Reconhecimento de uma planta individual - sistemas de câmeras tem futuro?

terraHORSCH: Qual é o estado da técnica no reconhecimento de plantas individuais?
Theodor Leeb: Na Agritechnica 2019, os sistemas de câmeras para pulverização localizada de ervas daninhas já foram apresentados por algumas empresas iniciantes. Isto criou uma certa expectativa entre os clientes, fabricantes e também entre os tomadores de decisões políticas.
Na empresa, temos tentado nos últimos anos lançar mais luz sobre isso e testar até onde estamos de fato. A pulverização localizada com sensores óticos ou câmeras não é nada de fundamentalmente novo. Este método já é usado há cerca de 20 anos em áreas típicas de plantio direto com baixa pluviosidade, como Austrália, Rússia ou Cazaquistão - na área "Green on Brown". Outro princípio é "Green in Green". Portanto, a tecnologia já existe. A questão é quando e onde qual sistema realmente faz sentido.

terraHORSCH: O que significam "Green on Brown " e " Green in Green "?
Theodor Leeb: Há dois princípios: "Verde no Marrom" e "Verde no Verde". Aqui, o marrom corresponde ao solo e o verde às plantas, independentemente de serem plantas cultivadas ou ervas daninhas. Green on Brown, ou seja, verde sobre marrom, já existe há bastante tempo. Aqui, alguns fabricantes oferecem, entre outras coisas, sistemas para aplicação do glifosato antes da semeadura. Isto é usado principalmente em áreas de plantio direto. No processo Green in Green, é feita uma distinção entre o que é uma cultura e o que é uma erva daninha. Em alguns casos, você também recebe informações sobre quais ervas daninhas estão crescendo lá.
Sobre a questão de até que ponto estamos com o tema: já realizamos alguns testes nesta temporada e no ano passado.
Em Verde sobre Verde, por exemplo tentamos pulverizar cardos em trigo. O cardo geralmente ocorre em manchas e não em toda a área do campo. Portanto, esta seria uma aplicação típica para a detecção. No ensaio, queríamos descobrir com que precisão o sistema detecta os cardos e qual é a taxa de acerto. Basicamente, podemos dizer que o sistema funciona. Os cardos são detectados, mas apenas parcialmente. A taxa de acerto foi entre aproximadamente 40-60 %. É claro, a questão é se isso é suficiente. A meu ver, ainda está longe de estar pronto para o uso prático. Além disso, como agricultor, você se pergunta o que acontece com as ervas daninhas que ainda estão de pé - elas são toleráveis ou não? É claro que isto também depende do tipo de erva daninha, mas deve ser esclarecido.

terraHORSCH: Os cardos não foram detectados ou o sistema não reagiu com rapidez suficiente e, portanto, não atingiu os cardos?
Theodor Leeb: No experimento, nós distinguimos entre "detectado mas não atingido" e simplesmente "não detectado", o que logicamente significa não atingido. Mas isso também é uma questão de calibração do sistema. Com uma barra de 36 metros, você tem um total de doze câmeras a uma distância de três metros, que estão alinhadas diagonalmente com a frente. E os bicos são atribuídos a cada câmera de acordo com a disposição espacial. Para isso, as posições individuais da câmera devem ser calibradas de forma relativamente complexa para que o bico correto se abra exatamente no momento certo.
Mas o verdadeiro problema é que os cardos não eram realmente reconhecidos pelo sistema. O maior desafio aqui são as diferentes condições de iluminação. Ou seja, faz diferença se está nublado ou ensolarado, se você tem que trabalhar a favor ou contra o sol, e assim por diante. E as condições climáticas também têm influência sobre a forma do cardo. Por exemplo, as folhas se enrolam ligeiramente sob a luz solar forte, o que levou a uma taxa de detecção muito menor. Portanto, tivemos que concluir que ainda há uma necessidade de otimização.

terraHORSCH: E um cardo ainda é muito claramente reconhecível em comparação com outras plantas.
Theodor Leeb: É isso mesmo. É facilmente reconhecível ao olho humano e os humanos também podem diferenciá-los entre si. A diferença entre plantas monocotiledôneas e dicotiledôneas ainda é bastante clara. Mas se você quiser distinguir entre rabo de raposa e trigo, por exemplo, será difícil. É aqui que podemos alcançar os limites do possível.
Mas existem outras limitações técnicas. Um ponto importante aqui é o tamanho da mancha, ou seja, a menor área possível que pode ser pulverizada. Teoricamente, teríamos o maior potencial de economia se tratássemos cada pequena erva daninha com uma área de pulverização efetiva de, digamos, 5x5 cm. No entanto, como trabalhamos com pulverizadores de área total onde os bicos são montados a uma distância de 50 cm ou 25 cm, isto resulta em uma largura mínima do ponto de cerca de 60 cm ou 35 cm, dependendo do espaçamento dos bicos. Como os bicos também não podem mudar infinitamente rápido, as áreas têm aproximadamente 50 cm de comprimento na direção de deslocamento. Se as ervas daninhas agora estiverem a uma distância inferior a 50 cm, o sistema não mais se desligará. A relação entre o tamanho do ponto e a cobertura de ervas daninhas é, portanto, decisiva para o potencial de economia. Outra limitação é a física ou a ótica. Considere a beterraba, por exemplo: Aqui é muito importante detectar as ervas daninhas cedo, ou seja, quando elas têm um tamanho de um centímetro ou ainda menor. Teoricamente, é possível detectar esta pequena planta com o sistema se você operar muito devagar e realmente olhar para ela de todos os lados. Mas na prática, velocidades de trabalho de 10 km/h e mais são comuns. A fim de ter tempo de reação suficiente, as câmeras são inclinadas para frente. Mas se houver um torrão de terra maior na frente da erva daninha ou se outra planta maior estiver cobrindo a erva daninha, a câmera não será capaz de capturá-la. Portanto, não se pode atingir uma taxa de acerto de 100%. A questão agora é o que é aceitável? 90 % são suficientes? No momento, simplesmente não sabemos.

terraHORSCH: Portanto, o tema atualmente é limitado pelos dados de treinamento e física.
Theodor Leeb: Sim, mas há uma terceira pergunta emocionante a ser respondida. Em muitas culturas em linha, é uma boa prática profissional aplicar um herbicida de solo em toda a área após a semeadura. Isto proporciona proteção básica por um determinado período. As ervas daninhas que emergem após duas a três semanas são então tratadas com agentes foliares ativos. Se eu agora dispenso o herbicida do solo, logicamente tenho que esperar até que as ervas daninhas tenham crescido para que uma câmera possa detectá-las. Suponhamos agora que pulverizamos as ervas daninhas surgidas com agentes foliares ativos: o problema é que os agentes foliares ativos prejudicam o desenvolvimento da cultura. A pulverização não pode ser evitada se as ervas daninhas estiverem perto da beterraba, por exemplo. Além disso, novas ervas daninhas estão constantemente surgindo ao longo do tempo. Então a questão é: com que frequência temos que reconhecer uma área para que, por exemplo, um campo de beterraba fique limpo? Ainda não tentamos omitir o herbicida do solo. Mas, a meu ver, não faz sentido prescindir do herbicida do solo na beterraba. Faria sentido usar uma combinação, ou seja, um herbicida de solo de amplo espectro como primeira medida e os outros sistemas automatizados de pulverização localizada baseados em câmeras. Também acho a ideia de aceitar um certo limiar de dano ou de tolerar certas ervas daninhas ou ervas daninhas que a câmera classifica como interessantes, pois não representam um problema na próxima safra através de uma rotação de culturas inteligentemente selecionada ou são então fáceis de tratar. Na minha opinião, é aqui que reside o maior potencial de economia. No entanto, ainda há algum desenvolvimento necessário, pois a classificação das ervas daninhas é necessária, além do mero reconhecimento.

terraHORSCH: Agora já ouvimos o exemplo dos herbicidas. Poderia haver outras áreas onde você pode imaginar isso?
Theodor Leeb: No caso de doenças de plantas, por exemplo, você poderia aplicar fungicidas ou até mesmo reguladores de crescimento em uma base específica para os cereais. Mas para isso eu não preciso de um sistema de pulverização de pontos tão bem dividido, porque estamos falando de áreas maiores. Para esta aplicação temos nosso sistema de pulso PrecisionSpray com taxas de aplicação variáveis por seção de barra de 3 m. Mas há abordagens para detectar doenças com câmeras. A questão é se já não será tarde demais. Aqui eu vejo a abordagem que utiliza biomassa e modelos meteorológicos como mais eficazes.

terraHORSCH: Como funciona o "Green in Brown"?
Theodor Leeb: Neste caso, realizamos testes em conjunto com um fabricante da França. O processo é baseado puramente na discriminação de cores, ou seja, você tem uma imagem de câmera e analisa quais pixels são verdes ou marrons, ou seja, planta ou campo. As áreas verdes são então pulverizadas. Isso funcionou bem, mas este sistema não é tão importante na Europa Central, porque aqui fazemos mais preparo do solo e temos condições úmidas.

terraHORSCH: O senhor pode explicar isso com mais detalhes?
Theodor Leeb: Nos locais de alto rendimento, o cultivo do resíduo é geralmente realizado após a colheita para misturar na palha. Após alguns dias ou semanas, emergem os cereais de perdas e ervas daninhas voluntárias. Isto significa que o campo é mais ou menos verde em toda a área. A mancha então não faz sentido porque as plantas são muito densas. Portanto, você teria que tratar toda a área e não apenas de forma seletiva. Em áreas secas, onde se pratica o plantio direto, eu vejo isso de maneira diferente. Aqui, nenhum preparo do solo é feito após a colheita. Como ali é muito seco, poucas ervas daninhas ou cereais voluntários crescem. E aqui, em vez de pulverizar toda a área, é possível trabalhar especificamente com um sistema de câmera, por exemplo, para economizar custos com glifosato para pulverizar as plantas individuais.
Há outra distinção além do Verde em Marrom e Verde em Verde, a saber, os métodos offline e online. O que descrevemos até agora são métodos on-line, ou seja, você tem as câmeras na barra e o sistema decide se você passa para pulverizar ou não.
Com os procedimentos offline, você obtém as informações de uma varredura anterior. Normalmente, você voa sobre o campo com um drone equipado com uma câmera de alta resolução e escaneia a área a partir de uma altura de cerca de 20 metros. Um algoritmo é usado atualmente para distinguir as ervas daninhas das culturas na imagem de alta resolução. Este sistema fornece um mapa de aplicação com áreas a serem pulverizadas. Esta informação é então carregada no terminal da máquina e o campo é tratado. Isto funciona de forma semelhante aos mapas de aplicação para fertilização.
Também temos feito testes com sistemas off-line há algum tempo, juntamente com uma startup. Em princípio, o sistema também funciona, mas existem alguns obstáculos. Por exemplo, se você quiser pulverizar, você tem que ter dados atualizados. Não adianta sobrevoar o campo com um drone com 14 dias de antecedência, pois a população de ervas daninhas mudará nesse meio tempo. O outro obstáculo é físico. Devido ao método de ajuste as manchas têm que ser maiores para atingir as ervas daninhas, pois as tolerâncias GPS do drone e do pulverizador se somam. Entretanto, manchas maiores significam mais área pulverizada e, portanto, menos potencial de economia.
A quantidade muito grande de dados representa um desafio adicional. São gerados Gigabytes por hectare, que são enviados a um servidor para serem calculados. Muitas vezes, as conexões atuais com a Internet atingem seus limites neste ponto. Por outro lado, os mapas de aplicação também têm de ser enviados de volta ao terminal do agricultor. Dependendo do número de polígonos (manchas), somente mapas de aplicação de menos de 5 ha são possíveis aqui com os atuais terminais ISOBUS.
Isto significa: tecnicamente ou tecnologicamente, o procedimento off-line é viável. Na prática, porém, precisamos de mais tempo para otimizar os processos e, acima de tudo, precisamos de soluções para as grandes quantidades de dados. Talvez também tenhamos que encontrar um caminho paralelo à ISOBUS.

terraHORSCH: Qual é o seu resumo de tudo isso?
Theodor Leeb: Na minha opinião, a pulverização por pontos é um próximo passo lógico para atender às exigências futuras em termos de Acordo Verde, proteção ambiental e sustentabilidade. Consequentemente, estamos passando do tratamento de superfície total pela aplicação em faixas para a pulverização em pontos de pequena área. O objetivo é sempre o de aplicar somente onde for necessário. Um sistema baseado em câmera pode dar uma contribuição valiosa para isso, independentemente de estar online ou offline.
Estamos trabalhando intensamente na otimização desses sistemas e estamos realizando mais testes para ganhar experiência. Nossa tarefa aqui é transferir o que é tecnologicamente viável para a prática de tal forma que os procedimentos se tornem seguros e fáceis de usar para o agricultor em seu trabalho diário. Desta forma, a pulverização localizada pode se tornar mais um bloco de construção para a otimização da proteção clássica de culturas. Entretanto, também vejo os limites do que é viável, pois não temos condições padronizadas, industriais e consistentes no campo.
Minha conclusão final: a natureza ainda é natureza. E a natureza não pode ser forçada a entrar em um espartilho industrial ou digital.