IA reduz em 75% entradas de campo na avaliação de lavouras de algodão

O uso integrado de inteligência artificial e sensoriamento remoto reduziu em 75% a necessidade de entradas de campo na avaliação de estande de lavouras de algodão. Desenvolvida pela Picsel em parceria com a Bureau Veritas, a tecnologia substituiu o protocolo de quatro visitas por talhão por um modelo híbrido, que exige apenas uma medição presencial em cada área.

A inspeção realizada por especialistas continua sendo parte obrigatória do processo. A diferença é que os dados coletados presencialmente são complementados por imagens de satélite e modelos de IA, capazes de identificar a variabilidade da lavoura em toda a extensão do talhão.

Na primeira safra operacional, a plataforma foi utilizada na avaliação de 10.267 talhões. A solução também já processou informações relacionadas a mais de 800 mil hectares, demonstrando capacidade para atender grandes operações agrícolas.

Tecnologia amplia eficiência das inspeções agrícolas

Antes da implantação do sistema, a metodologia adotada exigia quatro entradas em cada talhão para medir a densidade do estande de algodão. Com o novo processo, todos os talhões continuam recebendo uma vistoria presencial, mas as três medições adicionais são substituídas pela análise remota.

O modelo amplia a representatividade espacial da avaliação, reduz deslocamentos e torna a operação mais escalável, sem eliminar a validação humana ou a responsabilidade técnica dos auditores.

A solução começou a ser utilizada em Mato Grosso e na Bahia. Após sucessivos aprimoramentos, foi expandida para Tocantins, Piauí, Rondônia e Goiás, adaptando-se a diferentes regiões, cultivares e condições produtivas.

Como funciona a avaliação por inteligência artificial

O processo começa com o envio dos arquivos geográficos das propriedades. A plataforma utiliza esses dados para localizar os talhões, processar imagens de satélite e aplicar modelos proprietários de inteligência artificial.

A tecnologia estima a densidade do estande de algodão com base na resposta espectral da vegetação e nas características da cultura. Em aproximadamente 20 minutos, o sistema gera mapas de densidade e relatórios técnicos que apoiam o trabalho dos auditores.

Os resultados da análise remota são combinados com as medições presenciais. Dessa forma, o profissional passa a contar com uma leitura mais abrangente da distribuição das plantas e da variabilidade existente dentro de cada talhão.

Modelos foram treinados com mais de 12 mil amostras

O desenvolvimento e a calibração dos modelos de inteligência artificial utilizaram mais de 12 mil amostras coletadas em campo.

O trabalho envolveu diversos ciclos de treinamento, testes e validações. Entre os desafios enfrentados estavam as diferenças entre regiões produtoras, a interferência da cobertura de nuvens nas imagens de satélite, as variações entre safras e o comportamento de diferentes cultivares de algodão.

Nos processos de validação, o sistema apresentou erro médio inferior a 0,5 planta por metro nas principais áreas produtoras analisadas.

Segundo a Picsel, os resultados demonstram que a inteligência artificial pode ser incorporada a operações críticas do agronegócio com ganhos de escala e eficiência, mantendo a participação dos especialistas nas decisões técnicas.

Modelo híbrido apresentou melhor desempenho

Para Daniel Miquelluti, cofundador e Head de Novos Mercados e Pesquisa e Desenvolvimento da Picsel, o principal desafio foi criar um modelo capaz de conservar a precisão em diferentes ambientes de produção.

Os testes indicaram que a substituição completa das avaliações presenciais não seria a alternativa mais eficiente. O melhor desempenho foi obtido com a combinação entre uma referência coletada em campo e a leitura espacial proporcionada pelo sensoriamento remoto.

“O maior desafio foi desenvolver um modelo capaz de manter a precisão em diferentes regiões produtoras e condições de cultivo. Os testes mostraram que o melhor resultado não vinha da substituição completa do campo, mas da combinação entre uma referência presencial e a capacidade de leitura espacial dos modelos”, afirma Miquelluti.

Segundo o especialista, a manutenção de uma entrada em cada talhão permitiu preservar a consistência técnica, enquanto a inteligência artificial assumiu a função de complementar a avaliação em toda a área.

“Reduzimos de quatro para uma as entradas de campo necessárias, mantendo a qualidade da análise e tornando a operação mais escalável”, acrescenta.

Parceria reuniu tecnologia e experiência de campo

O projeto foi desenvolvido por meio de uma iniciativa de inovação aberta. A Picsel ficou responsável pelos modelos de inteligência artificial, pelo sensoriamento remoto e pela automação das análises agrícolas.

A Bureau Veritas contribuiu com o conhecimento operacional, os dados obtidos presencialmente e a validação técnica da metodologia em condições reais de produção.

A solução evoluiu de uma prova de conceito para uma operação contínua, validada em algumas das principais regiões brasileiras produtoras de algodão.

Tecnologia pode avançar para outras culturas

Embora tenha sido desenvolvida inicialmente para a avaliação de estande do algodão, a metodologia poderá ser adaptada a outras culturas e processos de inspeção, auditoria e certificação agrícola.

Os próximos passos incluem a incorporação de novas fontes de dados, a expansão para outras regiões produtoras e o desenvolvimento de aplicações voltadas à inteligência de riscos no agronegócio.

A experiência mostra que a integração entre inteligência artificial, imagens de satélite e conhecimento técnico pode reduzir custos operacionais, ampliar a cobertura das avaliações e acelerar a análise de grandes extensões agrícolas, sem abrir mão da presença humana no campo.