Ferramentas de código aberto e o processamento de imagens na agricultura



O barateamento no acesso aos VANTs (veículos aéreos não tripulados) colocou nas mãos do produtor um poderoso conjunto de informações que anteriormente só estavam disponíveis a partir do uso de imagens orbitais. O uso dessas informações, no entanto, pode ser potencializado se o usuário tiver disponível algumas ferramentas de geoprocessamento e de processamento de imagens. Softwares comerciais nesta área, apesar de eficientes, entregam soluções limitadas, muitas vezes a custos elevados. Um grupo técnico com conhecimento de programação pode ter acesso a bibliotecas de código aberto capazes de desenvolver produtos personalizados para cada tipo de cultura. Este texto busca apresentar rapidamente duas das mais importantes destas bibliotecas.


Uma das mais conhecidas ferramentas para os interessados em desenvolver produtos de geoprocessamento é a GDAL (Geospatial Data Abstraction Library). É uma biblioteca capaz de ler, escrever e manipular arquivos de raster, polígonos, pontos e linhas. Adaptada para para as linguagens Python, Java, C#, Ruby e Perl, uma das vantagens da biblioteca é a licença bastante permissiva MIT Licence, que possibilita o uso em softwares proprietários sem muitas limitações. Desenvolvedores interessados em manipular arquivos georreferenciados vão encontrar a grande maioria das operações básicas de geoprocessamento nesta biblioteca.


Para os interessados em processamento de imagens, a biblioteca básica é a conhecida OpenCV (open computer vision), criada pela Intel principalmente para aplicações de visão computacional. Na OpenCV é possível encontrar um conjunto abrangente de funções que vão de operações morfológicas básicas até técnicas de segmentação, classificação e aprendizado de máquina. Um cuidado que tem que ser tomado ao utilizar esta biblioteca é a licença de uso BSD, pois sua utilização é gratuita, mas tudo que é produzido a partir da bibliotecas precisa estar registrado também sob a mesma licença. A OpenCV é desenvolvida na linguagem C/C++, mas existem adaptações conhecidas para Python, Java, Ruby, Matlab, Octave e C#.


Um grupo experiente de desenvolvedores é capaz transformar as simples combinações de operações destas bibliotecas em produtos complexos capazes de identificar doenças, georreferenciar objetos, identificar linhas e falhas de plantio, produzir relatórios através da interpretação de imagens, graficar mapas de interesse do produtor, avaliar características do plantio, medir áreas e distâncias, sugerir rotas, qualificando ao máximo o uso das imagens obtidas por Vants. Uma empresa interessada em análises personalizadas, além do básico que os softwares de mercado oferecem, vai precisar de desenvolvedores capazes de manipular as ferramentas apresentadas a ponto de resgatar das imagens as informações mais importantes para o cliente.