Los drones aseguran un 66% de precisión en el monitoreo de pastos
Investigación de Embrapa señala que el uso de drones para monitorear la cobertura y la altura de los pastos alcanzó un 66% de precisión en el Cerrado de Bahía. Los experimentos, realizados entre 2019 y 2021, refuerzan la calificación de esta herramienta de teledetección para aumentar la eficiencia de la agricultura, optimizando el tiempo, la productividad del trabajo en el campo y ampliando la capacidad de observación y control de la producción rural.
La investigación se llevó a cabo en la Fazenda Trijunção, en el municipio de Cocos, en el interior de Bahía, en un sistema de ganado de carne con pastoreo rotativo y el uso de brachiaria BRS Piatã . Según la investigadora Márcia Silveira , de Embrapa Pecuária Sul (RS), el trabajo comparó datos digitales sobre la altura de los pastos y la cobertura del suelo, capturados a partir de imágenes tomadas por drones, con valores observados en el campo, utilizando métodos de medición tradicionales, como el evaluación por personal capacitado y medición con regla de manejo, así como evaluación de la cobertura del suelo y muestreo de forrajes.
“Nuestro objetivo era verificar si un dron común, que puede comprar un productor, combinado con el entrenamiento de máquinas, puede ayudar a estimar la cobertura vegetal y la altura de la planta. Quisimos evaluar si el uso correcto de esta herramienta les puede ayudar en la toma de decisiones relacionadas con el manejo del ganado, a través de esta comparación entre las imágenes generadas por el dron y la información obtenida en campo, considerando medición de altura, corte de forraje y forraje de cobertura del suelo. planta”, explica Silveira.
Las bandas de imágenes tomadas por drones en diferentes momentos, durante dos años, se compararon con tres clases de cobertura del suelo, que representan el manejo de una propiedad ganadera: prepastoreo, pastoreo y postpastoreo, además de una categoría denominada de suelo expuesto. Se utilizó el software de recuperación de datos R-Studio para validar el algoritmo y analizar las imágenes capturadas por el dron. La fórmula aplicada combinó las diferentes bandas de la imagen para predecir la clase de cobertura y la altura del pasto. La precisión del patrón desarrollado se evaluó a partir del análisis de la matriz de confusión (error) y la matriz de éxito del programa.
La inteligencia artificial ayuda a correlacionar los datos de gestión de pastosLa metodología utilizada utilizó la técnica de aprendizaje automático en un entorno digital. Según el agrónomo Pedro Almeida, estudiante de doctorado en Agronomía de la Universidad Federal de Viçosa ( UFV ), el script desarrollado durante el estudio es una compilación de varias herramientas utilizadas para la clasificación digital de imágenes. “Usamos la respuesta espectral de las imágenes del dron para correlacionar con las clases de manejo de pastos. A partir de los datos de campo, comparamos las variables con las lecturas tomadas en campo. Al final, fue posible establecer relaciones entre la cobertura del suelo y la altura de las plantas, lo que permitió la automatización del área completa, en lugar de solo un muestreo estadístico”, dice.Considerando todo el conjunto de datos, el modelo ajustado logró una precisión del 66 % y un índice Kappa de 0,53 en la predicción de las cuatro clases (pre-pastoreo, pastoreo, post-pastoreo y suelo desnudo). El coeficiente Kappa mide la concordancia entre dos formas de evaluación, en este caso, el análisis de software basado en imágenes de drones y la medición convencional realizada en el campo.“En cuanto al conjunto de datos de entrenamiento del modelo, la precisión y el índice Kappa fueron del 70 % y 0,58 para la temporada de lluvias, y del 68 % y 0,56 para la temporada seca, respectivamente. Considerando todo el conjunto de entrenamiento, la precisión y el índice Kappa fueron del 66% y 0,53, en un período de monitoreo de dos años, que incluyó dos períodos secos y dos lluviosos”, observa Silveira.
Tecnología refuerza el potencial de los drones en la ganadería brasileña
Flávia Santos , investigadora de Embrapa Milho e Sorgo (MG) y líder del Proyecto Trijunção, del que forma parte este estudio, destaca que el desarrollo de procedimientos de procesamiento y análisis de imágenes de drones realizados por Embrapa durante la investigación refuerzan los beneficios de utilizar de la teledetección como herramienta auxiliar en la gestión de pastos. “En el futuro, los estudios pueden servir de base para la creación de nuevos productos, como aplicaciones para smartphones, optimizando aún más el trabajo en campo”, agrega.
“Con la base de datos cubriendo solo dos años, ya era posible visualizar el potencial de este tipo de información. Sigamos monitoreando para obtener más datos y aumentar la solidez del script para el entrenamiento de máquinas. Esperamos, con más datos, poder extrapolar este tipo de información a diferentes tipos de pastos”, apunta el investigador.
El uso de UAVs (vehículos aéreos no tripulados) es otra estrategia para aumentar la eficiencia de la actividad ganadera, auxiliando en la planificación y gestión de los pastos, a partir del equilibrio entre oferta y demanda de alimento para los animales. El punto clave es la disponibilidad de forraje en cantidad y calidad, además de mantener las condiciones para la persistencia y el rebrote de las plantas de forma rápida y vigorosa.
“La altura puede ser utilizada como un criterio práctico para definir el momento ideal para el pastoreo, además de permitir identificar la necesidad o no de realizar ajustes de carga animal, visando establecer condiciones óptimas para el uso del pasto a través de los principales procesos involucrados en el crecimiento y uso de plantas forrajeras bajo pastoreo. Para que se respeten estas recomendaciones de altura, es necesario realizar un seguimiento más frecuente de las zonas de pastoreo, a fin de tomar decisiones para ajustar la carga y la rotación de los animales entre las zonas de forma más eficaz. Por lo tanto, el uso de técnicas de monitoreo, como la teledetección, es promisorio para ayudar en la toma de decisiones sobre el manejo de los pastos”, concluye Silveira.
Integración de tecnologías en el campo.Para Manoel Filho , também pesquisador da Embrapa Milho e Sorgo, a integração de tecnologias que aumentem a eficiência dos monitoramentos da propriedade rural tem sido uma busca constante na produção agropecuária moderna, visando auxiliar a gestão e execução dos processos produtivos em um cenário de escassez de mano de obra. El Oeste de Bahía, donde se está realizando el estudio, se caracteriza por la producción en grandes áreas y un estrecho período de producción en sistemas de temporal. Ante esta realidad, el uso de métodos de monitoreo prácticos, de gran alcance y confiables, como el uso de drones, se vuelve fundamental.“Nuestro trabajo hizo que se notara mucho la agilidad del dron para recolectar información, ya que en apenas tres horas cubre completamente un área experimental de más de 100 hectáreas”, destaca el geólogo Cláudio Andrade, doctorando de la Universidad Federal de Viçosa ( UFV ).Además, las imágenes producidas se convierten automáticamente en una base de datos visual de fácil acceso y disponibilidad. El aumento en la precisión, como resultado de estos resultados, indica que este modelo tiene el potencial de convertirse en una ayuda significativa para el manejo de pastos a gran escala. Carolina Bremm, investigadora de la Secretaría de Agricultura, Ganadería, Producción Sustentable y Riego de Rio Grande do Sul ( SEAPDR-RS ), que trabaja en la mejora de la precisión y validación del modelo, está realizando un seguimiento adicional.