Tecnologia desenvolvida pela GeoIA utiliza imagens de drones para mapear linhas de plantio e orientar máquinas agrícolas; avaliação aponta potencial de redução de desvios que comprometem a produtividade das soqueiras
O pisoteio das soqueiras durante a colheita mecanizada de cana-de-açúcar pode comprometer a rebrota, reduzir a produtividade dos cortes seguintes e antecipar a necessidade de renovação dos canaviais. Para reduzir esses impactos, a agtech brasileira GeoIA desenvolveu uma tecnologia que combina imagens captadas por drones e inteligência artificial para identificar as linhas reais de plantio e gerar trajetórias de colheita mais precisas. Segundo a empresa, a solução busca corrigir desvios que podem ocorrer quando as rotas utilizadas pelos sistemas de piloto automático não correspondem à posição efetiva das plantas no campo.
O problema ocorre quando os rodados das máquinas agrícolas passam sobre as soqueiras, estruturas responsáveis pela rebrota da cana após a colheita. Dependendo da intensidade e da frequência dos danos, o pisoteio pode prejudicar o desenvolvimento das plantas e reduzir a longevidade do canavial, com reflexos sobre os custos de produção.
Embora os sistemas convencionais de piloto automático permitam orientar o deslocamento das máquinas, sua eficiência depende também da precisão das linhas de referência utilizadas. Quando essas informações não representam adequadamente a posição do plantio, a máquina pode seguir uma trajetória desalinhada em relação às linhas de cana.
Segundo José Marcato Jr., doutor em geomática, professor e cofundador da GeoIA, empresa originada na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), a tecnologia foi desenvolvida para aproximar as rotas de navegação da realidade encontrada no campo.
“Quando a linha não coincide com o que está no campo, a máquina desalinha e o pneu esmaga a base da planta. O que fizemos foi criar um sistema inteligente que entrega a rota exata para o piloto automático da máquina, na mesma precisão que a colheita exige. É como dar uma visão raio-X para o trator”, explica Marcato Jr.
Tecnologia identifica linhas reais de plantio
O sistema desenvolvido pela GeoIA utiliza imagens aéreas obtidas por drones e algoritmos de inteligência artificial para identificar a localização das linhas de cana-de-açúcar, inclusive em áreas com irregularidades no plantio, erosão ou baixo paralelismo entre as linhas.
A partir dessas informações, a tecnologia realiza a restituição das linhas de plantio, gerando trajetórias que podem ser enviadas aos sistemas de navegação das máquinas agrícolas.
O objetivo é permitir que os rodados permaneçam nas entrelinhas da cultura, reduzindo o risco de danos às soqueiras durante a operação.
De acordo com a empresa, essa abordagem considera a posição efetiva da cultura no terreno, em vez de depender exclusivamente de trajetórias previamente estabelecidas que podem apresentar diferenças em relação ao plantio realizado.
A GeoIA afirma que as linhas geradas pela inteligência artificial permitem a operação com piloto automático sem a necessidade de correções manuais frequentes, inclusive em áreas que apresentam maior complexidade geométrica.
Desvios de rota podem representar perdas expressivas
Uma avaliação apresentada pela GeoIA utilizou mais de 650 mil medições de campo para comparar a precisão das linhas de navegação geradas por diferentes soluções.
Segundo os dados divulgados, o sistema utilizado como referência na comparação apresentou desvio médio de 26 centímetros em relação às linhas avaliadas. Além disso, 27,6% do trajeto registrou desvios superiores a 40 centímetros, condição apontada pela empresa como prejudicial à operação adequada do piloto automático.
Essas diferenças são relevantes porque pequenos deslocamentos laterais podem fazer com que os pneus das máquinas atinjam as soqueiras, especialmente durante operações mecanizadas que exigem alinhamento preciso com as linhas de plantio.
Com base nesse cenário de desvios, a empresa estima que, em uma área de 30 hectares afetada pelo problema, as perdas potenciais poderiam alcançar 732 toneladas de cana no corte seguinte, com impacto econômico superior a R$ 110 mil por safra.
Os valores representam uma estimativa apresentada pela GeoIA para a situação analisada e não devem ser interpretados como perdas necessariamente verificadas em todas as áreas ou condições de colheita.
Segundo a agtech, o uso das linhas restituídas pela inteligência artificial permite melhorar a orientação das máquinas e reduzir a necessidade de intervenções manuais, contribuindo para preservar as soqueiras e o potencial produtivo dos canaviais.
Aplicações em grandes grupos sucroenergéticos
A GeoIA informa que sua tecnologia já é utilizada por grandes grupos do setor sucroenergético, entre eles Raízen, São Martinho, Tereos e Adecoagro.
Segundo a empresa, a solução busca oferecer ganhos operacionais ao melhorar a precisão das trajetórias utilizadas na colheita mecanizada e reduzir perdas associadas ao pisoteio.
A agtech também afirma que, dependendo das condições da área e dos impactos evitados, o investimento na tecnologia pode ser recuperado já no primeiro corte. O retorno econômico, entretanto, depende das características de cada operação e da dimensão das perdas que efetivamente possam ser evitadas.
Além da restituição das linhas de plantio, a plataforma permite gerar informações para outras atividades de gestão agrícola, incluindo processos de blocagem de áreas e identificação de falhas na cultura.
De acordo com a GeoIA, os diferentes produtos podem ser gerados em menos de 24 horas a partir de um único voo de drone, ampliando as possibilidades de utilização das imagens coletadas.
A aplicação da inteligência artificial à restituição das linhas de cana representa, assim, uma alternativa para aprimorar a precisão das operações mecanizadas, especialmente em áreas onde as trajetórias de referência não correspondem adequadamente às condições reais do plantio. Para as usinas, a tecnologia oferece a possibilidade de reduzir danos às soqueiras e contribuir para a preservação da produtividade ao longo dos ciclos de colheita.
Com informações Assessoria de Imprensa
