top of page

Inteligência artificial na agricultura: quais as principais aplicações

A agricultura é considerada um dos principais fatores para o crescimento da economia e fonte de emprego nos países em desenvolvimento como o Brasil. O setor agrícola contribui com 27,4% do PIB nacional, mostrando a sua importância e força comercial. Agora, com a inteligência artificial na agricultura as possibilidades de crescimento são ainda maiores.


As atividades agrícolas são amplamente categorizadas em três áreas principais: pré-colheita, colheita e pós-colheita. Dentro dessas categorias, o uso de aprendizado de máquina pode melhorar os ganhos de produtividade na agricultura.


O aprendizado de máquina é a tecnologia atual que está beneficiando os agricultores na minimização das perdas na agricultura, fornecendo recomendações e insights ricos sobre as respectivas colheitas e culturas.


A tecnologia pode ajudar os agricultores na tomada de melhores decisões e aliviar os problemas relacionados à agricultura. Tecnologias como Blockchain , Internet das Coisas (Internet of Things), Machine Learning, aprendizado profundo com Inteligência Artificial, computação em nuvem e computação de borda podem ser utilizadas ​​para obter informações e processá-las.


Aplicações de visão computacional, aprendizado de máquina e IoT ajudarão a aumentar a produção, melhorar a qualidade e, finalmente, aumentar a lucratividade dos agricultores e domínios associados. A precisão de dados no campo da agricultura é muito importante para melhorar o rendimento geral da colheita.


Vamos descobrir como a agricultura pode ser beneficiada com a tecnologia de Machine Learning abaixo, com algumas possibilidades.


LEIA TAMBÉM:


Inteligência aritificial na agricultua: Detecção de doenças de plantas e culturas


Até 2050, o rendimento das culturas agrícolas humanas precisará aumentar em cerca de 70% para suprir a necessidade do tamanho esperado da população. As doenças das plantações atualmente reduzem o rendimento das seis culturas alimentares mais importantes em 42%, e algumas fazendas são totalmente exterminadas anualmente. Sendo assim, torna-se de extrema importância encontrar métodos aproveitando a tecnologia para a detecção precisa de doenças nas culturas.


É aqui que as técnicas de Machine Learning podem ajudar. Algoritmos de aprendizado profundo podem ser treinados em imagens de culturas e plantas com boa precisão para a detecção de doenças que estejam afetando culturas e prejudicando a produtividade.


Uma das tecnologias mais utilizadas atualmente para a obtenção destas imagens são os Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) combinados com sistemas de back-end de grande escala envolvendo modelos de aprendizado de máquina para detectar doenças de culturas. Com o intuito de enfrentar o desafio associado à coleta de dados, técnicas de modelagem como as Redes Adversárias Generativas (GANs) podem ser usadas na geração de dados sintéticos usando as imagens das doenças que afetam as colheitas.


Um dos outros desafios para o treinamento de modelos com alta precisão é o desequilíbrio de classe nos dados coletados.


É aqui que o DC-GAN (Deep Convolutional GAN, em inglês) desempenha um papel fundamental para aliviar o problema de desequilíbrio de classe gerando imagens sintéticas. Um modelo de rede neural convolucional profunda (CNN) poderia então ser treinado para classificar e detectar doenças de culturas/plantas.


O modelo CNN pode ser treinado para identificar doenças que marcaram presença física na folha e/ou caule da cultura e detectar quais são as pragas específicas que fazem isso.


É importante lembrar-se que as redes adversárias generativas são pares de redes neurais que são divididas em duas funções: geradora e discriminadora. O gerador aprende a desenvolver imagens sintéticas de alguma classe, enquanto o discriminador aprende a discernir entre imagens reais e sintéticas. Os modelos treinam uns aos outros para melhorar os resultados.


Previsão de rendimento de colheita com inteligência artificial?


É possivel prever o rendimento da colheita com precisão por meio da inteligência artificial. Isso ajudará os agricultores a saber quando devem começar a colher para que possam maximizar seus lucros, vendendo seus insumos a um preço adequado.


A previsão do rendimento das culturas é sobre a previsão do rendimento esperado das culturas agrícolas em um determinado período, e essa previsão do rendimento das culturas é extremamente desafiadora devido à sua dependência de múltiplos fatores, como genótipo da cultura, fatores ambientais, práticas de manejo e suas interações.


Os modelos de aprendizado de máquina são construídos para prever o rendimento das culturas, levando em consideração diferentes fatores que o afetam, como dados climáticos (temperatura, precipitação), sensores de umidade do solo, imagens de astronomia etc, prevendo valores precisos de rendimento para um campo agrícola antes da colheita.


Essas técnicas podem ser usadas pelos agricultores diariamente com alta precisão, o que lhes permite tomar decisões sobre quando colher as colheitas, quanto um pesticida precisa ser aplicado e quais serão os fertilizantes a serem usados. Modelos de Machine Learning podem ser usados ​​para prever a produção agrícola em larga escala com uma estimativa precisa do rendimento.


Isso ajudará os agricultores a decidir sobre os padrões de cultivo e o manejo das culturas, levando a melhores rendimentos durante a época de colheita. Algoritmos como regressão multilinear, regressão Lasso, LightGBM, floresta aleatória, XGBoost e redes neurais profundas (CNN, LSTM) têm sido usadas para previsões de rendimento de culturas na agropecuária.


Identificação de estresse hídrico em plantações


O estresse hídrico em uma planta pode ocorrer devido à disponibilidade limitada de água para as raízes/solo ou devido ao aumento da transpiração. Esses fatores afetam adversamente a fisiologia da planta e a capacidade fotossintética na medida em que demonstrou ter efeitos inibitórios tanto no crescimento quanto no rendimento.


A identificação precoce do estado de estresse hídrico da planta permite que medidas corretivas adequadas sejam aplicadas para obter o rendimento esperado da cultura. É necessário identificar o potencial estresse hídrico da planta durante os estágios iniciais de crescimento para introduzir irrigação corretiva e aliviar o estresse.


É aqui que as técnicas de Machine Learning entram em cena: algoritmos de aprendizado de máquina podem ser usados na estimação do teor de água da folha, que é então usado para estimar o estresse hídrico nas plantas. O teor de água foliar (LWC) é uma medida que pode ser usada para estimar o teor de água e identificar plantas estressadas. O LWC durante os estágios iniciais de crescimento da cultura é um importante indicador de produtividade e rendimento das plantas. Diferentes técnicas podem ser usadas para a coleta de dados.


Eles incluem o uso de sensores ou UAVs. O uso de sensores pode, no entanto, ser muito caro. Os métodos de classificação e regressão podem ser utilizados ​​para prever o valor de LWC. E modelos de classificação podem ser usados ​​para classificar o estresse hídrico com base no LWC e em outros parâmetros.


Mapeamento de culturas com inteligência artificial


O mapeamento de tipos de culturas em nível de campo é fundamental para uma variedade de aplicações no monitoramento agrícola. O mapeamento do tipo de cultura na resolução do campo é um pré-requisito para mapear o gerenciamento da fazenda e os resultados de rendimento em grande escala espacial.


Essa tarefa é ainda mais urgente em um momento em que as populações em regiões com insegurança alimentar continuam a aumentar e as mudanças climáticas devem afetar negativamente a agricultura global.


Tradicionalmente, as informações sobre o tipo de cultura são obtidas a partir de pesquisas de campo e censos, mas tais pesquisas são caras e demoradas para serem conduzidas. É aqui que as técnicas de aprendizado de máquina são aplicadas nos dados de satélite para mapas de tipo de cultura. Algoritmos de classificação como LDA, floresta aleatória podem ser usados ​​para classificação e mapeamento de culturas.


Previsão de seleção de culturas


O Machine Learning pode ser utilizado para ajudar os agricultores a selecionar a cultura com eficiência e maximizar o rendimento da cultura com custo mínimo. Os modelos de aprendizado de máquina podem ser treinados para prever a seleção e o rendimento de culturas mais apropriadas para diferentes regiões.


Será necessário selecionar diferentes tipos de culturas, identificar características e, em seguida, treinar o modelo para classificar a seleção de culturas para diferentes regiões. Algoritmos como SVM, floresta aleatória, regressão logística, redes neurais profundas etc, podem ser usados ​​para treinar tais modelos. Os recursos usados ​​em tais modelos podem estar relacionados a parâmetros climáticos (precipitação, temperatura etc.), fertilizantes usados, tipo de terreno, informações relacionadas ao solo etc.


Detecção de irrigação

A detecção de irrigação é fundamental para entender o uso da água e promover uma melhor gestão da água. Esses dados potencialmente permitirão o estudo do impacto da mudança climática em fontes de água agrícolas, monitorar o uso de água, ajudar a detectar roubo de água e agricultura ilegal e informar sobre decisões políticas e regulamentos relacionados à conformidade e gestão da água.

O Machine Learning, neste caso, pode ser usado para a detecção de irrigação. No entanto, este é um problema complexo de resolver com a ajuda de técnicas de ML devido à falta de dados curados e rotulados disponíveis centrados em sistemas de irrigação.

É aqui que os modelos pré-treinados pode ajudar. Estes serão considerados como modelos de classificação e o rótulo alvo é uma variável binária que indica se a terra na imagem é permanentemente irrigada ou não. Modelos de redes CNN podem ser treinados para classificar a terra como irrigada ou não.

Previsão do nível da água subterrânea


A água subterrânea é o maior armazenamento de recursos de água doce, que serve como o principal estoque para a maior parte do consumo humano através do abastecimento de água agrícola, industrial e doméstico. As redes neurais profundas podem ser treinadas para prever os níveis de água subterrânea. Os métodos de aprendizado profundo são conhecidos por produzir resultados precisos mesmo com as informações limitadas disponíveis neste caso, que são principalmente dados de satélite e parâmetros hidrometeorológicos.

Os aplicativos de aprendizado de máquina são mais prevalentes na agricultura do que você imagina. O setor agrícola tem muitos dados, mas sem os modelos de aprendizado de máquina para a melhor seleção de culturas e previsão de rendimento, fica difícil aproveitar o melhor potencial dos mesmos.

E é aqui onde a Pix Force pode ajudar a agropecuária oferecendo soluções por meio de nossos cases de sucesso e com o atendimento dos nossos especialistas.


Podemos fornecer acesso à experiência de nossa equipe em Inteligência Artificial e Machine Learning para que o produtor não precise se preocupar com o que está por vir no horizonte quando se trata de inovações agrícolas. Entre em contato!


430 visualizações
bottom of page