Tecnologia converte fotos em índices para manejo agrícola

O avanço da agricultura de precisão e da agricultura digital tem trazido ferramentas cada vez mais modernas para coletar, processar e interpretar informações do campo com rapidez e eficiência. Mas muitas dessas soluções ainda enfrentam barreiras como o alto custo, a complexidade no uso e a dificuldade de acesso, fatores esses que limitam sua adoção por pequenos e médios produtores, além de técnicos e pesquisadores que vivem a rotina da lavoura.

O CampoPixel é uma ferramenta inovadora e de fácil acesso que utiliza imagens RGB para transformar fotos comuns em informações estratégicas para a lavoura. Desenvolvido em linguagem R, o pacote consegue processar grandes volumes de dados de forma automática, oferecendo resultados mais precisos na identificação de áreas de solo exposto, no mapeamento de índices espectrais como o NDGR (Normalized Difference Green-Red) e na estimativa da cobertura vegetal.

Com isso, o CampoPixel ajuda a tornar as tecnologias digitais mais acessíveis no campo e ainda fortalece a sustentabilidade dos sistemas agrícolas, ao permitir o uso mais eficiente dos recursos naturais e otimizar o manejo. Ao dar mais segurança nas tomadas de decisão, a ferramenta reduz desperdícios, melhora a eficiência das operações e, no fim das contas, aumenta a rentabilidade da produção.

As imagens deste estudo foram obtidas com um drone DJI Mini 2 (Figura 1). Depois da captura, os arquivos passaram por um fluxo de processamento que começou com o pré-processamento, etapa em que foram feitos os ajustes necessários para garantir qualidade e padronização das imagens antes das análises.

A Figura 2, mostra diferentes tipos de pixels, que correspondem a classes distintas: áreas de solo, soja em fase reprodutiva, soja em senescência e também pontos de excesso de brilho, causados pela incidência do sol. Essa variação torna o processamento da imagem mais desafiador e exige maior cuidado na análise.

A Figura 3 apresenta a segmentação dos pixels em duas classes: solo e vegetação, realizada pelo algoritmo de Otsu. Esse método analisa o histograma de intensidade dos pixels e define automaticamente um ponto de corte ideal, separando as classes de forma simples e eficiente.

Com esse procedimento, é possível eliminar a influência do solo e focar apenas na reflectância das plantas (Figura 4). A partir daí, calcula-se com mais precisão o índice NDGR (Normalized Difference Green-Red Index), que varia de −1 a 1. Esse intervalo traz informações importantes sobre o estado fisiológico e o potencial produtivo da lavoura. Assim, o NDGR se torna uma ferramenta sensível para o monitoramento das lavouras e pode subsidiar decisões de manejo mais rápidas e assertivas, orientando o produtor para intervenções imediatas quando necessário.

O CampoPixel mostra eficiência no processamento de imagens, garantindo a segmentação e classificação dos pixels e a quantificação precisa das áreas de solo exposto. O pacote foi criado para ser uma ferramenta prática, robusta e de fácil uso, capaz de analisar grandes volumes de dados em poucos instantes e gerar índices simples de interpretar e aplicar na lavoura (Figura 5).

Por ser gratuito e de acesso aberto, o CampoPixel amplia a precisão nas tomadas de decisão, favorecendo um manejo agrícola mais certeiro e contribuindo para uma produção sustentável, eficiente e rentável.

Essa ferramenta inovadora encontra-se disponível em: https://wilhanvalasco.github.io/CampoPixel/.

*Por Wilhan Valasco dos Santos, doutorando no Programa de Pós-Graduação em Biotecnologia e Biodiversidade do IF Goiano, e Walter Baida Garcia Coutinho, doutorando no Programa de Pós-Graduação em Estatística Aplicada e Biometria da UFV