Drone é utilizado para medir altura da pastagem; Vídeo

A tecnologia para o manejo de pastagens tem mostrado melhora, tanto na produtividade, quanto nos resultados assertivos na tomada de decisões; Pesquisas da Embrapa apontam que o uso de drones para o monitoramento da cobertura e altura de pastagens alcançou 66% de acurácia

A revolução tecnológica não se limita às cidades; ela já permeia o ambiente rural e transforma as operações nas fazendas. Especialmente na pecuária, essa mudança é notável. Através do uso de drones, os pecuaristas têm acesso a fotos desenvolvidas das pastagens, que, quando processadas, fornecem informações cruciais para melhorar a gestão do pasto. Essas informações ajudam na tomada de decisões mais precisas, garantindo que os animais se alimentem no período ideal, maximizando assim a qualidade do pasto e a saúde dos rebanhos.

Os experimentos realizados pela Embrapa, reforçam a qualificação dessa ferramenta de sensoriamento remoto para aumentar a eficiência da agropecuária, com otimização do tempo, produtividade do trabalho no campo e ampliação da capacidade de observação e controle da produção rural. As pesquisas apontam que o uso de drones para o monitoramento da cobertura e altura de pastagens alcançou 66% de acurácia.

Além disso, ao integrar essa tecnologia com sistemas de monitoramento e análise de dados, os pecuaristas podem identificar tendências, prever problemas e implementar soluções proativas, resultando em uma produção mais sustentável e rentável. Na última análise, essa combinação de tecnologia e expertise agrícola não só melhorou a produtividade, mas também garantiu um manejo mais sustentável e eficiente dos recursos naturais.

Uma dessas ferramentas disponíveis no mercado é a KonectPasto, um sistema especialista em manejo de pastagens intensivas. O sistema consiste na utilização de mais alta tecnologia, como a coleta de dados realizadas através de diferentes hardwares em campo e um software desenvolvido para auxiliar no monitoramento de todos os manejos.

drone entra na propriedade para substituir uma ferramenta a muito tempo utilizada, a régua usada para medir a altura do pasto. Uma grande diferença, com a tecnologia, é que com o ganho de agilidade e escalabilidade do drone, é possível monitorar mais áreas em menos tempo, mitigando possíveis erros.

O engenheiro agrônomo, Guilherme Portes, também é doutor em ciência animal e pastagens é o desenvolvedor do KonectPasto que utiliza inteligência artificial para transformar imagens de drone na altura do pasto.

KonectPasto é um sistema inteligente para manejo de pastagens. Fundamentado no manejo do pastejo por altura, com uso racional de adubação e ajuste de lotação com uso de suplementação. O KonectPasto utiliza de alta tecnologia para garantir que as metas de altura sejam atingidas, assegurando maior rentabilidade da fazenda com gestão remota das principais atividades do sistema de produção a pasto”, explicou Guilherme.

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A empresa tem como objetivo fornecer uma solução consistente e eficiente, com baixa dependência humana para tomadas de decisões diárias, de fácil uso para o manejador e completa de informações para consultores e gestores do sistema de produção.

“O KonectPasto fundamenta-se no manejo do pastejo por altura, e através do acompanhamento das medidas tomadas em campo e do uso de suplementação, sugerem recomendações de ajustes em suplementação ou taxa de lotação, para manter o equilíbrio entre a oferta e a demanda de forragem, assegurando melhores índices zootécnicos, econômicos e ambientais” afirma a empresa.

Ainda segundo Guilherme, as pesquisas em torno deste desenvolvedor, mostram que o bom manejo incrementa de 20% a 30% o ganho de peso, e de 30% a 40% a taxa de lotação. Em trabalhos recentes, foi mostrado que reduz a emissão de gases do efeito estufa entre 20% a 30%.

Exemplo de sucesso de Drone sendo utilizado para medir altura da pastagem

Uma propriedade no sudeste de Mato Grosso possui 2,5 mil hectares e é especializada na criação de reprodutores da raça nelore. Segundo o gerente da propriedade, Mario Lima, as decisões tomadas são sempre voltadas às boas práticas visando a sustentabilidade. E uma delas é a integração de sistemas para os quais são destinados 700 hectares de lavoura.

Foto: Embrapa

E quando o assunto é capim, a fazenda possui aproximadamente 1,3 mil hectares de pastagens perenes. Uma parte é dividida em módulos para rotação – cinco no total com 40 hectares cada. A variedade do capim é o Zuri, que possui boa produção e alto valor nutritivo. É sobre estes módulos que há cerca de um ano, semanalmente, um drone sobrevoa e fotografa as pastagens, segundo notícia do Canal Rural.

Integração de tecnologias no 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 mão de obra. O oeste da Bahia, onde o estudo vem sendo realizado, é caracterizado pela produção em grandes extensões e um estreito período de produção nos sistemas de sequeiro. Nessa realidade, o emprego de métodos práticos, de grande alcance e confiáveis de monitoramento, como o uso de drones, torna-se fundamental.

“O nosso trabalho tornou muito perceptível a agilidade do drone para o levantamento das informações, uma vez que leva apenas três horas para cobrir completamente uma área experimental de mais de 100 hectares”, destaca o geólogo Cláudio Andrade, doutorando na Universidade Federal de Viçosa (UFV).

Além disso, as imagens produzidas tornam-se, automaticamente, um banco de dados visuais de fácil acesso e disponibilização. O aumento da acurácia, fruto desses resultados, aponta que esse modelo tem potencial para se configurar como um auxílio significativo para o manejo de pastagens em grande escala. Monitoramentos adicionais estão sendo realizados pela pesquisadora da Secretaria da Agricultura, Pecuária, Produção Sustentável e Irrigação Rio Grande do Sul (SEAPDR-RS) Carolina Bremm, que trabalha na melhoria de acurácia e validação do modelo.

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