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Realidade aumentada na agricultura de precisão

Muitos métodos de sensoriamento remoto têm sido propostos para ajudar na coleta de dados. Com análises adequadas o crescimento durante as safras pode ser monitorado com precisão cada vez maior, visto que cada vez mais dados de imagens, seja via satélite e/ou drones, estão disponíveis.

Com drones, a geração de imagens é possível mesmo em condições nubladas, enquanto as imagens baseadas em satélite são limitadas nestas situações.

No entanto, operar drones requer mais esforço na fase de pré-voo e pós-processamento quando comparadas às imagens obtidas por satélite.

Vale destacar que, com satélites, a unidade de resolução espacial das imagens é em metros, enquanto a imagem de drones tem uma resolução maior ao nível de centímetros.

O uso de drones para aquisição de imagens coloridas para mapeamento através de segmentação automática e seleção do ponto de amostragem está se tornando cada vez mais comum, inclusive com o uso de realidade aumentada.

Pesquisadores finlandeses realizaram um experimento para estudar a aplicabilidade da realidade aumentada na agricultura.

Os pesquisadores apresentaram um novo conceito de como usar drones para aquisição de mapas de solo através de segmentação automática e seleção de pontos de amostragem utilizando óculos de realidade aumentada para guiar o profissional na coleta das amostras que representam as zonas de manejo.

O estudo foi publicado na revista científica Computers and Electronics in Agriculture.

 

Óculos inteligente (smartglasses)

Óculos usado no experimento (ODG R-7, Osterhout Design Group, San Francisco, USA) HUUSKONEN, Janna e OKSANEN, Timo, 2018

A Realidade Aumentada (RA) é a tecnologia de sobreposição de objetos sobre o mundo real. Seu maior benefício é poder dar informações ao usuário que estão indisponíveis para seus sentidos e ajudá-lo a realizar tarefas do mundo real. 

Os óculos inteligentes são equipados com um pequeno computador. Com a tecnologia de transparência óptica o conteúdo virtual é mostrado em duas telas na frente dos olhos do usuário.

Além do conteúdo visual, os óculos também contam com a capacidade de feedback tátil e portas de áudio que podem ser usadas com fones de ouvido e também incluem microfones. Para alimentação, o dispositivo possui duas baterias de íons de lítio e podem ser carregadas com um cabo USB. 

O software desenvolvido possui um provedor de localização que recebe atualizações no GPS, com latitude, longitude, altitude e o número da região para cada ponto amostral. Para cada ponto de amostra, um ID é criado para representar o número amostral. Esses dados são armazenados ao longo tempo com status de coleta no módulo de RA do software.

Além disso, o programa informa ao usuário que a última atividade foi coletada.

A realidade aumentada também permite a agricultura noturna, identificação de pragas, plantas e ervas daninhas, fornecendo as informações relevantes do usuário com base na identificação e pode ser usada para simular o crescimento de culturas, bem como ajudar o usuário a gerenciar diferentes tarefas agrícolas.

A realidade aumentada tem várias áreas de aplicação potencial na agricultura e, no futuro, será uma ferramenta essencial na Agricultura de Precisão.

Figura 1. Determinação automatica dos locais para coleta de amostras de solo com base em um mapa criado a partir de imagens de drones e uso da tecnologia de realidade aumentada vestível para guiar o usuário até os pontos de amostra gerados. Fonte: HUUSKONEN, Janna e OKSANEN, Timo, 2018

Os autores concluíram que a interface de usuário do aplicativo de realidade aumentada foi viável e orientou o usuário para todas as áreas de amostra determinadas.

Foi possível coletar pontos de amostra durante o uso do aplicativo, e o aplicativo precisou de pouca interferência do usuário. Algumas melhorias podem ser feitas para melhorar a experiência do usuário.

Porém, os aurtores pontuaram que o GNSS dos óculos inteligentes não é preciso o suficiente para esta aplicação, e é necessário um receptor GNSS com um sinal fixo. Além disso, a navegação no campo é impossível se o hardware detectar a orientação do usuário incorretamente, tornando crucial a precisão do magnetômetro. 

As informações desta matéria foram retiradas do artigo “Soil sampling with drones and augmented reality in precision agriculture

HUUSKONEN, Janna; OKSANEN, Timo. Soil sampling with drones and augmented reality in precision agriculture. Computers and electronics in agriculture, v. 154, p. 25-35, 2018

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