Cientistas da Universidade Agrária do Estado de Altai e do Instituto de Pesquisa de Fitopatologia da Rússia continuam a implementação do projeto conjunto "Desenvolvimento de métodos para a detecção oportuna de doenças, pragas e ervas daninhas nos campos usando visão técnica e sistemas inteligentes para a transição para a introdução de agrotóxicos em doses diferenciadas", relata assessoria de imprensa da Universidade Agrária do Estado de Altai.
De acordo com o plano do projeto, os cientistas desenvolverão métodos e tecnologias para detecção terrestre e remota de pragas, doenças e ervas daninhas em lavouras usando câmeras digitais multiespectrais e hiperespectrais e algoritmos de inteligência artificial.
A equipe de cientistas da Universidade Agrária do Estado de Altai envolvida na implementação do projeto é chefiada pelo Doutor em Ciências Técnicas, Professor, Chefe do Departamento de Máquinas e Tecnologia Agrícola Vladimir Belyaev.
A etapa chave na implementação do projeto foi o teste de campo do projeto de um sistema de sensor óptico vertical com imagem de alta resolução (em escala milimétrica), com capacidade de trabalhar em diferentes alturas nas lavouras, com registro paralelo da trilha e coordenadas dos pontos de levantamento enquanto se deslocam. O experimento ocorreu nos campos do parceiro industrial da AGAU - a fazenda LLC "Leo" no distrito de Kalmansky, no Território de Altai, nas culturas de soja da variedade Gratsia. Cientistas do Instituto de Pesquisa em Fitopatologia chegaram a Barnaul para participar do experimento. Sofia Zhelezova e Ph.D., Pesquisadora Eugenia Stepanova.
O sistema pode ser montado na barra de um pulverizador rebocado e, ao se deslocar a uma velocidade de 15 km/h em diferentes ângulos da superfície, gravar vídeo para avaliar a presença de objetos nocivos e ervas daninhas nas lavouras e acumular uma biblioteca espectral de imagens de objetos nocivos.
“Uma das tarefas do grupo de trabalho de cientistas da Universidade Agrária do Estado de Altai é o desenvolvimento de um sistema universal de montagem de câmeras e sua integração com um receptor GPS para trabalhar em campo com a capacidade de registrar a trilha e as coordenadas dos pontos de disparo enquanto se move. Em particular, devemos determinar experimentalmente o ângulo ideal da câmera e a altura de montagem, a velocidade de movimento, os parâmetros de disparo mais eficazes, etc. Agora os resultados precisam ser processados e analisados por colegas de Moscou”, comentou Vladimir Belyaev sobre os resultados preliminares do teste.
A próxima etapa do projeto será o desenvolvimento de algoritmos para processamento de imagens obtidas por câmeras em condições de laboratório e de campo, utilizando redes neurais para classificar objetos alvo (doenças, pragas e plantas daninhas) nas imagens.
Com base nos resultados do levantamento das lavouras, serão construídos mapas de distribuição espacial de organismos nocivos nas lavouras.
“Com base nos resultados do levantamento terrestre e remoto de lavouras e um mapa da distribuição espacial de objetos nocivos, está previsto desenvolver um algoritmo de tomada de decisão para o uso de pesticidas em doses diferenciadas. Em seguida, será criado um arquivo de prescrição ou cartão de tarefa de pulverização em formato compatível com o computador de bordo do pulverizador., - explica Sofya Zhelezova.
A aprovação do método de pulverização de culturas com defensivos em dose diferenciada e uma avaliação econômica preliminar desse método de pulverização em comparação com a pulverização tradicional na mesma dose em toda a área de campo é a tarefa final do projeto, acrescentam os cientistas.