nos próximos três anos, monitorando a lavoura com a Taranis. Hoje, fazemos parte de projetos de controle das ameaças e entregamos nossas análises de forma clara para as equipes responsáveis pelas decisões”, ressalta.

A empresa tem aprimorado ainda mais o monitoramento nas lavouras, com o objetivo de melhorar a identificação de doenças foliares. Franco comenta que, nos Estados Unidos, a Taranis já fornece informações sobre doenças para culturas de soja e milho. No Brasil, a empresa já identifica as principais ferrugens para a cana-de-açúcar. “Vamos acelerar o aprendizado da inteligência artificial para identificar e quantificar doenças foliares. Isso exige mais imagens para refinar a informação. Também vamos trabalhar na aferição da tecnologia para deficiências de fósforo e potássio”, detalha.

Segundo Franco, outra proposta em estudo é a criação de um modelo ou algoritmo baseado em quatro imagens por hectare, que possibilitará estimar a perda de colheita do produtor. Esse pedido surgiu de um cliente e a Taranis pretende usar sua expertise para desenvolver essa ferramenta futuramente.