O Departamento de Universidades, Investigação e Inovação do Governo da Andaluzia está a financiar um projecto de investigação para desenvolver AquaCrop-IoT, uma plataforma à qual o agricultor pode aceder a qualquer momento. dispositivo móvel para saber quanta água sua plantação precisa diariamente, de acordo com … evolução da colheita.
Para isso, dizem na nota, combinam imagens do terreno da plantação, dados meteorológicos e modelos matemáticos para ajustar necessidades de água em tempo real. Testada numa fazenda de trigo na zona rural de Córdoba, a ferramenta reduziu a quantidade recomendada de água em aproximadamente 32% sem afetar o rendimento.
Esta solução tecnológica foi desenvolvida por uma equipa de investigação da Departamento de Agronomia da Universidade de Córdoba e do Instituto de Agricultura Sustentável (IAS-CSIC).
O artigo “AquaCrop-IoT: A Smart Irrigation Platform Integrating Real-Time Imagery and Weather Forecast”, publicado na revista Computers and Electronics in Agriculture, é baseado no conceito gêmeo digitaluma cópia virtual que reproduz o estado real do local e, a partir dele, ajuda a tomar decisões de irrigação mais eficazes.
Ou seja, como explicou o governo andaluz, funciona como uma cópia digital, mostra um fazendeiro como a cultura se desenvolve, quanta água ela consome e quais consequências terá mais ou menos rega nos próximos dias.
O ponto de partida é o “AquaCrop”, modelo de simulação desenvolvido pela Organização Nações Unidas Organização para a Alimentação e Agricultura (FAO) para avaliar como as culturas respondem à água disponível. É uma referência internacional para o planeamento de estratégias de irrigação, mas não foi concebido para responder em tempo real ao que está a acontecer no terreno.
Sob as folhas da colheita
AquaCrop-IoT automatiza e amplia este modelo integrando-o com sensores e câmeras para ajustar os cálculos diariamente com base no desenvolvimento da cultura. “O AquaCrop é uma simplificação, não reproduz todos os processos reais, como pragas ou doenças. Graças à nossa ligação com os sensores, a realidade da cultura corrige o modelo”, explicou a investigadora do IAS-CSIC Margarita García-Vila, uma das autoras do estudo.
Na prática, uma câmera comum tira uma imagem diária do solo e calcula automaticamente a cobertura do solo – a área de superfície do solo que permanece sob as folhas das culturas – um indicador do crescimento e da transpiração das plantas. Se o dispositivo detectar que o desenvolvimento diminuiu devido a estresse, pragas ou deficiência nutricionala plataforma ajusta o modelo e ajusta suas recomendações para evitar riscos desnecessários.
Além disso, os especialistas integraram uma estação meteorológica equipada com doze sensores que medem parâmetros como radiação solar, temperatura, umidade, precipitação, velocidade e direção do vento. Todos esses dados, bem como dados históricos e previsões da Agência Meteorológica Estadual (Aemet)Carregue o modelo AquaCrop e crie um gêmeo digital do site que gere recomendações adaptadas às condições reais.
Para evitar problemas de conexão, a ferramenta utiliza edge computing, tecnologia que processa dados diretamente no fazenda, independentemente da conexão continuar a usar a Internet. A partir daí, ele despeja todas as informações em um aplicativo da web intuitivo que pode ser acessado de qualquer dispositivo com navegador para visualizar imagens, gráficos e previsões personalizadas.
“Os agricultores recorrem às previsões climáticas porque fornecem informações úteis para a gestão da sua exploração agrícola. A nossa plataforma adiciona simulação de evolução quer tenha problemas de stress ou irrigação recomendada, reduzindo quantidade de água e trabalhadores da energia”, disse o pesquisador da UCO Francisco Puig, coautor do estudo.
Teste de trigo duro
Em testes realizados em culturas de trigo duro plantadas em Janeiro de 2023 numa quinta privada em Córdoba, num ano particularmente seco, a AquaCrop-IoT ajustou a previsão do modelo, descobrindo que a emergência foi atrasada em relação ao esperado. Tendo em conta esta informação, o calendário foi ajustado. irrigação e redução do volume de litros aplicadossem afetar o desenvolvimento da campanha.
Assim, enquanto a simulação “AquaCrop” teria recomendado quatro irrigações para um total de 64,8 mm, a versão do Cordova sugeriu três irrigações e 44,1 mm, uma economia de água destacada por eles de 32%.
Embora tenha sido testada em trigo, os cientistas destacam que a plataforma pode ser aplicada a outras culturas, especialmente gramíneas, como milho ou vegetais. Além disso, com baixo custo. “Os dispositivos utilizados custam cerca de 150 euros por câmara e menos de 200 euros no servidor, o que facilitará sua instalação em fazendas de médio porte”, afirmam os pesquisadores.
O sistema está aberto à incorporação de novas fontes de dados, como sensores de umidade ou imagens de drones. Eles estão até trabalhando na integração da ferramenta com aplicativos móveispara o agricultor tirar fotos do seu celular, sem precisar instalar câmeras na fazenda e calibrá-lo automaticamente com a colheita crescente naquela época. Resumindo, reúna todas as informações que puder.
“A revolução tecnológica chegou ao meio rural. Existem sensores que geram muitos dados, mas enviam para plataformas sem interação. Os nossos são combinados em um só ferramenta útil e intuitivo para facilitar a tomada de decisões”, disse o pesquisador da UCO Juan Antonio Rodriguez-Diaz, coautor do estudo.
