Pesquisadores do IFG utilizam drone para georreferenciamento de lavoura de soja em Goiás

Pesquisadores do Instituto Federal de Goiás (IFG) – Câmpus Goiânia desenvolvem estudo que utiliza RPAS (Sistema de Aeronave Remotamente Pilotado), ou mais conhecido como drone, para a coleta de dados georreferenciados em uma lavoura de soja em Goianápolis (GO). Na pesquisa, o drone batizado como Arator 5A, que foi adquirido pelo Câmpus Goiânia, contribui para o mapeamento do relevo, o acompanhamento do cultivo de soja e a localização de regiões com problemas erosivos.

O drone Arator 5A, adquirido pelo IFG – Câmpus Goiânia, contribui na pesquisa realizada em Goianápolis (GO).

A pesquisa, contemplada no Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC), tem a orientação do professor do IFG – Câmpus Goiânia, Max well de Oliveira Rabelo, colaboração do professor João Cortês, do técnico Leomar Rufino e participação do estudante de Engenharia Cartográfica e de Agrimensura do Câmpus Goiânia, João Pedro de Sousa Costa. O estudo, que começou em novembro do ano passado e ainda está em andamento, visa aplicar a aeronave remotamente tripulada no desenvolvimento da agricultura de precisão, ou seja, um sistema de gerenciamento que alia tecnologia avançada para otimização do cultivo agrícola.

Segundo o professor e coordenador da pesquisa, Max well de Oliveira Rabelo, os objetivos com o estudo são o de analisar, por meio do drone, os locais de erosão na lavoura de soja, bem como identificar o sentido das linhas de plantio no terreno e do trajeto das máquinas utilizadas, para controlar o problema de erosão nos próximos plantios e otimizar o uso de máquinas.

Imagem capturada pelo drone em janeiro deste ano, que mostra regiões com falhas de plantio na lavoura de soja.

 

Sobre os benefícios no uso de drone na agricultura, o professor Max well explica: “O planejamento da área agrícola, considerando as variações do terreno e o dimensionamento localizado das práticas de conservação do solo, proporciona o controle da erosão do solo, reduz a perda de nutrientes e consequentemente a contaminação dos rios. Diminui ainda o tempo necessário para as operações mecanizadas, reduzindo também o consumo de combustíveis, desta forma, contribuindo para proteção do meio ambiente.” O estudo dos fatores que interferem no desenvolvimento da lavoura também permite o controle localizado dos fatores de produção, aumentando a produtividade e reduzindo custos para o produtor rural.

A autorização para o uso de drones destinados ao georreferenciamento de imóveis rurais é recente no Brasil e foi validado em fevereiro deste ano pelo Instituto Nacional de Colonização e Reforma Agrária (Incra), conforme explica o professor João Cortês. No estudo, os pesquisadores do IFG – Câmpus Goiânia decidiram analisar a aplicação de um drone no cultivo de soja, por se tratar de um manejo de ciclo rápido, cerca de 90 dias, se comparado à lavoura de milho ou de cana de açúcar, por exemplo, que demandam mais tempo de cultivo. Para tanto, os pesquisadores conseguiram obter uma parceria para realizar o estudo numa propriedade rural privada em Goianápolis (GO), próxima a Goiânia.

O uso de drones na agricultura beneficia o produtor rural ao conferir uma maior precisão, agilidade e eficácia no mapeamento das condições de cultivo do imóvel rural, conforme ressalta o professor João Cortês.“O produtor tem uma visão geral de sua produção, e o processamento dos dados obtidos nos voos dos drones é rápido, de no máximo duas horas. Muitas vezes, os drones não precisam ser aplicados na propriedade inteira, mas simplesmente em um determinado local, isso acaba minimizando o custo para o produtor. ”

Segundo os pesquisadores, a previsão é que o estudo seja concluído no mês de agosto, quando os resultados serão enviados para publicações em revistas científicas, congressos acadêmicos e disponibilizados para os produtores rurais e profissionais da extensão rural, de modo que os procedimentos estudados possam ser utilizados para o planejamento de áreas agrícolas da safra 2018/2019.

Fonte: Site IFG (https://goo.gl/CC8ntB).

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