Anais do Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAGRO)
Desenvolvimento do aplicativo “Melhor Plantio” para recomendação de calagem e adubação de culturas agrícolas
Este meta-artigo é sobre o desenvolvimento e validação de um aplicativo móvel para cálculos de calagem e adubação de diversas culturas agrícolas, denominado "Melhor Plantio". O trabalho envolveu quatro etapas, incluindo o desenvolvimento matemático baseado em manuais de recomendação de estados brasileiros, criação do aplicativo foi feita com uso do Android Studio e Excel e a realização de testes com alunos e professores da área e com estudos de caso abertos. Os resultados obtidos permitiram a correção de falhas e a melhoria da eficiência do programa, que se mostrou eficaz e constituiu uma importante ferramenta para profissionais das Ciências Agrárias e produtores rurais.
Análise do Percentual de Germinação de Sementes a partir do uso em Aplicação Mobile
O objetivo deste trabalho é discorrer sobre o desenvolvimento de uma funcionalidade para uma aplicação mobile já existente, voltada para a análise do percentual de germinação de sementes em laboratório. O recurso apresenta a possibilidade do pesquisador registrar dados como quantidade e tipo de semente, analisando graficamente como as sementes têm se comportado do ponto de vista do processo germinativo. A funcionalidade foi testada com dados de semente de Poincianella pyramidalis coletados e analisados previamente em laboratório, e os resultados obtidos indicam que o recurso desenvolvido apresenta caráter promissor, ampliando o uso da aplicação móvel já existente no contexto de análise de sementes.
Utilizando Aprendizado de Máquina Explicável para Previsão de Severidade de Ferrugem Asiática da Soja
A ferrugem asiática é uma doença causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi; tendo a soja como um de seus hospedeiros, e seu aparecimento dependente de múltiplas variáveis do ambiente. Este trabalho propõe o uso de modelos de aprendizado de máquina estado-da-arte para prever a severidade da ferrugem asiática em lavouras de soja. Combinamos dados geológicos e meteorológicos com bases de dados sobre culturas de soja para obter um conjunto de dados que permita explorar melhor as capacidades dos modelos. Em particular, nos concentramos em modelos explicáveis. O conjunto de dados, em combinação com os modelos, permitiu atingir boa acurácia para previsão da severidade da ferrugem para várias plantações em várias cidades brasileiras.
Desenvolvimento de um aplicativo para o planejamento e estimativa das perdas na colheita de soja
A colheita da soja é realizada de maneira mecanizada, sendo que esta etapa apresenta um custo operacional horário elevado. Na colheita ocorrem perdas decorrentes de diferentes fatores que vão desde à má regulagem da colhedora a forma de operação. Propormos o desenvolvimento de um aplicativo para o auxilio à tomada de decisão no planejamento da colheita mecanizada de soja denominado ColheSoja, apresentando funcionalidades, para realizar o planejamento da colheita mecanizada, além de permitir estimar as perdas e custos da colheita. O aplicativo torna-se uma ferramenta importante para o auxílio à tomada de decisão, por parte de agricultores e técnicos de campo, visando o planejamento e o gerenciamento da colheita mecanizada de soja.
Análise experimental da complexidade do problema da minimização da consanguinidade em sistemas de acasalamento
O melhoramento animal depende de sistemas de acasalamento para produzir a melhor próxima geração do rebanho. Além do ganho genético e econômico esperado, a consanguinidade do rebanho deve ser mantida baixa, para evitar problemas gerados por depressão endogâmica. Este trabalho objetiva iniciar o estudo da complexidade do problema da minimização da consanguinidade usando uma combinação de programação linear com branch-and-bound, para investigar o tempo de execução médio da solução do problema. Os resultados apontam que o problema parece ser computacionalmente intratável.
Data assimilation in crop models: old experiences in new contexts
Assimilação de dados é uma técnica que tem sido amplamente utilizada para melhorar as estimativas de modelos de crescimento de plantas, por exemplo, para incorporar os efeitos de eventos externos. Existem muitas abordagens bem estabelecidas para realizar assimilação com imagens de satélite, mas seu uso método em novos contextos, como cultivo protegido, requer a exploração de aspectos da metodologia que não estão tão bem estabelecidos para estes casos. Neste trabalho, avaliamos os impactos de diferentes níveis de incerteza associados às observações, realizando assimilação de dados em um modelo de crescimento de tomateiros, com observações artificiais de biomassa de frutos e frutos maduros.
Sistema de recomendação de adubação com efluente de esgoto tratado em manejos multicondições para fertirrigação de milho
O tratamento de esgoto em áreas rurais é precário no Brasil, trazendo impactos ambientais e à saúde. A fossa séptica biodigestora se apresenta como solução, produzindo efluente de esgoto tratado (EET) reusável na adubação. Os trabalhos com EET na agricultura miram condições específicas, mas não se traduzem em uma solução genérica e algorítmica capaz de lidar com as múltiplas condições do cultivo, produção e qualidade do EET. Neste artigo, apresentamos um novo método multicondições ao reuso EET em recomendações para fertirrigação de milho. A definição de um fluxo multicondições viabilizou o desenvolvimento de um aplicativo responsivo (Web app). As simulações e comparações realizadas resultaram em doses similares às recomendações técnicas, superiores à literatura para nitrogênio e ligeiramente inferiores para potássio e fosforo. O sistema de recomendação derivado constitui uma solução prática para reuso do EET na agricultura familiar e de pequena escala.
Estimating peanut invisible losses using machine learning and remote sensing
Monitoring losses of underground crops still needs to be studied, mainly for estimating losses using new techniques that facilitate the farmer's decision-making. This study aimed to estimate peanut invisible losses using remote sensing and machine learning. The experimental area was conducted in a peanut agricultural region near Taquaritinga in São Paulo, Brazil. Seventy sample points were collected, encompassing various aspects of peanut losses, including visible and invisible losses, yield, maturation, and orbital remote sensing data. The statistical analysis used were Principal Components Analysis and Random Forest. The study concluded that the best results were RGB, RE + NIR, NIR + R, and RE to estimate peanut invisible losses.
AgroGraphAPI: uma API para armazenamento e recuperação de dados agrícolas
A evolução da Agricultura Digital exige a construção de sistemas que atendam às necessidades dos stakeholders dos sistemas produtivos. Interfaces para Programação de Aplicações (API) são serviços web que oferecem funcionalidades que podem ser adicionadas a quaisquer sistemas, independente das tecnologias usadas em sua construção. Este trabalho apresenta uma API para registro e recuperação eficiente de dados provenientes dos sistemas produtivos, usando um banco de dados orientado a grafos. Os texto descreve o modelo de dados, a arquitetura da API, a descrição dos endpoints e o formato das requisições. A API pode ser usada por qualquer interessado em manter um banco de dados de valores coletados, sem necessidade de implementação dos procedimentos de criação e consulta do banco de dados.
Peanut Loss Predictions Using Random Forest and Soil Data
This work aimed to evaluate the Random Forest algorithm performance to predict mechanical digging loss of the peanut crop. Four approaches were tested: only soil texture data, soil texture + TPI, soil texture + TWI, and soil texture + TPI + TWI. The model's performance was evaluated regarding precision (coefficient of determination) and accuracy (mean absolute error). The results found in this work proved promising in predicting peanut digging losses. Our models achieve results with an approximate 100 kg ha-1 prediction error. In addition, incorporating one or more topographical indexes in conjunction with soil texture data as features notably improves the models' precision and accuracy.
Sistema de Monitoramento Agrícola utilizando LoRa 433-MHz, IoT e Aplicativo Móvel
O objetivo deste artigo é apresentar o desenvolvimento e a aplicação de um sistema de monitoramento de dados para plantações baseado na tecnologia IoT (Internet of Things), o protocolo de comunicação wireless LoRa (Longo Alcance) e um aplicativo móvel. O sistema no plantio é composto por um microcontrolador e sensores que coletam diversos tipos de dados que são enviados para o servidor central por meio do protocolo de comunicação LoRa. Em seguida, os dados são processados e armazenados no banco de dados hospedado na nuvem, onde são apresentados pelo aplicativo móvel. O uso do sistema permite um gerenciamento eficaz em tempo real de diferentes áreas da plantação, resultando em economia de recursos e tempo.
Desenvolvimento de um controlador de lógica fuzzy para irrigação por gotejamento
A irrigação por gotejamento é uma técnica que pode contribuir para a segurança alimentar, aumentando a produtividade das culturas e reduzindo o consumo de água. Um dos desafios enfrentados pelos agricultores é o de determinar o momento e a quantidade ótimos de irrigação para cada cultura e condições ambientais. Um manejo inadequado da irrigação pode levar a perdas de água por evaporação ou percolação profunda, bem como a estresse hídrico ou excesso de água nas plantas. Neste contexto, este trabalho propõe um algoritmo de lógica fuzzy para irrigação por gotejamento que possa ajustar o tempo e o intervalo de irrigação conforme a fase de desenvolvimento da cultura, a textura do solo, a evapotranspiração e a precipitação pluviométrica. Os experimentos demonstram que o controlador é capaz de estimar o tempo e o intervalo de irrigação, considerando as variáveis de entrada definidas no modelo. O controlador contribui para uma irrigação por gotejamento mais eficiente e sustentável, pois evita o desperdício de água e o estresse hídrico nas plantas. Este também facilita o manejo, pois reduz a necessidade de intervenção humana e fornece um feedback inteligente para a tomada de decisão.
Peanut yield estimation models using Machine Learning techniques and Google Earth Engine
The estimation of the yield for the peanut crop can be performed by visual methods, traditional destructive methods, which are time consuming, laborious and with imprecise predictions. Thus, the objective was to use SR techniques and Artificial Neural Networks (ANN) in the development of an innovative method for yield prediction in the peanut crop. The experiments were conducted in the state of São Paulo in the 2021/2022 crop season, in 6 commercial farms in sandy and clayey areas. The RBF and MLP networks were able to estimate peanut yield with an accuracy below 1000 kg/ha. GNDVI was a better vegetation index with estimation accuracy of 238.7 and 296.54 for the RBF and MLP networks, respectively.
Sensoriamento proximal aplicado ao algoritmo SAFER para estimativa de massa de forragem em sistema silvipastoril
A Disponibilidade de massa de forragem direciona o dimensionamento do rebanho, com base nisso, objetivou-se com este estudo avaliar método para estimar a massa de pastagem em sistema silvipastoril, por meio de sensoriamento proximal aplicado ao modelo Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving (SAFER). Para isso, foram realizadas coletas de forragem, assim como coleta de dados climáticos e dados de reflectância com sensor proximal. Os dados serviram de input para o SAFER e em seguida foram gerados modelos de regressão entre as variáveis da pastagem e os resultados do SAFER. O SAFER foi capaz de expressar de forma promissora o comportamento da forragem, e permitiu a criação de um modelo de estimativa com alta precisão para sistema silvipastoril.
Rastreabilidade da Cadeia Produtiva do Mel com Blockchain
Nos últimos anos, a fraude alimentar tem sido um problema recorrente no Brasil e em todo o mundo, causando prejuízos à indústria alimentícia. O mel é o terceiro alimento mais afetado por fraude, após leite e azeite. Isso tem consequências graves, como perdas de receitas anuais, riscos à saúde pública e enfraquecimento do mercado alimentício. Neste estudo a tecnologia blockchain é explorada como uma solução para melhorar a transparência na cadeia de suprimentos alimentares e prevenir fraudes. A pesquisa investiga como a blockchain pode ser aplicada na rastreabilidade da produção de mel, com o potencial de agregar valor ao produto, reduzir custos com recalls e garantir maior confiabilidade na indústria apícola.
Inovação aberta na geração de tecnologias digitais que apoiam o agricultor
Este artigo apresenta um estudo de caso envolvendo projetos de PD&I da Embrapa que mostra como o fomento à inovação aberta pode resultar em ativos que auxiliam na digitalização do setor agrícola e no acesso a informações técnicas por parte dos agricultores. Os projetos estão alinhados às estratégias da empresa, que conta com um importante instrumento de gestão para orientar seus esforços e alocar recursos: o Sistema Embrapa de Gestão. Os resultados apresentados de acordo com esse instrumento ilustram como foi possível colaborar com o incremento de trabalhos em parceria com o setor produtivo.
SMART-MAP: Plugin QGIS para interpolação utilizando Krigagem Ordinária e Machine Learning
Algoritmos de Aprendizado de Máquina (ML) têm sido utilizados como alternativa aos métodos convencionais e geoestatísticos no mapeamento digital de atributos do solo. No entanto, os algoritmos de ML apresentam muitas variantes que podem dificultar a sua aplicação por usuários finais. Para preencher essa lacuna, o objetivo desse trabalho foi desenvolver o plugin Smart-Map, para ser utilizado no QGIS. Foram implementados no plugin o método geoestatístico Krigagem Ordinária (OK) e o modelo de ML Support Vector Machine (SVM), para geração de mapas interpolados com base em aprendizado de máquina e OK. Comparações de performance entre OK e SVM foram realizadas em um grid amostral com 112 pontos amostrados.
Diferenciação e caracterização de municípios produtores de bovinos de corte do Bioma Pampa segundo o Censo Agropecuário 2017
A pecuária no pampa gaúcho é a atividade que mais caracteriza a região desde a época da colonização. A expansão de monoculturas e pastagens com espécies exóticas tem causado perdas na biodiversidade do bioma ao longo dos anos. O objetivo deste trabalho foi tipificar os municípios produtores de bovinos de corte do Pampa a partir de tabulações especiais do Censo Agropecuário 2017 com emprego de aprendizado de máquina. Ênfase foi dada às características técnicas dos sistemas de produção pecuária, para entender seu padrão tecnológico. O mapeamento dos distintos padrões de produção ao longo do território pode apoiar ações institucionais mais apropriadas aos produtores, contribuindo para a conservação do bioma.
Tipologia de Municípios Produtores de Bovinos de Corte no Bioma Amazônia a partir do Censo Agropecuário 2017
O objetivo deste trabalho é tipificar e caracterizar os sistemas de produção de bovinos de corte em uso na Amazônia a partir de dados do Censo Agropecuário 2017, obtidos por tabulações especiais. A utilização de técnicas de aprendizado de máquina se mostrou capaz de atender ao objetivo proposto. A análise de cluster permitiu separar 441 municípios em quatro agrupamentos, segundo características da produção e com ênfase no uso de tecnologia. Conhecer a heterogeneidade dos sistemas praticados pelos produtores é fundamental para o planejamento de ações de pesquisa agropecuária, transferência de tecnologia e desenvolvimento rural, com vistas ao aumento da produtividade e redução dos custos ambientais da pecuária.
Aplicação de Internet das Coisas (IOT) e Inteligência Artificial (IA) para gestão de aviários e melhorias do desempenho produtivo: um estudo de caso em produtores de uma cooperativa agroindustrial
A Internet das Coisas (IoT) e a Inteligência Artificial (IA) compreendem inovações tecnológicas conhecidas como tecnologias 4.0 que permitem a fusão dos domínios físicos, digitais e biológicos e que se destacam pela velocidade, amplitude e profundidade de suas aplicações. A aplicação das tecnologias 4.0 se deu inicialmente para a indústria de transformação, mas, atualmente, já vêm sendo adotadas em diversos setores, como é o caso do setor agropecuário. Neste setor, estas tecnologias têm um alto potencial para permitir o desenvolvimento, remodelar significativamente as cadeias de valor e contribuir muito para sistemas alimentares mais produtivos, resilientes e transparentes. No Brasil, há um grande público que ainda não adota ou considera este tipo de tecnologia em seu processo produtivo. No que diz respeito à pecuária, especialmente à cadeia produtiva de frango de corte, identifica-se um desafio na padronização da produção, em especial, quanto à desuniformidade do peso das aves ao final de seu ciclo de engorda, que ocorre devido a fatores ambientais e de manejo. Este artigo tem o propósito de apresentar informações gerais sobre um projeto piloto de adoção de IoT e IA em 15 aviários de produtores rurais associados a uma cooperativa do sul do Brasil, para o monitoramento constante de aves, permitindo tomadas de decisões de manejo mais assertivas, tendo como foco o aumento da qualidade dos frangos produzidos, maior lucratividade, maior controle sanitário dos ambientes de produção e atendimento aos preceitos do bem-estar animal. Ao final do projeto, com a solução, foi possível identificar um aumento de produtividade de 7% e os desafios para a difusão.
Comparação de Safras de Cana-de-açúcar por meio de Perfis Temporais de Índices de Vegetação MODIS da API SATVeg no Ambiente QGIS
O Brasil é o maior produtor mundial de cana-de-açúcar e o monitoramento das safras agrícolas por satélites é de importância estratégica para o setor canavieiro. Nesse contexto, este trabalho descreve o desenvolvimento e a aplicação de um novo complemento no Sistema de Informação Geográfica QGIS, denominado “ComparaSafras, que possibilita gerar perfis temporais a partir do consumo dos dados dos índices de vegetação do sensor MODIS, por meio de requisições de consulta a API SATVeg, possibilitando a comparação entre sucessivas safras de cana-de-açúcar.
Imagens de Raios X e YOLOv8 para Avaliação Automatizada, Precisa e Não Destrutiva da Qualidade de Sementes Braquiária (Urochloa brizantha)
A qualidade das sementes é essencial na agricultura. A busca por testes rápidos para aferir com acurácia o vigor das sementes é uma preocupação de empresas produtoras, para as quais o tempo de execução dos testes é um fator limitante. Este artigo aplica a arquitetura YOLOv8 para avaliar a qualidade de sementes de forma rápida, automatizada e não destrutiva. O método proposto utiliza imagens radiográficas de sementes braquiárias (Urochloa brizantha) para identificar e classificá-las com base em sua qualidade fisiológica. A rede YOLOv8 foi treinada com um conjunto de dados de imagens de sementes e os resultados mostraram uma alta precisão na identificação e classificação das mesmas, com métricas mAP50 e mAP50-95, respectivamente, 90.6% e 90.1% em relação a todas as classes.
Uso de Regras de Associação em Processos Tecnológicos para Produção e Conservação de Forragens
No Brasil, existe grande diversidade de sistemas de produção de pecuária a pasto, que desempenha papel fundamental na conservação da paisagem rural. Por meio, do algoritmo apriori foram extraídos padrões de combinações entre as tecnologias desenvolvidas para produção e conservação de forrageiras. A sistematização permitiu melhor entendimento sobre as tecnologias que devem ser a base para o desenvolvimento da produção e manutenção das forrageiras ,auxiliando no processo de seleção e priorização de projetos de pesquisa.
Kernel Maps of the Bactrocera carambolae Occurrence in Amapá, Brazil
Este trabalho analisa a distribuição espacial da ocorrência de Bactrocera carambolae entre 2014 e 2019 no Amapá, Brasil. Os técnicos monitoraram a presença da praga quarentenária por meio de armadilhas distribuídas por todo o estado. Eles verificavam as armadilhas a cada quinze dias, registravam a ocorrência e enviavam as informações ao MAPA. Para analisar a distribuição espacial, avaliamos o grau de aleatoriedade das armadilhas usando a função K não homogênea. Posteriormente, aplicamos a função de kernel quártico nas ocorrências e nas ocorrências simuladas, considerando o fenômeno não homogêneo e tendo como covariáveis a população por setores censitários e rodovias. Os resultados mostraram que poderíamos usar o método para monitorar a praga em escala regional.
Sistema para Gestão Climática na Produção de Feno
O controle climático é fundamental para a determinar a qualidade de culturas e insumos agrícolas, nesse sentido, para auxiliar o produtor a pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema computacional para contribuir com a gestão de dados informativas a respeito do clima, auxiliando também na tomada de decisão. A solução proposta consiste no desenvolvimento de um software para o acompanhamento diário do processo de desidratação da cultura considerando as principais variáveis envolvidas na evaporação ambiental, com isso o produtor terá acesso a informações visando economia e eficiência no processo produtivo. O público alvo serão pequenos produtores, a difusão da tecnologia poderá ser feita por meio de cooperativas e extensão rural.
Governança de dados na agricultura digital: relato da experiência do C4AI
A implementação efetiva de sistemas de IA na agricultura digital apresenta desafios organizacionais devido às diversas fontes, formatos e volume de dados processados, para diferentes finalidades. O artigo examina ações de governança de dados empregadas em pesquisas realizadas no Centro de Inteligência Artificial (C4AI) da Universidade de São Paulo (USP). Discorremos sobre o gerenciamento de conjuntos de dados por meio de uma colaboração transdisciplinar entre Agricultura, Ciência da Computação e Direito. Foram realizadas análises sobre o marco legal de privacidade e proteção de dados, a ISO 27001 e a política de proteção de dados da USP. Os resultados incluem a criação de comitê responsável por desenvolver acordo de uso de dados, política de privacidade e cookies, plano de gerenciamento de dados do projeto, termo de consentimento e ações de treinamento voltadas para a comunidade de pesquisadores de diferentes áreas do conhecimento do C4AI.
Gestão de Dados de Políticas Públicas: o caso da avaliação de cardápios da Alimentação Escolar usando mineração de textos
O Programa Nacional de Alimentação Escolar contribui para o aperfeiçoamento e desenvolvimento dos escolares por meio da transferência de fundos. No entanto, não existe apreciação para monitorar a qualidade dos cardápios para guiar as ações do programa para promover a segurança alimentar e nutricional. Neste artigo, está apresentada a construção de um método de classificação para geração dos componentes de avaliação a partir de dados de cardápios escolares. Foram obtidos todos os componentes de avaliação com insignificante taxa de erro e em tempo viável.
Visão Computacional aplicada na identificação de doenças na fruticultura: uma Revisão Sistemática da Literatura
Modelos baseados em visão computacional tem sido empregados para detectar e classificar doenças de plantas de forma eficaz. Entretanto, a existência de trabalhos e seus resultados estão muito dispersos. Esse estudo apresenta os resultados de uma Revisão Sistemática de Literatura que teve como foco a identificação de como a visão computacional tem sido aplicada para apoiar na identificação de pragas/doenças na fruticultura. As principais contribuições do trabalho estão na descrição das técnicas e ferramentas mais utilizadas, com o apontamento das culturas e estruturas das plantas que servem de base para as análises.
Exploring conditional missing patterns for automated bacteria identification using MALDI-TOF MS data
A aprendizagem de classificadores para identificação automática de bactérias a partir fingerprints de espectrometria MALDI-TOF requer o tratamento de conjuntos de dados incompletos cuja ausência dos dados é condicional à hipótese de classificação (CMP). CMP é um padrão de perda não-aleatória (MNAR) que fornece evidencias para classificação. Uma estratégia para tratar o CMP é aplicar a estratificação de características. Considerando isto, este trabalho avaliou a eficácia da estratificação no treinamento de classificadores naive Bayes com a realização de dois experimentos. O primeiro, comparou o desempenho preditivo de classificadores categóricos, treinados sobre dados estratificados, com o desempenho de classificadores Gaussianos treinados em dados previamente imputados. O segundo experimento estimou o impacto do desbalanceamento de classe na diferença dos desempenhos dos classificadores Gaussianos e categóricos. Os resultados da ANOVA sugere que a estratificação de características induz a aprendizagem de classificadores mais acurados. A análise de correlção mostrou que o desbalanceamento de classes teve pouca influência sobre a diferença no desempenho dos classificadores.
Uma arquitetura de rede neural convolucional para detecção de alvos de desmatamento na Amazônia através de imagens SAR ICEYE
Nas últimas décadas surgiram soluções baseadas em satélites artificiais para observação da superfície terrestre que auxiliam na detecção de áreas desmatadas por meio de tecnologia predominantemente óptica. Entretanto, tal abordagem é prejudicada pelas condições climáticas típicas da Amazônia. O uso de satélites equipados com sensores de radar de abertura sintética é uma opção viável para contornar esse inconveniente, uma vez que são capazes de transpassar obstáculos. Recentemente nota-se a ampliação do uso de inteligência artificial na tarefa de análise dessas imagens a fim de identificar diferentes tipos de uso e cobertura da terra. Nesse sentido, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de uma arquitetura de rede neural convolucional capaz de contribuir com o monitoramento de grandes áreas da floresta amazônica através do emprego de técnicas de aprendizado de máquina com o objetivo de detectar automaticamente padrões de desflorestamento em imagens de radar orbital.
Uma Solução Baseada em Blockchain para Assegurar a Qualidade Produtiva da Cafeicultura Brasileira
A cafeicultura brasileira é uma das atividades agrícolas mais relevantes do país, contribuindo significativamente para o Produto Interno Bruto e levando o Brasil a reconhecimento internacional como um dos principais fornecedores de café no mundo. Tendo isto em mente, este artigo apresenta um protótipo de solução baseado em Blockchain e Deep Learning desenvolvido para avaliar a saúde das folhas do cafeeiro, garantindo a qualidade do fruto em escala global. A proposta é fundamentada nos conceitos de imutabilidade e segurança dos dados fornecidos pela Cadeia de Blocos mencionada, bem como na crescente popularidade das Aplicações Descentralizadas.
Seleção de bandas espectrais apoiada pela meta-heurística PSO para predição do teor de alumínio de amostras de solo
ERD-IR é uma técnica que pode ser utilizada para criar um modelo de predição do teor de nutrientes do solo ao correlacionar os dados de amostras ao respectivo valor de referência obtido por análise química. Tais dados são dispostos como atributos de um conjunto de registros de alta dimensionalidade e elaborar um modelo a partir desses dados envolve dificuldades que prejudicam seu desempenho. Para superar tais dificuldades, a utilização de algoritmos evolucionários para Seleção de Atributos tem se mostrado promissora. O objetivo deste artigo é identificar, com o apoio da meta-heurística de Otimização por Enxame de Partículas, os comprimentos de onda relevantes à predição do teor de alumínio de amostras de solo da região dos Campos Gerais. Resultados sugerem que, para este cenário, poucas iterações e tamanho de enxame reduzido fornecem os melhores subconjuntos.
PalmaS: Apoio à decisão sobre o manejo integrado de cochonilha de escama na cultura da palma forrageira
Este trabalho descreve o aplicativo palmaS, uma ferramenta da agricultura 4.0 para o manejo da cochonilha de escama na palma forrageira. O palmaS simplifica o registro de dados, oferece análises detalhadas e fornece orientações personalizadas, contribuindo para proteger as plantações, reduzir os danos causados por infestações e melhorar a produção de forragem no semiárido nordestino. Para avaliar o aplicativo, especialistas na área agrícola responderam a um questionário após a utilização do palmaS. Com base nas respostas dos técnicos, chegou-se a uma conclusão inicial positiva, indicando que a aplicação possui uma curva de aprendizagem adequada.
Evaluating multiple regressors for the yield of orange orchards
Accurate fruit yield estimation is crucial for making informed decisions about harvesting, storage and marketing. However, estimating fruit yield can be challenging. Currently, yield estimation relies on labor-intensive manual counting combined with statistical methods. However, computer vision has emerged as a potential alternative by enabling automatic fruit counting, thus simplifying the process. In this paper, we assess the effectiveness of various machine learning regressors for yield forecasting based on fruit detection in images captured within the orchard. Our results indicate that deep forward neural networks outperform the other regressors examined, making them the most effective choice for yield prediction.
Classificação do Desempenho dos Rebanhos de Seleção Nelore por meio de Aprendizado de Máquina
O objetivo deste trabalho foi, por meio de técnicas de mineração de dados, classificar os animais de dois rebanhos da Embrapa, em função das réguas de DEP genômicas (DEPg), para identificar os principais atributos (características) que direcionam o entendimento dos diferentes objetivos de seleção nos dois rebanhos. Selecionaram-se oito atributos, para análise de classificação dos animais. Para realizar a classificação dos animais em função do rebanho foram utilizados três algoritmos supervisionados, buscando verificar qual apresentaria o melhor desempenho: árvore de decisão (J48), árvores de modelo logístico (LMT) e floresta randômica (Random Forest - RF). O algoritmo mais acurado foi o Random Forest, que modelou os dados com maior ajuste e acurácia.
Plataforma PRS para monitoramento de pesagens diárias em pecuária de corte
A bovinocultura de corte tem uma grande importância para o Brasil, um dos principais produtores e exportadores de carne bovina. O uso de tecnologias digitais neste setor colaboram para o aumento da eficiência e para prover informações com maior agilidade criando condições para uma melhor tomada de decisão na produção pecuária. Este trabalho apresenta a arquitetura e implementação de uma plataforma para recebimento, armazenamento, organização e visualização de dados de pesagens diárias de bovinos, assim como integração com modelos computacionais para estimativa e previsão de consumo de biomassa e de ganho de peso. A validação é realizada com dados oriundos de duas propriedades de pecuária de corte.
Desdobramentos da Implementação da Rede GO FAIR Agro Brasil no Biênio 2021-2023
Este trabalho tem o objetivo de apresentar para a comunidade brasileira os trabalhos desenvolvidos no biênio 2021-2023 para a implantação da Rede de Implementação Temática GO FAIR Agro Brasil. São destacadas as ações interinstitucionais promovidas para disseminar conhecimentos sobre o compartilhamento e o reúso de dados de pesquisa em ciências agrárias apoiados nos princípios FAIR. O trabalho mostra a trajetória percorrida até o momento e os resultados alcançados com ampla participação das comunidades de Ciências Agrárias e afins.
Aprendizado de Máquina na Carcinicultura: Diagnóstico da Doença da Mancha Branca em Camarões
A doença da mancha branca é uma enfermidade viral que afeta camarões e pode causar sérios impactos sustentáveis e econômicos na produção desses animais. Este estudo realiza o diagnóstico dessa doença utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Ao possibilitar o diagnóstico precoce, os produtores podem agir rapidamente para reduzir os impactos da doença, protegendo a saúde dos camarões e garantindo uma produção de alta qualidade. Os resultados foram satisfatórios, alcançando uma taxa de acurácia de 98,61% por meio do algoritmo floresta aleatória. A abordagem adotada contribui significativamente para o sucesso e a eficiência da indústria da carcinicultura, fortalecendo o agronegócio deste ramo.
Machine Learning for Soil Attribute Prediction: An Effectiveness and Dimensionality Reduction Analysis
Traditional soil fertility analyzes are laborious, expensive, timeconsuming and produce hazardous waste. Although many works using machine learning (ML) has been done to address these issues, some algorithms and dimensionality reduction strategies require further investigation. Therefore, in this study we evaluated the potential of Support Vector Regression and Ridge regression in determining soil attributes, and compared principal components regression and partial least squares regression (PLSR). The results showed that Ridge was the most effective model. In addition, our experiments revealed that PLSR was able to achieve statistically equivalent results, and in some cases superior to the baseline, but using a much smaller average number of components.
Classificação de predadores de abelhas melíferas utilizando redes neurais convolucionais e transferência de conhecimento
A preservação da biodiversidade é um tema crucial em um mundo cada vez mais ameaçado pelas mudanças ambientais e pela perda de habitats naturais. A apicultura e a conservação das abelhas têm se mostrado fundamentais para a polinização de diversas culturas agrícolas e para a manutenção dos ecossistemas. As abelhas são insetos polinizadores importantes para a agricultura e o meio ambiente. No entanto, elas também são vulneráveis a predadores, como formigas, vespas e moscas. A identificação de predadores de abelhas é importante para proteger as colmeias e garantir o sucesso da polinização. Neste artigo, apresentamos um modelo computacional baseado em inteligência artificial (IA) para diferenciar abelhas de predadores, onde é treinado a partir de uma base de dados de imagens de abelhas e predadores. A análise dos resultados experimentais mostrou que o modelo proposto obteve uma acurácia satisfatória em relação à métrica Acurácia, obtendo um valor de 86.94%. O modelo utiliza diferentes extratores de características baseados em redes neurais convolucionais (CNNs) para extrair características das imagens, tais características são então classificadas por diferentes classificadores de padrões, como máquina de vetor de suporte (SVM), K-vizinhos mais próximos (k-NN) e rede neural multicamada (MLP).
CNN aplicada às imagens CBERS-4A e PlanetScope para identificação e mapeamento de plantas daninhas em áreas de plantio com cana-de-açúcar
O setor sucroalcooleiro alagoano tem passado de rudimentar para altamente informatizado. Este artigo teve como objetivo aplicar dados de sensoriamento remoto e algoritmos baseados em CNN para identificar plantas daninhas em áreas de cana-de-açúcar no estado de Alagoas. Os resultados mostraram alta acurácia para o treinamento, porém para classificação será necessária uma adequação para as imagens tipo AnalyticMS_SR (PlanetScope). Uma das maneiras de melhorar esses resultados é melhorar a obtenção de novas amostras para as classes que apresentaram confusões e um novo treinamento para extração e utilização de novos pesos.
Proposta de uma Plataforma para o Desenvolvimento e Análise Visual de Modelos Preditivos para Doenças da Soja
Modelos de previsão de comportamento na área agronômica têm sido essenciais para auxiliar os produtores na tomada de decisões. Os modelos permitem prever situações desfavoráveis e melhorar a gestão para reduzir custos e aumentar a produtividade. Este trabalho propõe uma arquitetura de software para apoiar o desenvolvimento de modelos e aplicações, oferecendo funções para capturar, preparar e processar dados agrometeorológicos. Também é mostrada uma aplicação de exemplo construída sobre a arquitetura para simular a evolução da ferrugem da soja sob diferentes manejos.
AgroTec: Um sistema de Gestão Pecuária para Dispositivos Móveis
Este artigo apresenta o AgroTec, um sistema para dispositivos móveis que tem como objetivo auxiliar pequenos e médios agricultores na gestão pecuária de bovinos, caprinos e suínos, contribuindo assim para uma maior e melhor utilização das TICs no campo. A ferramenta permite que a partir de um brinco de identificação de baixo custo com QR Code, o pecuarista possa fazer uma gestão mais eficiente dos animais de suas propriedades desde o nascimento ou compra, passando pela reprodução, produção e terminando em sua morte, abate ou revenda.
Um modelo baseado no indivíduo para avaliação de configurações de plantio push and pull no controle do HLB dos citros
O amarelão dos citros (HLB) é uma doença grave e incurável que causa grande impacto econômico na citricultura nacional. Para minimizar seu impacto, novas estratégias de controle vem sendo exploradas, considerando diferentes configurações espaciais de plantio de citros em conjunto com plantas atratoras ou repulsoras do inseto vetor do HLB. Este trabalho apresenta um modelo baseado no indivíduo para avaliar três cenários de simulação em pomares (in silico) com diferentes configurações espaciais: somente citros, citros com manga (repulsora) e citros com arruda (atratora). Os resultados mostram o potencial do plantio de arruda intercalar com citros no controle da epidemia no campo sem necessidade de uso de pesticida.
Sistema de auxílio à tomada de decisão da área agrícola DSSAT: automatizando o processo de integração de novas versões
Este trabalho apresenta um processo de desenvolvimento de software na automatização de testes, integração de códigos e verificação da nova versão do software, por meio da técnica da Integração Contínua em um Sistema de Suporte para Decisão e Transferência em Agrotecnologia (DSSAT). Para isso, foram utilizadas várias ferramentas e frameworks. Percebeu-se a efetiva automatização do processo de versionamento do DSSAT e, por consequência, uma redução no trabalho realizado pelos seus administradores.
Suavização de Oscilações em Barra de Pulverização com Input Shapping e Controle Adaptativo Robusto por Modelo de Referência
A necessidade da barra de pulverização agrícola estar paralela ao solo durante a operação requer sistemas de suspensão ativa com controladores que reduzam ao máximo as oscilações associadas ao movimento de rolagem. Este trabalho propõe a integração da técnica input shaping de vibração nula (ZV) com controladores adaptativos robustos baseados em modelo, o MRAC e o VS-MRAC, comparando seus resultados. A robustez do VS-MRAC é evidenciada com ganhos de rastreamento e sinal de controle quando o mesmo é integrado ao input shaping.
A GNSS-free navigation strategy for orchards
This paper proposes a GNSS-free strategy allowing a robot to navigate through orchards autonomously. It relies on a perception system made of four cameras arranged to enlarge the robot’s field of view. Thanks to this choice, it becomes possible to perform complete navigation (both alley crossing and headland maneuvers) using only visual data, thus increasing the task’s robustness. Results validate the proposed strategy.
AgriSense: Um Hardware Livre e de Baixo Custo para Agricultura Digital
Os futuros sistemas agrícolas devem aumentar a produtividade e a sustentabilidade na produção e abastecimento de alimentos. Para isso, é essencial a eficiência e precisão no sensoriamento, processamento, compartilhamento e uso de dados agrícolas de várias fontes. Este artigo propõe o AgriSense: um sistema embarcado de baixo custo, código aberto, para a agricultura digital. O AgriSense dispõe de uma placa de circuito impresso de baixo custo (aproximadamante US$ 50) com um microcontrolador STM32 de baixo consumo energético (19 mA em funcionamento e 6 mA em stand-by) e dispõe de sensores precisos de temperatura, umidade do ar, pressão atmosférica, luz ultravioleta, umidade e pH do solo, gás carbônico (CO2) e compostos orgânicos voláteis (VOC). O AgriSense é um projeto de hardware livre (open-source hardware), portanto na agenda atual da Ciência Aberta, cujos esquemáticos e imagens estão disponíveis em repositório público.
Proposta de uma arquitetura para gerenciamento e segurança dos dados de lotes da extração do cumarú por meio de um aplicativo mobile e blockchain
O conceito Amazônia 4.0 visa estabelecer um ambiente que proporcione a valorização e ao mesmo tempo a proteção do ecossistema amazônico. Através de pesquisas e utilização das tecnologias de informação e comunicação (TICs), busca-se o protagonismo das populações amazônicas, possibilitando que eles atuem como mantedores desse ecossistema. Sendo assim, nesse artigo, buscamos desenvolver um aplicativo mobile que oferece a rastreabilidade da cadeia produtiva do cumarú. Como forma de oferecer uma camada de segurança, realizamos um estudo inicial da tecnologia disruptiva chamada blockchain.
Desenvolvimento de um Sistema de Monitoramento Ambiental e Agrícola Utilizando Arduino e XBee
Este artigo apresenta o desenvolvimento de um sistema de monitoramento ambiental e agrícola utilizando Arduino e XBee. O sistema utiliza sensores para coletar dados sobre temperatura, umidade do solo, luminosidade e umidade do ar, que são transmitidos para uma estação base por meio do módulo XBee. Os dados são processados e visualizados em um aplicativo de monitoramento, permitindo aos agricultores acessar informações em tempo real. O sistema proposto oferece uma solução de fácil implementação e escalabilidade para o monitoramento ambiental e agrícola.
Automatic Segmentation of the Self-organizing Map to Support Territorial Zoning
Este artigo propõe um algoritmo para análise de agrupamentos de mapas temáticos com classes categóricas ordinais para suporte ao zoneamento territorial. O método proposto combina o Mapa Auto-Organizável com técnicas de segmentação de grafos para clusterização dos dados. A abordagem foi avaliada com dados sintéticos e aplicada no zoneamento ambiental da bacia do Alto Taquari, MS/MT. Os resultados mostraram a capacidade do algoritmo separar os dados em grupos diferenciáveis unimodais.
Curadoria de conteúdo agrícola disponível em livros digitais
Este artigo mostra a importância da curadoria digital na disponibilização de dados abertos e na disseminação de informações técnicas tratando especialmente da fase de análise e edição do conteúdo de livros digitais. O tratamento de texto realizado nas obras da coleção 500 Perguntas 500 Respostas para sua disponibilização em repositórios de dados ilustra como o trabalho humano é essencial na curadoria digital a fim de se alcançar maior qualidade de dados que são a base de soluções digitais.
Segmentação por Instâncias de Estágios de Desenvolvimento de Cochonilha de Escama com Mask R-CNN
Este trabalho apresenta resultados preliminares de um sistema de reconhecimento, classificação e contagem para cochonilha de escama (Diaspis echinocacti) em amostras de palma forrageira, com objetivo de classificar fases da cochonilha de primeiro e terceiro instar, além de identificar machos e fêmeas. Foram utilizados algoritmos de machine learning e o modelo Mask R-CNN, técnicas de processamento de imagens, e uso de tecnologias como a cloud computing. Há vários desafios no caminho como a rotulagem dos dados, demanda de um alto poder de processamento computacional, com isso há possibilidade de melhorias mas o modelo aprendeu bem os padrões, e há grande avanço.
Comparando a Eficiência de Redes Neurais Convolutivas para Detecção de Frutos em Pomares de Laranja
Dada a importância da citricultura na economia do Brasil, uma das potências mundiais nesse setor, é essencial estar sempre renovando as técnicas de cultivo para tornar a produção mais eficiente. Este trabalho testa a eficiência da rede neural YOLOv8 para a detecção de objetos, com o propósito de obter uma estimativa de safra de laranjas mais precisa. O desempenho geral apresentado pela rede foi satisfatório, porém não nos permitiu demonstrar que ela supera sua versão anterior YOLOv5 em todas as métricas.
Sistema de baixo custo para determinação de umidade e massa específica aparente de grãos
A presente pesquisa buscou criar um analisador de umidade e peso hectolitro de baixo custo e acessível ao pequeno agricultor. O equipamento foi calibrado para dois tipos de grãos, milho e feijão, o que tornou possível a determinação da umidade com uma variação de 6,18 a 11,08% para o primeiro e de 8,21 a 13,75% para o segundo, através da comparação com método da estufa. Para a determinação do peso hectolitro, o teste obteve como resultado r² de 0,928 para o feijão e 0,926 para o milho, em comparação com o kit de peso hectolitro GEHAKA. O custo de produção foi de, aproximadamente, 595 reais, tornando-o acessível e viável para a utilização em pequenas propriedades.
Amigo Agricultor: aplicativo móvel de orientação para plantio agrícola
Este artigo apresenta a idealização e as funcionalidades do aplicativo móvel "Amigo Agricultor", que tem como objetivo auxiliar agricultores e estabelecimentos agrícolas na seleção da cultura mais adequada com base em variáveis como localização geográfica, dados climáticos, tipo de solo e orientação sazonal. O aplicativo foi pensado para ser altamente inclusivo, utilizando recursos visuais e auditivos para se comunicar com o usuário e fornecer todas as informações necessárias para um plantio bem-sucedido. O aplicativo "Amigo Agricultor" busca aumentar a produtividade agrícola, fornecendo orientações acessíveis e eficientes para os agricultores, especialmente os com baixo nível de escolaridade.
Reconhecimento de padrões de produtividade de milho com a abordagem few-shot learning
A estimativa de produtividade é importante para agricultura, sendo que técnicas de aprendizado de máquina (AM) têm contribuído para que a mesma possa ocorrer de uma forma mais rápida e eficiente. Considerando a dificuldade de aquisição de dados agrícolas em grande escala, métodos de few-shot learning (FSL) se mostram como alternativa. O objetivo foi avaliar o uso de diferentes métodos de composição de imagem obtidas por Aeronave Remotamente Pilotada, associados ou não à altura da planta, para a classificação de produtividade do milho, utilizando técnicas de AM tradicionais e baseadas em FSL. Os resultados com FSL mostraram que o modelo com rede siamesa pode ser viável sem usar a altura média da planta.