A agricultura tem sido uma das áreas mais impactadas pelo avanço da tecnologia. Uma das mais recentes inovações que tem revolucionado o setor é a utilização de drones para a aplicação de fertilizantes e pesticidas.
Conforme mostra um levantamento feito pelo engenheiro agrônomo Roberto Araújo, os drones têm se mostrado uma ferramenta eficiente e promissora para a aplicação precisa de fertilizantes e pesticidas, além de oferecerem uma série de benefícios adicionais.
De acordo com o estudo feito pelo engenheiro, uma das principais vantagens da utilização de drones na agricultura é a economia de recursos, como água e combustível.
Isso porque, ao contrário dos aviões agrícolas e pulverizadores terrestres, os drones podem operar de forma mais precisa e direcionada. Afinal, eles aplicam os produtos apenas onde é necessário, reduzindo o desperdício e maximizando a eficiência.
O uso de drones na agricultura ainda é potencializado com o Machine Learning. Para saber mais sobre o tema, prossiga com a leitura!
O uso de drones na agricultura tem se mostrado uma solução cada vez mais eficiente no monitoramento e na aplicação de fertilizantes e pesticidas.
Os dispositivos são capazes de sobrevoar as áreas agrícolas de forma autônoma. Assim, mapeiam o terreno e identificam as áreas que precisam de tratamento, o que torna todo o processo mais eficiente e econômico.
Além da precisão, o uso de drones na aplicação de fertilizantes e pesticidas também traz benefícios em termos de segurança e acesso a áreas de difícil alcance.
Em muitas lavouras existem bordaduras, reboleiras e áreas irregulares desafiadoras para os métodos tradicionais de monitoramento e aplicação. Os drones então conseguem sobrevoar essas áreas com facilidade, garantindo que os produtos sejam distribuídos de maneira uniforme.
Outro ponto importante é a redução do impacto ambiental. Com a aplicação precisa dos fertilizantes e pesticidas, é possível evitar a contaminação excessiva do solo e dos recursos hídricos, minimizando os efeitos negativos para o meio ambiente.
Além disso, o uso de drones na agricultura contribui para a redução do uso de recursos, como água e combustível. Logo, o processo torna-se mais sustentável e alinhado com os objetivos de desenvolvimento sustentável estabelecidos para o setor agrícola.
O papel do Machine Learning na agricultura 4.0 é fundamental para impulsionar a eficiência e a produtividade do setor agrícola. Essa tecnologia, que utiliza algoritmos e modelos estatísticos para analisar grandes volumes de dados, permite tomar decisões mais inteligentes e precisas.
No contexto da aplicação de fertilizantes e pesticidas com drones, o Machine Learning desempenha um papel crucial ao fornecer insights valiosos sobre as necessidades específicas das plantas e identificar padrões de distribuição desses insumos.
Ao utilizar técnicas de Machine Learning, os drones podem coletar e analisar dados sobre a saúde das plantas, características do solo, condições climáticas e outros fatores relevantes.
Com base nessa análise, os algoritmos são capazes de gerar recomendações personalizadas sobre a quantidade e o local exatos em que os fertilizantes e pesticidas devem ser aplicados.
Além da aplicação de fertilizantes e pesticidas, o Machine Learning tem um amplo espectro de aplicações na agricultura.
No que se refere à irrigação, por exemplo, os sistemas inteligentes podem analisar dados como a umidade do solo, a evapotranspiração das plantas e as condições climáticas para determinar a quantidade exata de água necessária em cada área da lavoura.
O Machine Learning na agricultura também desempenha um papel importante no controle de doenças nas plantações e na identificação de pragas.
Por meio da análise de imagens capturadas por drones ou sensores instalados no campo, algoritmos da inteligência artificial (Machine Learning) podem identificar padrões visuais associados a doenças ou pragas específicas.
O MATLAB e o Simulink são ferramentas que juntas desempenham um papel fundamental no uso de drones e Machine Learning na agricultura.
Juntas elas simplificam as tarefas complexas por meio de recursos como aplicativos intuitivos, processamento avançado de sinais e extração de características, automated Machine Learning (AutoML) e capacidade de lidar com grandes conjuntos de dados.
Além disso, o MATLAB e Simulink oferecem a geração automática de códigos C/C++ e uma ampla variedade de técnicas de classificação, regressão e algoritmos de clustering.
Ou seja, toda a modelagem feita em um ambiente virtual pode ser facilmente inserida no drone para fazer a vistoria do plantio na agricultura. Desse modo, o programa contribui para o uso eficaz de drones e outras tecnologias que podem ser facilmente embarcadas como IoT, sistemas de controle, etc.
A OPENCADD é representante do MathWorks no Brasil e terá satisfação em contribuir para a implementação do sistema de Machine Learning na agricultura em sua propriedade rural.
São mais de 34 anos no mercado de tecnologia trazendo soluções inovadoras com as mais robustas ferramentas do mercado (MATLAB e Simulink). Não só o setor de agricultura se privilegia disso, a OPENCADD tem soluções para o agropecuário. Entre em contato conosco agora mesmo e fale com um de nossos consultores!
