AGROCIÊNCIA ABRIL 2020 VOZ DO CAMPOIII

Fruticultura 4.0: Novastecnologias na fruticulturaPedro Dinis GasparProfessorCoordenador Global PrunusBOT e Coordenador UBI PrunusPOSUniversidade da Beira Interior

A Organização das Nações Unidas (ONU) prevê que,em 2050, 68% da população viva em zonas urbanas,criando a desertificação das zonas rurais e, porconsequente, o abandono das atividades relacionadascom estas, como a agricultura e a pecuária. Por outrolado, o contínuo aumento da população mundial exigea produção de mais alimentos. Se a estas consideraçõesfor adicionado o efeito do aquecimento globaldecorrente das alterações climáticas nas culturas, taiscomo redução do número de horas de frio, maiorescassez de água com o consequente aumento dasnecessidade de rega, maior risco de aparecimento denovos inimigos das culturas e irregularidade domomento de realização das operações culturais, éfacilmente justificada a urgência em desenvolver novosmétodos, técnicas, procedimentos e tecnologias capazesde fazer frente à escassez de mão de obra e às novasdificuldades que se vão tornando cada vez maisrelevantes no futuro. Uma das áreas de investigação

mais pertinente nesta temática é a aplicação detecnologias de vanguarda na agricultura, como sejama robótica, o processamento de imagem, amonitorização remota, a inteligência artificial no

Figura 1: Resultado da aplicação do algoritmo de inteligência artificial dedeep learning Faster R-CNN reconhecimento e classificação de frutos.

desenvolvimento de métodos de apoio à decisão. Autilização de sistema robóticos, em conjunto comtecnologias de visão computacional e algoritmos deinteligência artificial, tem providenciado novosmétodos para reconhecer e classificar imagens usandoimagens híper e multiespectrais, que permitem inferirinformação agronómica relevante nomeadamenterelativas ao conteúdo de água, ao nível de nutrientes,ou à unidade das plantas. Alguns exemplos são adeteção de doenças e/ou pragas através da redução dabiomassa, de lesões ou de pústulas devido a algum tipode infeção, à destruição de pigmentos, utilizando amatriz de coocorrência em imagens para análise detexturas, utilizando técnicas de inteligência artificialcomo as redes neuronais artificiais convolucionais (CNN).

Estando muitas das decisões técnicas e comerciaisdos fruticultores associadas à capacidade de produçãodos pomares, uma previsão acurada da produção podeconstituir-se como um fator com especialpreponderância na eficiência do processo de produção.Assim, no âmbito do Grupo Operacional (GO)PrunusBOT - Sistema robótico aéreo autónomo depulverização controlada e previsão de produçãofrutícola (PDR2020-101-031358), financiado peloPDR2020 procura-se desenvolver tecnologia de deteçãoe contagem de frutos para alimentar modelos deprodução e simultaneamente atuar com precisão nocontrolo de infestantes. Este GO é liderado pelaUniversidade da Beira Interior (UBI) e o consórcio contacom o Instituto Politécnico de Castelo Branco (IPCB),com o Centro Operativo e Tecnológico HortofrutícolaNacional (COTHN), com a Associação de Agricultorespara a Produção Integrada de Frutos de Montanha(AAPIM), com a Associação de Proteção Integrada eAgricultura Sustentável do Zêzere (AppiZêzere) e comtrês produtores de pêssego da Beira Interior. Neste GOestão a ser desenvolvidos sistemas de deteção ereconhecimento de infestantes e de frutos, paraaplicação precisa de produtos fitofarmacêuticos ecaracterização da árvore e estimativa de produção,respetivamente. O método de inteligência artificial deeplearning fazendo uso de redes neuronaisconvolucionais (Faster R-CNN) de 2 estágios (um

Figura 2: A, B-Drone em voo autónomo para captura de imagens da copa das plantas; B- Voo autónomo programado no Mission Planner.

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estágio para propor regiões que contém objetos e outropara classificar os objetos) está a ser desenvolvido paradetetar pêssegos nas árvores, para de seguida, com basena sua deteção/contagem, permitir uma previsão daprodução. Trata-se de um processo complexo deautomatizar pois durante a aquisição das imagens e otreino das redes, são encontradas algumas dificuldadese constrangimentos, como a variação na iluminaçãonatural, a oclusão de frutos causada por folhas, ramose outras frutas e as múltiplas deteções da mesma frutaem imagens sequenciais. Ainda assim, os primeirosresultados (expostos na Figura 1) indicam uma precisãomédia de deteção próxima de 87%.

A robótica aérea é uma tecnologia de vanguarda,sendo o seu principal objetivo a aplicação de sistemasrobotizados autónomos destinados a operações deanálise e atuação nas culturas, como a previsão deprodução, afugentar pássaros, mapeamento,eliminação de ninhos de vespas, vigilância e segurança.Um drone é um sistema elétrico multifunções, com uma

Figura 3. Resultado da aplicação do algoritmo de reconhecimento e classificação de imagens de copas de árvores obtidas por drone

estrutura de asa fixa ou multirotor, podendo ou nãoser autónomo. Este dispositivo apresenta comovantagens na agricultura a versatilidade, a sua grandemobilidade, baixa manutenção, pequeno porte, baixocusto e longo alcance. Este também apresentadesvantagens sendo estas a baixa relação peso-carga,a suscetibilidade às condições climáticas e os voos comtempo limitado. Alguns exemplos práticos da robóticaaérea são a utilização de drones para pulverização eainda a utilização dos mesmos com câmaras multi ehiperespectrais adaptadas para detetar parâmetrosdas culturas, como sejam o índice vegetativo. Noprojeto PrunusBOT são utilizados drones programadospara realizar voos autónomos, como exposto na Figura2, para recolher imagens aéreas e avaliar a área dascopas das árvores para assim se proceder a umaprevisão de produção utilizando modelos empíricos,conforme apresentado na Figura 3.

A robótica terrestre caracteriza-se pela aplicação desistemas robotizados autónomos destinados a »

II

Pub.

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Figura 4: A-Desenhos 3D, B-Fotografia do protótipo do robô terrestre, C-Imagem NIR de infestantes, D-Reconhecimento de infestantes.

operações de análise e atuação nas culturas. Sãoexemplos a aplicação localizada de fertilizantes e/ouherbicidas, a operação de colheita automatizada, amonitorização de culturas, o manuseamento etransporte de cargas e tratores robóticos, sendo jádiversos os sistemas em utilização, nomeadamente acolheita automatizada da maçã, do morango, do kiwi ede tomate. No projeto PrunusBOT está a serdesenvolvido um robô terrestre (ver Figura 4) com opropósito de executar pulverização de precisão eminfestantes (numa primeira fase) e proceder à apanhade frutos caídos no chão (segunda fase). Pretende-sedesta forma contribuir para um sistema de produçãomais sustentável através da redução de utilização deprodutos fitofarmacêuticos, e simultaneamente,promover a economia circular pelo aproveitamentodeste frutos caídos para alimentação animal,contribuindo, através da retirada dos frutos para aredução da pressão de pragas ou doenças na épocaseguinte.

Outro enfoque muito importante atualmente resideno embalamento de produtos agro-alimentares. A atualprocura por soluções com reduzido impacte ambientale de aplicação de tecnologias no denominadoembalamento ativo e/ou inteligente, visamprovidenciar uma embalagem ou recipiente capaz deproteger e conter fisicamente os produtos, assim como,incluir características que conduzam à extensão davida útil dos mesmos, minimizando as perdas pós-colheita, a diminuição dos custos de transporte earmazenamento, o fornecimento de uma garantia dequalidade, segurança e higiene alimentar do produtodurante o transporte e comercialização, ou ainda, adisponibilização de variadas informações (nutricional,origem, histórico,..) aos consumidores. A utilização

destas tecnologias com o intuito de permitirem umarastreabilidade apertada dos produtos é uma exigênciacada vez maior da sociedade, dos intervenientes dacadeia dos produtos e até dos governos. A investigaçãotem-se centrado em soluções ecológicas (biodegradáveisou compostáveis), com elevada resistência edurabilidade e tentando reduzir o seu custo deprodução. Neste âmbito enquadra-se a investigação empolímeros biodegradáveis e ligações de amido, assimcomo na procura de embalagens com as característicasdesejadas a partir de novos materiais, como sejam afolha de bananeira e palmeira, a fibra de cana de açúcar,os nanos compósitos e materiais isolantes, para alémda inclusão de materiais de mudança de fase. Aincorporação de tecnologias dirigidas ao embalamentoativo reside na utilização de componentes que libertem,absorvam, e ativem ou suprimam substâncias para oproduto no interior da embalagem ou ambientecircundante, com o intuito de prolongar a vida útil domesmo. O embalamento inteligente pode ser definidocomo a execução de funções inteligentes, tais comomonitorização e rastreabilidade, registo de informaçãoe comunicação e a aplicação de métodos científicos quevão simplificar a tomada de decisões em relação àgestão de logística e operações e à análise de qualidadee segurança. O projeto PrunusPÓS – Otimização deprocessos de armazenamento, conservação em frio eembalamento inteligente no pós-colheita de produtosfrutícolas, (PDR2020-101-031695), financiado peloPDR2020, liderado pela Cerfundão (OP), mas do qualfazem parte a UBI, o IPCB, o COTHN, a AssociaçãoCATAA (Centro de Apoio Tecnológico Agro-Alimentarde Castelo Branco) e dois produtores, visa odesenvolvimento de uma embalagem capaz de estendera vida de prateleira dos produtos frutícolas

armazenados e possuir características queconfiram uma elevada rastreabilidade emtempo real, conforme exposto na Figura 4.

Em suma, existe uma necessidade crescenteda aplicação de novas técnicas e tecnologias naagricultura para que o desenvolvimento doplaneta seja o mais sustentável quanto possível.Apesar de já existirem diversas tecnologias naárea, é inegável as dificuldades econstrangimentos da aplicação destes sistemastecnológicos às situações reais e dinâmicas quecaracterizam a agricultura, sendo por essemotivo necessário direcionar a investigação eaumentar o investimento neste âmbito.

Mais informações e detalhes dos gruposoperacionais acima descritos podem serencontrados na plataforma da rede de GruposOperacionais dedicados às prunóideas,designada por goPRUNUS, disponível em:https://goprunus.wixsite.com/prunoideas

Figura 5: Dispositivo de rastreabilidade emtempo real.