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Pivô central de na região do Matopiba - Foto: Carlos Alberto Kamienski |
“O gerenciamento inteligente dos recursos hídricos é importante para garantir a segurança alimentar da população”, comenta Carlos Alberto Kamienski, professor da Universidade Federal do ABC (UFABC) e coordenador da pesquisa no Brasil. “Com a colaboração de pesquisadores multinacionais, o SWAMP vem coletando experiências valiosas sobre irrigação inteligente na agricultura”, avalia.
Os pesquisadores estão aperfeiçoando tanto o sistema de gerenciamento, que monitora os experimentos, como a plataforma de IoT, que captura e integra os dados coletados no campo, armazena-os em nuvem computacional e processa as informações de forma automática. Em paralelo, estão sendo implantados modelos computacionais desenvolvidos com técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, que usam os dados obtidos por sensores de solo e estações climatológicas, e vão predizer quanto se deve irrigar no futuro.
O projeto está avançando para gerar previsões específicas quanto à necessidade de irrigação de cada talhão, a partir da apuração de dados sobre clima, solo, condições de cultivo, níveis e qualidade dos sistemas de fornecimento e de distribuição de água. “Os experimentos possuem vários talhões e cada um destes têm zonas de manejo diferentes. Entretanto, fazer essa pesquisa em um ambiente real, desenvolver e implantar toda a tecnologia, gerando predições úteis é um desafio enorme”, conta Kamienski. “Chegar nesse ponto e avaliar o benefício real para o produtor leva muito tempo”, afirma.
Não existe no mercado uma solução tecnológica com esse alcance. Exatamente por isso é que o governo brasileiro e a União Europeia financiam a pesquisa, aprovada em dezembro de 2017 e com início das atividades em 2018. “O projeto foi proposto com a abordagem de construir a infraestrutura computacional para aplicações IoT, baseadas em tecnologias abertas. O domínio sobre este tema aliado com as pesquisas na área, criam condições para realizar adaptações e novos desenvolvimentos para aplicar em outras áreas da agricultura, com foco em aumentar eficiência e reduzir custos”, diz o cientista da computação Marcos Cezar Visoli, pesquisador da Embrapa Informática Agropecuária (Campinas, SP).
Além da complexidade tecnológica para o desenvolvimento de sensores e dos modelos adequados, existem dificuldades devido à ausência de recursos de conectividade e ainda as expectativas dos produtores. “O desenvolvimento, adaptação e validação de modelos necessitam de dados, que no caso da agricultura, respeitam o ciclo da cultura, clima, por exemplo. É necessário realizar testes inicialmente em ambientes controlados, com dados simulados, e posteriormente com dados de campo, que, neste caso, demandam um período e ciclos maiores para aprimorar os modelos, e dar uma resposta cada vez mais precisa e no tempo hábil para tomada de decisão do produtor”, reforça Kamienski.
Pilotos instalados no Brasil exterior
No Brasil, um pivô central de 100 hectares instalado no Matopiba busca reduzir os custos de energia elétrica para o bombeamento de água na irrigação, a partir da implementação de um sistema inteligente baseado em Irrigação por Taxa Variável (VRI). A equipe identificou quatro zonas de gerenciamento na área piloto e está desenvolvendo um modelo específico do local, com base nos dados de umidade do solo, para produzir os mapas diários de prescrição de irrigação.
Localizado no Cerrado, no município baiano de Luís Eduardo Magalhães, o experimento já está gerando uma grande quantidade de dados coletados por sensores que medem a umidade em curtos intervalos de amostragem de até 10 minutos, relativos à variabilidade espacial e temporal de água no solo. A expectativa é que o sistema ajude a diminuir os custo de produção e a aumentar a produtividade agrícola nessa região, caracterizada por um subtipo climático de savana.
O primeiro passo para implementar esse piloto foi o desenvolvimento de uma sonda multiparâmetro para sensoriamento do solo com sensores de umidade, temperatura e condutividade elétrica em três níveis de profundidade. Inicialmente, sete unidades de protótipo foram instaladas na área para avaliar o comportamento da sonda de IoT em operação. Com isso, foram obtidos dados brutos de cada zona de gerenciamento durante oito meses. Vários problemas operacionais enfrentados com a infraestrutura adotada durante a coleta ajudaram os pesquisadores a melhorar o fluxo de dados, de acordo com o pesquisador André Torre Neto, da Embrapa Instrumentação (São Carlos, SP).
O método implantado utiliza técnicas recentes de análise de dados e, ao mesmo tempo, combina modelos já consolidados, como um de crescimento de culturas desenvolvido na Universidade Wageningen, da Holanda. “Outro passo fundamental é transformar o pivô central convencional desse piloto em um pivô com capacidade de taxa variável (VRI)”, informa Torre Neto. Para isso, já há uma cooperação entre a equipe do SWAMP e dois fornecedores das indústrias de pivô central, que têm interesse nos resultados da pesquisa.
No exterior, em razão da pandemia da covid-19, as atividades realizadas nos pilotos Reggio Emilia, em Bolonha, Itália, e Cartagena, na Espanha, tiveram impactos nos cronogramas. Os pesquisadores precisaram antecipar o trabalho de campo na Itália, devido ao receio de bloqueio, que acabou ocorrendo no país de 9 de março até 4 de maio. Com um esforço da equipe, a missão para coleta dos dados no campo foi rapidamente planejada e executada a tempo, segundo o pesquisador Jeferson Cotrim, da UFABC, responsável pela instalação do experimento.
A primeira viagem para coleta de dados com drones em Reggio Emilia foi realizada em 27 de fevereiro. Em 12 e 22 de maio, ocorreram novas expedições, terrestre e com drones, respectivamente. Os pesquisadores inspecionaram os sensores de umidade do solo instalados em um vinhedo em junho de 2019, que enviam dados a cada hora para uma plataforma computacional, usando IoT. Além disso, atualizaram vários recursos computacionais e testaram o aplicativo Dugarolo desenvolvido pela equipe para auxiliar na identificação dos canais da área de irrigação, visando otimizar a distribuição de água.
No local, existem sensores de umidade, condutividade e temperatura no solo instalados em três profundidades diferentes. “O SWAMP está agora mostrando o seu potencial. Os dados sobre sensores, clima, irrigação, plantações e campos são coletados pela plataforma e disponibilizados por meio da interface do usuário desse aplicativo”, afirma Cotrim. Uma nova versão do app Dugarolo está sendo testada e será lançada em breve para uso pela equipe que integra a pesquisa.
Ainda havia o desafio de aumentar a confiabilidade da conectividade, por meio de redundância de equipamentos no piloto conduzido pelo Consórcio de Bonifica Emilia Centrale (CBEC). Com a instalação pela autoridade pública local de uma rede experimental destinada a apoiar também as áreas agrícolas, foi possível ampliar a rede do experimento para três níveis de redundância, garantindo maior segurança técnica à pesquisa.
Com
o bloqueio na Europa, a equipe responsável pelos experimentos
localizados em Cartagena precisou modificar o plano para a coleta dos
dados de umidade do solo e dos dados climáticos usando a estação
meteorológica local. As coletas de imagens com drones e a
análise das culturas de primavera, além do teste do sistema de irrigação
por IoT, também tiveram que ser revistos. Os experimentos conduzidos
pela Intercrop Iberica estão instalados em um campo de hortaliças (baby leaf)
irrigadas por sistemas de aspersão e gotejamento portáteis. Houve
problemas no planejamento devido a esse bloqueio, mas, ainda assim, foi
possível coletar dados de dois períodos de crescimento das culturas,
conforme o instituto VTT, da Finlândia, responsável pelo experimento.
Para isso, foi preciso contar com a ajuda do agricultor parceiro na
pesquisa. Orientado pela equipe, ele conseguiu instalar o sistema de
monitoramento e coletar os dados climáticos e de umidade do solo. Apesar
de um vento forte ter feito o sistema de painéis solares entrar em
colapso, com a orientação dos responsáveis, o agricultor fez a
substituição e a instalação do sistema.
Os voos com drones também tiveram que ser cancelados, devido às restrições de mobilidade. Enquanto aguarda a oportunidade para pilotagem em Cartagena, além da instalação do sistema no local, o plano é testar as unidades de coleta e irrigação de dados no centro de pesquisa VTT. A plataforma SWAMP também está sendo ampliada para que a estação e os cenários alternativos de irrigação possam ser simulados com o modelo real de solo de Cartagena e os dados climáticos que serão coletados. O objetivo desse piloto é diminuir a quantidade de água usada na irrigação, evitando desperdício e reduzindo os custos operacionais e ambientais.
Divulgação
Os resultados preliminares da pesquisa serão apresentados durante a conferência Metrologia para Agricultura e Florestas (IEEE MetroAgriFor), em uma sessão especial do evento sobre Sensoriamento Sustentável para Gerenciamento de Água Inteligente na Agricultura (S3WAMA2020). O MetroAgriFor será realizado em Trento, na Itália, em novembro deste ano.
Mais informações sobre os resultados já obtidos podem ser verificadas no site do SWAMP. Aprovado na 4ª Chamada Coordenada Brasil-União Europeia em Tecnologias da Informação e Comunicação (TIC), o SWAMP é liderado pela UFABC, com a participação de 10 instituições. Entre elas estão a Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), o Centro Universitário da Fundação Educacional Inaciana "Padre Sabóia de Medeiros" (FEI), a Embrapa, a Universidade de Bologna, na Itália, a Intercrop, da Espanha, e a VTT Technical Research Centre, da Finlândia.
Embrapa Informática Agropecuária
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