Drones e IA conseguem antecipar rendimento do milho com mais de 92% de precisão

A agricultura de precisão ganhou uma nova ferramenta para avaliar o desempenho das lavouras de milho. Pesquisadores do Instituto Nacional de Tecnologia Agropecuária da Argentina, o INTA, estão utilizando drones equipados com sensores multiespectrais e térmicos combinados a modelos de inteligência artificial para antecipar informações sobre o rendimento da cultura.

Os resultados mais recentes apontam precisão superior a 92% em híbridos comerciais de milho e de 86% em linhagens. Os dados foram divulgados pelo governo argentino e fazem parte de pesquisas conduzidas na Estação Experimental Agropecuária de Pergamino.

A tecnologia busca tornar mais rápida e objetiva uma etapa que tradicionalmente depende de avaliações realizadas manualmente em campo.

Drones transformam coleta de dados

Os equipamentos sobrevoam as áreas experimentais e captam imagens que são posteriormente processadas por modelos matemáticos e sistemas de inteligência artificial.

Com isso, os pesquisadores conseguem analisar características das plantas sem depender exclusivamente de medições feitas presencialmente em cada parcela.

No caso do milho, um dos estudos utiliza imagens para produzir modelos digitais capazes de estimar a altura das plantas. Os resultados apresentaram concordância entre 81% e 86% em comparação com as medições tradicionais.

Essa informação pode ser útil para identificar características relacionadas à estrutura da lavoura, incluindo situações que podem favorecer problemas como quebra do caule e acamamento.

Tecnologia também ajuda a estimar potencial produtivo

Outra linha de pesquisa utiliza imagens aéreas para analisar a quantidade de radiação solar interceptada pelas plantas.

Esse indicador está relacionado ao desenvolvimento da cultura e à produção de biomassa. Mais de 60 indicadores foram avaliados pelos pesquisadores para identificar quais apresentavam maior capacidade de previsão.

Os resultados mostraram que determinadas informações obtidas pelas imagens aéreas tiveram desempenho superior ao de índices tradicionais utilizados na agricultura digital. O conhecido NDVI também apresentou capacidade de explicar a variável analisada, mas não esteve entre os indicadores de maior poder preditivo.

Inteligência artificial amplia escala dos experimentos

Uma das principais vantagens apontadas pelos pesquisadores é a possibilidade de analisar um número maior de parcelas em menos tempo.

Nos programas de melhoramento genético, essa capacidade pode acelerar a identificação de características desejáveis e reduzir a dependência de avaliações exclusivamente manuais.

Além da velocidade, o uso de sensores remotos permite repetir as avaliações ao longo do ciclo da cultura, gerando uma base de dados mais ampla sobre a interação entre genética e ambiente.

Tecnologia já é usada em outras culturas

O trabalho do INTA não está limitado ao milho.

Na soja, voos realizados durante o desenvolvimento das plantas foram utilizados para acompanhar a evolução da cobertura foliar e estimar a altura das plantas. Nesse caso, a margem de erro ficou abaixo de 8% quando comparada às medições manuais.

Pesquisas semelhantes também envolvem girassol e trigo. No girassol, imagens combinadas com algoritmos de aprendizado de máquina foram utilizadas para identificar híbridos resistentes a herbicidas comerciais.

No trigo, os pesquisadores avaliam índices de vegetação para acompanhar a secagem dos grãos antes da colheita, característica relacionada à qualidade do cereal.

O que isso representa para o produtor?

Embora os estudos estejam ligados principalmente a programas de pesquisa e melhoramento genético, o avanço mostra como drones e inteligência artificial podem ampliar a capacidade de monitoramento das lavouras.

Para o produtor, tecnologias capazes de antecipar informações sobre o comportamento das plantas podem contribuir para decisões mais precisas, principalmente quando integradas a outros dados de campo.

No Sudoeste Goiano, uma das regiões de forte presença da produção de soja e milho, o avanço da agricultura digital acompanha uma transformação cada vez mais presente nas propriedades rurais.

A tendência é que imagens aéreas, sensores e sistemas de inteligência artificial passem a ocupar um espaço maior na tomada de decisões, levando a análise do campo para além da observação visual.

O resultado das pesquisas argentinas reforça esse movimento: quanto mais cedo o produtor consegue transformar imagens e dados em informação útil, maior pode ser a capacidade de antecipar problemas e avaliar o potencial da lavoura.