Nome do Projeto
Sistema de Monitoramento de Pragas através de Redes de Sensores sem Fio e Visão Computacional
Ênfase
Pesquisa
Data inicial - Data final
11/05/2020 - 27/04/2024
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra
Resumo
O Manejo Integrado de Pragas (MIP) é uma alternativa para uma agricultura sustentável, que utiliza tecnologias para o diagnóstico fitossanitário, controle biológico e polinização. O projeto utiliza uma dinâmica de inovação tecnológica compartilhada, sinérgica e econômica em parceria com as empresas Partamon e Vantum, incubadas na Conectar, Incubadora de Base Tecnológica da UFPel. Esta dinâmica faz parte da chamada "Indústria 4.0", tendo como base o conhecimento e soluções biológicas, gerando suas tecnologias dentro das tendências disruptivas, como Automação, Internet das Coisas (IOT), Big Data e Biotecnologia. O escopo deste projeto compreende o desenvolvimento de redes de sensores sem fio para o MIP e se propõe a desenvolver soluções de baixo custo e com baixo consumo energia para monitorar variáveis climáticas, além criar redes para a transmissão de dados dos sensores e outros equipamentos que também estão sendo desenvolvidos pela empresa e por parceiros.

Objetivo Geral

São objetivos deste projeto:

1) Desenvolver e experimentar um sistema em hardware e software para monitoramento de dados climáticos e de características de solo, além de viabilizar o acionamento de atuadores, utilizando redes de sensores sem fio (RSSF), capazes de:
a. Atuar de forma autônoma, reduzindo significativamente a necessidade de intervenção humana;
b. Aumentar a resolução temporal de dados de monitoramento, permitindo o levantamento sincronizado de informações; e
c. Tornar disponível em tempo real tais informações para os tomadores de decisão.

2) Desenvolver e experimentar algoritmos para monitoramento de plantio utilizando visão computacional para:
a. Automatizar a contagem de plantas;
b. Identificar linhas de plantio;
c. Detectar doenças e/ou determinar a sanidade das plantas visando o Manejo Integrado de Pragas (MIP).

Justificativa

Segundo o Banco Mundial, o Brasil é o quarto país do mundo em área agriculturável (WORLDBANK, 2015). Em um levantamento feito em 2017, estima-se que o Brasil perde mais de US$ 14 bilhões, representando 7% da produção agrícola, devido ao ataque de pragas em lavouras. Visando a redução destes índices, pode-se adotar práticas voltas à Agricultura de Precisão para realizar um monitoramento e um manejo ágil e eficaz. Entretanto, métodos usuais em muitas propriedades são laboriosos, lentos, caros e, por vezes, propensos a erros, o que impede atingir metas de desempenho e custo em tempo real.

O Manejo Integrado de Pragas (MIP) é uma técnica que consiste na integração de diferentes ferramentas de controle visando manter as pragas sempre abaixo do nível em que causam danos para as plantações. O controle populacional de pragas pode ser feito por meio de agentes biológicos (controle biológico), uso de defensivos químicos, controle genético (plantas transgênicas), retirada e queima da parte afetada do vegetal, entre outros. O MIP é uma alternativa proposta pela comunidade científica para diminuir o uso de agrotóxicos, que causam a contaminação dos alimentos e do lençol freático quando aplicados indiscriminadamente. Estudos realizados pela Embrapa evidenciaram que a realização do MIP poderia gerar uma economia de R$ 4 bilhões somente na cultura da soja.

A evolução tecnológica permite tornar a agricultura cada vez mais eficiente e produtiva. Imagens de satélites ou imagens capturadas por veículos aéreos não tripulados (VANT), estudos de solo, análises feitas de forma instantânea e automatização de processos são ferramentas que tem colaborado na transformação deste cenário. Neste processo, destaca-se o sensoriamento remoto, que potencializa e agiliza a coletas de dados (que muitas vezes vão além da percepção humana), além de permitir a atuação de forma automática ou remota na execução de tarefas a distância e em tempo real. O sensoriamento remoto fornece um meio inofensivo, rápido e econômico de identificar e quantificar o estresse das culturas devido a diferenças nas características espectrais das plantas afetadas por estresses bióticos e abióticos. A presença de doenças ou danos de insetos nas plantas causa mudanças no pigmento, concentrações, estrutura celular, nutrientes, captação de água e troca gasosa, as quais resultam em diferenças de cor e temperatura do dossel (parte superior das plantas) e afetam a refletância, características que podem ser detectadas por sensoriamento remoto.

O processo de mecanização e informatização para gestão das lavouras, aliado ao fortalecimento do agronegócio, têm impulsionado a consolidação de um segmento internacionalmente notável pela produtividade, eficiência e competitividade.

Sistemas Ciber-Físicos, do inglês Cyber-Physical Systems (CPS), é a denominação que passou recentemente a ser empregada para identificar uma grande gama de sistemas complexos, que envolvem conhecimentos multidisciplinares, e que integram sistemas computacionais embarcados interagindo com o mundo físico (GUNES et al., 2014). Este tipo de sistema agrega tecnologias modernas que envolvem redes de sensores sem fio, big data, internet das coisas (do inglês Internet of Things - IoT), VANT, etc. Os sistemas sistemas ciber-físicos têm aplicabilidade em diversas áreas da sociedade atual, destacando-se as áreas de saúde, cidades inteligentes e a agricultura, a partir do emprego de MIP.

Este projeto atua em dois problemas relacionados ao manejo integrado de pragas: o desenvolvimento de um sistema de redes de sensores sem fio para o monitoramento on-line de dados meteorológicos e de caracterização de solo, que permitam a integração com outros dispositivos que empresa Partamon produz; e o estudo e proposição de técnicas de visão computacional para realizar a contagem de plantas, identificar linhas de plantio e determinar a sanidade do cultivo.

1) Redes de Sensores Sem Fio

A implementação de MIP depende do monitoramento da população de pragas, associado a observação de variáveis climáticas. Sabe-se que as condições climáticas podem afetar a dinâmica de proliferação de pragas. A partir da compreensão da dinâmica de crescimento populacional, pode-se atuar com precisão, no momento e local adequado, no combate as infestações daninhas (SHELTON; BADENES-PEREZ, 2006; JIANG et al., 2008).

Uma técnica comum para o monitoramento de pragas é o uso de armadilhas, que são capazes de capturar insetos utilizando algum tipo de isca. Ao adentrar a armadilha, os insetos não podem mais deixa-la. Desta forma, é possível recolher os dados da contagem de indivíduos periodicamente.

Usualmente, os métodos utilizados para realizar a contagem de indivíduos ainda são mais rudimentares, necessitando de intervenção humana. Neste caso, um operador precisa visitar as armadilhas e realizar a contagem de forma manual. Pode-se imaginar que esta abordagem apresenta alguns inconvenientes, pois gera trabalho intensivo, insalubre e oneroso, além de limitar a frequência em que os dados são coletados. Tipicamente, a coleta ocorrem um espaçamento semanal ou maior, o que impede um acompanhamento preciso da dinâmica populacional.

As redes de sensores sem fio vem sendo utilizadas em diferentes áreas e possuem grande aplicabilidade na Agricultura de Precisão (BOGENA et al., 2010; BURRELL; BROOKE; BECKWITH, 2004; KASSIN; HARUN, 2016; LEE et al., 2010; LI; CUI; LI, 2011; REHMAN et al., 2011; ROCCIA, 2011; RUIZ-ALTISENT et al., 2010). Usualmente, estas redes são compostas por nós sensores que coletam dados e os transmitem para um nó sorvedouro, que por sua vez envia os dados para um sistema central (CARVALHO et al., 2012). Segundo KARL; WILLIG, 2005, um nó sensor possui cinco componentes básicos: (1) microcontrolador, (2) memória, (3) sensores e atuadores, (4) protocolo de comunicação e (5) fonte de energia. Atualmente existe uma grande quantidade de componentes disponíveis no mercado para a construção de nós sensores. Entretanto, ainda existem desafios para se estabelecer uma rede de sensores sem fio. Pode-se dizer que os principais estão no emprego de mecanismos tolerante a falhas, escalabilidade, custo, ambiente de monitoramento, meio de transmissão e consumo energético (AKYILDIZ et al, 2002; SOUSA; LOPES, 2011).

A Partamon, em parceria com o Grupo de Pesquisa em Engenharia de Sistemas Ciber-Físicos, já desenvolve dois protótipos de nós sensores: uma armadilha eletrônica e uma estação meteorológica. Porém, estes dispositivos ainda apresentam desafios, principalmente, no que diz respeito ao sistema de transmissão de dados, consumo energético e custo. Neste projeto propõe-se o desenvolvimento de subsistemas de comunicação e de potência que serão integrados aos nós sensores, viabilizando a construção de RSSF para o MIP. Outro inconveniente é que a estação meteorológica concentra todos os sensores que medem variáveis climáticas. Para alguma culturas, é interessante ter nós sensores, com subconjuntos de sensores, espalhados pela área monitorada, a fim de monitorar microclimas nas zonas de plantio. Desta forma, ainda no escopo do projeto, pretende-se oportunizar o desenvolvimento de nós sensores a partir de uma plataforma versátil para acoplar sensores e atuadores, implementando um conceito de computação pervasiva, tendo como meta garantir: a escalabilidade, permitindo que grandes áreas sejam cobertas; o baixo custo, dado esta necessidade de escalabilidade e sua viabilidade de aplicação no mercado; e o baixo consumo de energia, com o objetivo de permitir que suas baterias sejam substituídas apenas quando a manutenção obrigatória dos dispositivos for ser realizada.

2) Visão Computacional aplicada ao MIP

A visão computacional tem uma vasta gama de aplicações na sociedade atual (SZELISKI, 2010). Na agricultura, a visão computacional possibilita a automação de pelo menos cinco aplicações distintas (PHASE1 TECHNOLOGY CORPORATION, 2018):

- Robótica no campo: para automatização do processo de plantio, colheita, combate a plantas predatórias, entre outros;

- Identificação de fenótipo: para identificar plantas que se desenvolvem bem após o plantio;

- Classificação para distribuição: plantas mais resistentes podem ser selecionadas para distribuição em regiões mais distantes enquanto plantas que não apresentam tanto vigor são selecionadas para distribuição em mercados locais;

- Identificação de estoque: automatização do processo de contagem de plantas;

- Veículos autônomos.

A identificação de fenótipo e de estoque relacionam-se com o MIP, pois a através de características da planta, pode-se determinar sua sanidade, bem como acompanhar o crescimento das plantas na zona de plantio (PATRÍCIO; RIEDER, 2018).

O sensoriamento remoto pode ser utilizado para monitorar zonas de plantio (PONZONI; SHIMABUKURO; KUPLICH, 2007). Uma das técnicas mais comuns para realizar este tipo de análise é medir o espectro eletromagnético refletido em alvos na superfície terrestre (ABREU; COUTINHO, 2014). O uso de VANT para aquisição sistematizada de imagens tem se tornado popular, sendo que eles podem carregar diferentes tipos de sensores para a aquisição de imagens, incluído sensores multiespectrais. Já existem trabalhos que aplicam visão computacional para extração de informação de datasets de imagens obtidas por VANTs (SILVA, 2017; BAUER et al., 2019) associados o uso de técnicas de aprendizado de máquina (MANIYATH et al., 2018; MOHANTY; HUGHES; SALATHÉ, 2016; OWOMUGISHA et al., 2018). Embora existam diversos trabalhos que explorem este tipo de aplicação, ainda existem alguns desafios para disponibilizar este tipo de tecnologia para o setor produtivo.

No escopo deste projeto, se estudará técnicas de visão computacional que serão integradas à plataforma Vantum, de forma que seja possível realizar a contagem de plantas, identificar linhas de plantio e determinar a sanidade das plantas para duas culturas de interesse das empresas parceiras: cana-de-açúcar e soja.

Metodologia

Para o desenvolvimento deste projeto pretende-se realizar as seguintes atividades:

1) Estudar as redes de sensores sem fio, focando em hardware de baixo custo e protocolos abertos de comunicação que atendam a demanda dos sensores e das armadilhas eletrônicas que já estão sendo desenvolvidas pela Partamon (em parceria com o Grupo de Pesquisa em Engenharia de Sistemas Ciber-Físicos da UFPel);

2) Estudar o emprego de dados meteorológicos para a predição do comportamento da população de pragas utilizando aprendizado de máquina;

3) Desenvolver e experimentar um subsistema modular de potencia para garantir autonomia energética nos nodos sensores;

4) Desenvolver e experimentar um subsistema de comunicação tolerante a falhas para garantir a continuidade de transmissão dos dados de nodos sensores e das armadilhas eletrônicas a partir da concepção de redes de sensores sem fio;

5) Desenvolver e experimentar técnicas de visão computacional para detecção e contagem de plantas e para identificar linhas de plantio;

6) Desenvolver e experimentar técnicas para processamento de imagens captadas por diferentes tipos de sensores para medir o espectro eletromagnético;

7) Estudar o impacto da correlação de dados meteorológicos, contagem de insetos e processamento de imagens para a predição do comportamento da população de pragas.

Indicadores, Metas e Resultados

Neste projeto pretende-se desenvolver tecnologias para o Manejo Integrado de Pragas que deverão ser empregadas pelas empresas parceiras em suas regiões de atuação. Um dos focos de atuação da Partamon na região está no manejo das moscas-das-frutas, utilizando ferramentas de Agricultura Digital (sensores para monitoramento) e Biotecnologia (controle biológico), os quais são os pilares da chamada Agricultura 4.0. As moscas-das-frutas contemplam um grupo de espécies que correspondem as mais relevantes pragas da fruticultura brasileira, causando prejuízo de cerca de US$ 120 milhões ao ano. O Ministério da Agricultura lançou em 2015 o Programa Nacional de Combate às Moscas-das-Frutas, com metas de monitoramento e erradicação da praga através de diferentes ferramentas, incluindo o controle biológico.

Objetiva-se inovar com produtos que substituirão processos ineficientes ou que demandam intenso trabalho manual, que não estão disponíveis no país atualmente, e que serão empregados diretamente no escopo do programa mencionado. Tais produtos, além de gerar patentes a serem depositadas durante a execução do projeto, estarão disponíveis para a experimentação pelos produtores, gerando resultados científicos-tecnológicos e possivelmente econômicos.

São metas deste projeto:

1) Calibrar e validar subsistemas para medir temperatura do ar, umidade do ar, pressão atmosférica, período de molhamento foliar, pluviosidade, umidade do solo, temperatura do solo e determinar a granulometria do solo;

2) Garantir que os nodos sensores operem, com autonomia, por pelo menos quatro meses;

3) Desenvolver um sistema tolerante a falhas para garantir a continuidade das informações em tempo real;

4) Ser capaz de realizar a contagem de plantas, identificar linhas de plantio e determinar a sanidade das plantas em pelo menos duas culturas distintas.

Equipe do Projeto

NomeCH SemanalData inicialData final
BRUNO DA SILVA VOLCAN
FELIPE DE SOUZA MARQUES6
JOAO ARTHUR DA ROSA
JÚLIO CÉSAR ROLOFF PERES
Leonardo Gabriel Cassani Aramburú
MAIQUEL DOS SANTOS CANABARRO1

Fontes Financiadoras

Sigla / NomeValorAdministrador
CNPq / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoR$ 39.600,00Coordenador

Plano de Aplicação de Despesas

DescriçãoValor
BolsasR$ 39.600,00

Página gerada em 30/06/2022 22:19:43 (consulta levou 0.075196s)