AUTORES
Karine Lopes
Universidade Federal de Jataí, Programa de Pós-Graduação em Geografia, Jataí, GO, Brasil. E-mail: karinelopes@discente.ufj.edu.br. Autora para correspondência.
Wilker Batista Resende
Escola do Futuro- Raul Brandão Mineirosí, GO, Brasil. E-mail: wb.r@outlook.com
Normandes Matos da Silva
Universidade Federal de Rondonópolis, Programa de Pós-Graduação em Gestão e Tecnologia Ambiental, Rondonópolis, MT, Brasil. E-mail: normandes32@gmail.com.
A demanda por recuperação de áreas degradadas no Brasil é significativa, e tecnologias como as aeronaves remotamente pilotadas (RPA), popularmente conhecidas como drones, podem oferecer escalabilidade e reduzir os riscos à vida humana nos trabalhos de campo. Embora os drones estejam ganhando espaço em vários segmentos da indústria do reflorestamento, ainda faltam referências de parâmetros para operacionalizá-los em projetos de recuperação de áreas degradadas. Para preencher essa lacuna, foram realizados estudos do comportamento da faixa de dispersão em função da altura, com o objetivo de obter o padrão da dispersão em diferentes alturas de voo. (Lopes, 2024).
O estudo demonstrou que, em maiores alturas em relação ao solo, a faixa de dispersão de sementes é menos concentrada, e que o vento somado às vibrações da aeronave pode interferir na vazão do equipamento. De forma complementar, foi elaborado na linguagem de programação Python o treinamento de modelos de inteligência artificial para classificação de imagens aéreas, com o intuito de, de forma automatizada, encontrar regiões de solo exposto, georreferenciá-las e utilizá-las para a criação de missões de voos para dispersão com drones. Foi possível classificar as imagens com alto nível de detalhamento, quantificar as áreas de solo exposto e marcar os centroides com suas coordenadas geográficas. Por fim, foi feita a modelagem matemática da dispersão aérea com drones por meio de equações que calculam parâmetros essenciais para o dimensionamento operacional da dispersão com drones (Lopes, 2024).
Além dessas aplicações, as RPAs podem ser utilizadas para lançar sementes de forma automatizada, sobrevoando em rotas pré-programadas e cobrindo grandes áreas em pouco tempo (Dersch, 2021). Em termos de deslocamento, a expectativa é que os drones possam cobrir de 5 a 10 vezes mais áreas comparadas ao trabalho de uma pessoa em solo, considerando que, em cada voo, o equipamento seja programado para retornar à base para troca de baterias e que tenha um sistema de recarga eficiente, permitindo operar por muitas horas sem interrupções.
Estudos sobre a aplicação de RPAs na semeadura aérea vêm se popularizando como uma técnica potencialmente inovadora e eficiente para recuperar áreas degradadas, trazendo diversos benefícios para processos de restauração ecológica. Essas tecnologias são ideais para atuar em áreas de difícil acesso, minimizando o trabalho manual e aumentando a precisão na aplicação de sementes (Castro, J. et al., 2022).
No entanto, esses equipamentos passaram a ser empregados para o transporte e lançamento de diversos materiais, como sementes e insumos agrícolas, executando essas tarefas de maneira rápida e precisa. As sementes podem ser dispersas em locais específicos, previamente mapeados, e os drones multirotores (RPAS – Remotely Piloted Aircraft System) possuem a capacidade de realizar voos lentos e altamente manobráveis. Por essa razão, estão se tornando cada vez mais aptos a realizar a semeadura direta com alta precisão em paisagens complexas (Aghai M. e Manteuffel-Ross T., 2020).
A implementação de um conjunto de tecnologias para gerenciar o plantio de cápsulas biodegradáveis de forma precisa utiliza tecnologias emergentes estratégicas para apoiar a regeneração natural por meio do enriquecimento de espécies e auxiliar no monitoramento ambiental. Este sistema de monitoramento, que utiliza controladoras como a Pixhawk4 juntamente com o ArduPilot e o GCS (Ground Control Station) Mission Planner, facilita o controle preciso de geoprocessamento. Essas tecnologias permitem a automação de diversas tarefas, como a aplicação de pesticidas e a movimentação de servomotores para a dispersão de cápsulas biodegradáveis (Lopes, 2024).
Configuração da Controladora Pixhawk4 com ArduPilot
A controladora de voo Pixhawk4 é uma plataforma de código aberto que oferece especificações e diretrizes para o desenvolvimento de sistemas em veículos aéreos e terrestres. Para utilizá-la no monitoramento e controle de cultivos, é necessário configurar tanto o hardware quanto o software. (Figura 1)
HARDWARE
1 – Conexão do Servomotor: Conectar o servomotor a um dos canais (pinos de saída) PWM na lateral da controladora, garantindo que a alimentação seja adequada para a movimentação.
SOFTWARE
1 – Instalação do Mission Planner: Utilizar o Mission Planner no Windows para acompanhamento e planejamento. Conectar a controladora ao computador via USB e carregar o firmware ArduPlane.
2 – Configuração Inicial: Seguir as instruções do Mission Planner para a calibração do acelerômetro, bússola e rádio.
3 – Configuração dos Servos: No Mission Planner, na aba “Config/Tuning”, ajustar os parâmetros do servo (SERVOX_FUNCTION, SERVOX_MIN, SERVOX_MAX, SERVOX_TRIM) para definir os valores de PWM mínimos, máximos e neutros do servo.
4 – Teste dos Servos: Utilizar a aba “Actions” no Mission Planner para verificar o movimento dos servos, garantindo que respondam corretamente aos comandos.
FUNCIONAMENTO DO SOFTWARE
1 – Recebimento de Comandos: O software ArduPilot na Pixhawk recebe comandos do transmissor de rádio, de um voo pré-programado via GCS ou de um controle manual.
2 – Processamento dos Comandos: O firmware do ArduPilot interpreta os sinais de controle e determina os movimentos necessários dos servos.
3 – Envio de Sinais PWM: A Pixhawk gera sinais PWM que são enviados para os pinos de saída, determinando a posição do servo.
A utilização de sensores e drones para o monitoramento de restauração, juntamente com tecnologias de controle como a Pixhawk4 e o ArduPilot, representa um avanço significativo na agricultura de precisão. Esses sistemas não apenas aumentam a eficiência e a sustentabilidade das práticas de restauração, mas também fornecem aos agricultores ferramentas para tomar decisões mais informadas e precisas.
Esta tecnologia pode auxiliar significativamente nas técnicas de semeadura aérea. Por exemplo, na técnica de enriquecimento vegetal, onde já houve um plantio anterior de sementes ou mudas, a tecnologia permite realizar um replantio de espécies de sombra (secundárias tardias e climácicas) de forma precisa e eficiente. Isso é especialmente útil para corrigir falhas no plantio inicial que resultaram na formação de clareiras na área em recuperação, garantindo assim uma maior eficácia nos esforços de restauração ecológica.
Referências bibliográficas
AGHAI, M.; MANTEUFFEL-ROSS, T. Enhancing Direct Seeding Efforts With Unmanned Aerial Vehicle (UAV) “Swarms” and Seed Technology. Revista Tree Planters’ Notes. v. 63, n. 2, 2020. p. 32-48.
BARROS, Carvalho; SUASSUNA, Larissa; LEUZINGER, Marcia Dieguez. The Use of Drones as a Tool for Biodiversity Conservation in Brazil. Braz. J. Int’l L., v. 16, p. 141, 2019.
CASTRO, J. et al. Forest restoration is more than firing seeds from a drone. Restor Ecol e13736, 2022. Disponível em: acesso em julho de 2022.
DERSCH, Sebastian et al. Combining graph-cut clustering with object-based stem detection for tree segmentation in highly dense airborne lidar point clouds. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, v. 172, p. 207-222, 2021.
SILVA, N. M.; LOPES, K.; BARBOSA, D. S.; GARCIA, B. H. Y. Processo de recuperação de áreas degradadas por meio de utilidade: cápsulas biodegradáveis aladas dispersas por aeronave remotamente pilotada. Depositante: Universidade Federal de Mato Grosso. BR. Procurador: Allan de Alcântara. BR 10 2020 025102 3. Depósito: 09/12/2020.
LOPES, K. Uso de cápsulas biodegradáveis como estratégia de semeadura para restauração do Cerrado.2024. 119 f. Tese (Doutorado de Geografia) – UFJ-Universidade Federal de Jataí, Goiás. 2024.
