Share | 04/30/2021
A HG Robotics Co., Ltd. (HGR), em parceria com a BSFR (Bio-Sensing and Field Robotics Laboratory), a Universidade de Khon Kaen e a Global Crops Co., Ltd., está a tentar melhorar a produção de cana-de-açúcar na Tailândia com a utilização de tecnologia multiespectral e sem perturbar as práticas tradicionais.
Enquanto para muitas culturas o rendimento é o principal indicador de uma época de sucesso, na produção de cana-de-açúcar o rendimento não é suficiente, o valor Brix do sumo de cana-de-açúcar é outro parâmetro crítico. Os agricultores estão a ser pagos com base na percentagem de açúcar e não no número de canas produzidas. Mais caules com Brix elevado significa mais dinheiro para o produtor.
“Os agricultores não querem combinar a sua cana com a de outros, mesmo quando as suas parcelas estão próximas umas das outras, porque o preço da cana-de-açúcar também depende da doçura”, Santawat Santiteerakul, Diretor de Desenvolvimento de Produtos da HG Robotics.
A solução da HG Robotics tem como objetivo resolver estes dois problemas. Com dados mais exactos, os agricultores estarão em melhor posição para negociar com as fábricas de açúcar e poderão combinar a sua cana e obter benefícios justos. Conhecendo o Brix médio e o rendimento esperado para as suas parcelas, os agricultores poderão colher os dois campos em conjunto e dividir o benefício proporcionalmente com base nos valores de Brix e de rendimento de cada parcela.
Utilizando a série RedEdge da MicaSense e o seu próprio UAV, o Vespa Hex da HG Robotics, a HG Robotics tem sobrevoado os campos de investigação da Universidade de Khon Kaen no nordeste da Tailândia e uma quinta de 160 hectares na província de Khon Kaen quatro vezes por ano nos últimos quatro anos, com o objetivo de obter dados de alta qualidade sobre o Brix e o rendimento.
A existência de uma forma económica de estimar o Brix e o rendimento também terá impacto nos resultados, reduzindo os custos logísticos, uma vez que permitirá que várias parcelas sejam colhidas simultaneamente.
Além disso, os mapas de saúde das culturas gerados a partir dos dados multiespectrais RedEdge estão a permitir aplicações específicas de herbicidas e fertilizantes. Isto significa que, ao disporem de aplicações localizadas, os agricultores podem reduzir a quantidade de produto utilizado, o que conduz a uma redução do custo dos factores de produção.
A HG Robotics desenvolveu um modelo automatizado para o processamento dos dados recolhidos, que utiliza o Agisoft Metashape e o QGIS e demora cerca de quatro minutos a processar um hectare.
Esta análise levou a equipa a encontrar uma forte correlação entre os valores Brix e os valores de reflectância NIR e Red Edge, permitindo-lhes calcular o Brix das culturas após cada voo e comparar os resultados com os obtidos em voos anteriores.
“Sem os dados do RedEdge, nossos modelos basicamente não conseguem calcular o valor Brix. Para além disso, os nossos modelos requerem dados de alta resolução”, Santawat Santiteerakul, Gestor de Desenvolvimento de Produtos da HG Robotics.
Em 2019, a Tailândia foi afetada pela pior seca dos últimos 40 anos. A falta de irrigação adequada afectou significativamente os campos de cana-de-açúcar, resultando numa diminuição do rendimento de 20% no quarto trimestre em comparação com o terceiro trimestre. A Hivegrid da HG Robotics foi posta à prova. A extensão dos danos causados pelo stress hídrico foi quantificada através do seu fluxo de trabalho de mapeamento e processamento com drones. Os dados sugerem que uma colheita precoce seria favorável para evitar danos adicionais à cultura devido ao stress hídrico. A colheita antecipada ajudou a salvar cerca de 200 toneladas de cana-de-açúcar (~6% da produção total da época), o que se traduziu numa poupança de 6.900 dólares.
Para saber mais sobre as aplicações das imagens multiespectrais na produção de cana-de-açúcar, assista ao webinar da HG Robotics e à página dos sensores aqui.
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