Determinação da altura de pastagem por meio de plataforma robótica remotamente controlada

Abstract

A pecuária é um dos setores pilares da economia brasileira, trazendo vários benefícios para a sociedade, seja renda para os trabalhadores, seja na saúde da população. Dentre os tipos de condução da bovinocultura, os sistemas extensivo e semi-intensivo são os mais praticados no país devido ao baixo custo de implantação e operação. Contudo, para que a alimentação não interfira na produtividade dos animais, a pastagem deve atingir uma determinada altura, de modo que baixas alturas podem acarretar pequenos ganhos de massa dos bovinos e baixa produção de leite. Diante disso, existem várias formas de monitorar a altura das plantas, como os métodos manuais que utilizam réguas, trenas e outros equipamentos que demandam um maior tempo de coleta de dados e uma maior mão de obra. Por outro lado, existem métodos automáticos, como o uso de sensores em veículos autônomos, que aumentam a praticidade de conseguir essas informações. Diante disso, objetivou-se com o presente trabalho desenvolver um sistema acoplado em uma plataforma robótica remotamente controlada para realizar a medição da altura de plantas forrageiras. Foram utilizados dois sensores ultrassônicos, de modelo AJ-SR04M, que determinavam os valores da altura da forragem. A partir da calibração dos sensores ultrassônicos, observou-se que eles apresentaram pequenos desvios constantes da altura de referência observada utilizando uma escala graduada. No teste de aferição do campo de visão, o sensor AJ-SR04M apresentou um ângulo de detecção de 12,5° a 1,25 m de altura, sendo menor do que o valor anunciado pelas lojas virtuais que vendem tal sensor. Analisando os dados de altura de forragem, obtido em área de Brachiaria de 0,38 ha, verificou-se, pela análise visual do mapa de interpolação da altura da pastagem, regiões em comum entre os dados dos sensores e pela escala graduada, como a região em que a forragem foi removida. Porém, ao comparar a altura obtida pelo sensor no mesmo ponto que em a medição foi obtida com escala graduada, observou-se que as alturas determinadas com os sensores ultrassônicos tinham pouca relação (Pearson = 0,343) com as medidas utilizando o método manual. O sensor 2, instalado no lado direito da plataforma, teve uma maior correlação com o método manual do que o sensor 1, instalado no lado esquerdo. Isso se deve ao fato de que o sensor 2 deslocou-se próximo das áreas de coletas feitas com uma escala graduada. Palavras-chave: Sensor ultrassônico. Sensoriamento proximal. Agricultura de precisão.Livestock farming is one of the cornerstone sectors of the Brazilian economy, bringing various benefits to society, including income for workers and improvements in public health. Among the cattle farming management systems, extensive and semi-intensive systems are the most widely practiced in the country due to their low implementation and operational costs. However, to ensure that feed does not affect the productivity of animals, the pasture must reach a certain height, as low heights can lead to small gains in cattle mass and low milk production. In this context, there are many ways to monitor plant height, including manual methods using rulers, measuring tapes, and other equipment that require more data collection time and labor. On the other hand, there are automatic methods, such as using sensors on autonomous vehicles, which increase the practicality of obtaining this information. In this work, the aim was to develop a system coupled to a remotely controlled robotic platform for measuring the height of forage plants. Two ultrasonic sensors, model AJ-SR04M, were used to determine forage height values. After calibrating the ultrasonic sensors, small constant deviations from the observed reference height were noted using a graduated scale. In the field of view test, the AJ-SR04M sensor showed a detection angle of 12.5° at a height of 1.25 m, which was smaller than the value advertised by online stores selling the sensor. Analyzing the forage height data obtained in a 0.38 ha Brachiaria area, common regions were identified between sensor data and graduated scale data through visual analysis of the pasture height interpolation map. However, when comparing the height obtained by the sensor at the same point where the measurement was taken with the graduated scale, it was observed that the heights determined by the ultrasonic sensors had low correlation (Pearson = 0,343) with measurements using the manual method. Sensor 2, installed on the right side of the platform, had a higher correlation with the manual method than sensor 1, installed on the left side. This is attributed to the fact that sensor 2 moved closer to the collection areas made with a graduated scale. Keywords: Ultrasonic sensor. Proximal sensing. Precision agriculture.