Abordando experiências, demandas e inovações da VANT na produção de cana-de-açúcar

Transcrição

1 Abordando experiências, demandas e inovações da VANT na produção de cana-de-açúcar Mark Spekken SOMOAGRO

2 Aplicação de taxa variada de nutrientes Coordenada + atributo químico Mapa interpolado de teores Mapa de aplicação - Custo operacional + laboratório - Dep. Espacial - Qualidade de distribuição?? - Relação com produtividade?? - Relação problema-solução clara - Independe de informações adicionais Mapas de produtividade Coordenada + produtividade Dados filtrados + Mapa interpolado - Definição de zonas de manejo - Mapas de reposição de nutrientes - Mapas de lucratividade - Avaliação de cultivares/tratamentos - Identificação de erros operacionais - Presença de sensor - Cooperação e disciplina na colheita - Relação problema-solução não clara - Precisa de informações adicionais - Boa densidade de dados - Baixo custo de aquisição - Foco naquilo que interessa Cooperação para: - adquirir os dados - analisar ± 20 fatores de produtividade Imagens de VANTs Vídeos / Fotos aéreas Mosaicos + Relevo + ID/Classificação de vegetação??? Preciso de um ou mais produtos de interesse Vai dar certo?? - Custo aquisição+processamento - Variação na qualidade dos dados - Altíssima densidade de dados - Rendimento de área - Relação problema-solução ± clara - Menor dependência de informações adicionais Opinião: Sim... Porque não depende de outros

3 VEJO O PROBLEMA INTERPRETO O PROBLEMA DIMENSIONO O PROBLEMA Erosão de sulcos Inundação Daninhas Erosão???

4 Problema eventual Problema contínuo Olhômetro + clicômetro E aqui?? Rastros do canhão de vinhaça Falhas no canavial

5 LINHAS / fileiras de cana piloto automático Questão chave exatidão geográfica (custo???) FALHAS de brotação/vegetação Questão chave qualidade de imagem e porte do canavial Olhômetro e clicômetro??? Buscando a solução automatizada

6 DESAFIO Passos para a solução Pixel 5cm com 3 bandas RGB = 1200 dados por m 2 RGB Índice de vegetação (Raster-Raster) = 400 dados por m 2 Centro de uma planta (Raster-Vector) = 1-5 coordenadas por m 2 Reconstrução de fileiras ligar coordenadas em padrões lógicos Área de 100 ha ligações ordenadas de ± pontos

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8 Se eu tenho... Projeto de sulcação ou Datalogger do plantio GNSS sub-decimétrico Por que não usar o que eu já tenho?? RAZÃO 1 Preciso de disciplina e cooperação da turma do plantio ( preciso dos outros ) Ou seja, o sucesso depende da Lei de Murphy não funcionar Fonte imagem: Carvalho, Braunbak e Chagas (2012)

9 RAZÃO 2 Erros de sinal (Ex.: Cintilação) plantio não para fico sem linha RAZÃO 3 GNSS no trator... Plantadora não coopera nas curvas RAZÃO 4 Minha brotação não é tão exata como meu RTK Fonte: Usina Guaíra

10 Imagem Classificação Veg / N-Veg Inteligência para chegar no colmo Cana pequena... Fácil identificação + linhas = falhas Cana?? Cana grande... Difícil Qualidade de imagem...? Biomassa

11 Ou tomador de decisão para REPLANTIO Resultados Percorrendo-se 30% das linhas Replanta-se 80% das falhas

12 1. Já tenho as linhas 2. Respeitando uma classe de desvio mínima de cm Mensurar e classificar o espaçamento entrelinhas

13 Piloto automático na cana se paga?? Quanto estou perdendo por erro de tráfego no plantio?? Processamento de imagens VANT... tenho: 1. Posição do espaçamento entrelinhas 2. Localização de falhas Quanto tenho à mais falhas onde o espaçamento é reduzido? Paula e Molin (2013)

14 Quanto a falha aumenta quando o espaçamento entrelinhas varia... Quando a curva da fileira aumenta... Erro de espaçamento: - Reduzindo 20cm... Elevação de falhas no canavial de 30 a 100%

15 Elevação digital (Glencane) Fazendo uso da estereoscopia Volumetria: Bagaço de cana (Tereos)

16 Números?? Qual o maior motivador?? Qual a tecnologia prevalecente?? Rumos (separação de cultura e daninhas)??

17 Quanta informação/conhecimento ainda é possível enxugar das imagens??? No mundo atual dos VANTs: não há velhos sabichões,... pouco conhecimento consolidado,... muita margem para novas idéias,... e para tentativa e erro somoagro@gmail.com