O novo método faz o sensoriamento remoto para identificar onde está maduro e onde ainda não está
Há quatro anos na Universidade Federal de Lavras (UFLA), no Sul de Minas, está sendo desenvolvida uma pesquisa que usa imagens de satélite e a câmera multiespectral de um drone para ajudar produtores a identificar o ponto de maturação do amendoim. O trabalho – realizado no Brasil e Estados Unidos – está sendo coordenado pelo professor Adão Felipe dos Santos, da Escola de Ciências Agrárias. (Esal/UFLA).
O estudo desenvolveu modelos utilizando redes neurais artificiais e empregadas técnicas de sensoriamento remoto e de Agricultura de Precisão para identificar o ponto de maturação para, então, propor o início do arranquio, a primeira etapa de colheita. Os modelos apresentaram boa acurácia e precisão, estimando a maturação do amendoim com precisão acima de 90% e erros inferiores a 10%.
O método mais usado para a determinação da maturação do amendoim é o Hull Scrape, que consiste em arrancar de 5 a 10 plantas em pontos aleatórios da lavoura. Em seguida, é feito o destacamento de 200 vagens dessas plantas e a raspagem de seu exocarpo (primeira camada da vagem do amendoim, de coloração marrom), que é feita por meio do jateamento de água sob pressão. Ao serem raspadas pelo jato, as vagens expõem a coloração do mesocarpo, que é a segunda camada. Aquelas que apresentam coloração mais escura (marrom ou preta) são consideradas maduras. Quando 70% das vagens amostradas encontram-se maduras, recomenda-se o início da colheita mecanizada.
O novo método proposto pela pesquisa considera a variabilidade espacial da área de toda a lavoura ao fazer o sensoriamento remoto para identificar onde está maduro e onde ainda não está.
A precisão é importante porque se a colheita acontece mais tarde, além do ponto de maturação, aumentam os índices de perdas na colheita. Se forem colhidas muito cedo, as plantas perdem a qualidade.
