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Mapeamento da produção de morango com câmera e RTK

Projeto do cliente Mapeamento da produção de morango com câmera e RTK
Projeto do cliente Mapeamento da produção de morango com câmera e RTK

Por que o mapeamento preciso da produção de morango é importante

Saber quantos morangos estão crescendo em um campo — e exatamente onde eles estão — é fundamental para agricultores e pesquisadores. Isso os ajuda a planejar cronogramas de colheita, gerenciar trabalhadores e otimizar a produção. Tradicionalmente, essa contagem é feita manualmente, o que leva muito tempo e muitas vezes não é muito preciso. As soluções existentes baseadas em câmeras também são limitadas: podem contar frutas duas vezes, não ver morangos escondidos sob as folhas ou ter dificuldade para separar as plantas do fundo.

Uma equipe de pesquisa (Pardo-Beainy et al., 2025) decidiu construir um sistema móvel e de baixo custo que pudesse detectar, contar e localizar cada morango com precisão centimétrica em fileiras hidropônicas.

A solução: Câmera + GNSS Sistema RTK + IA

Os pesquisadores construíram um sistema móvel de coleta de dados que eles poderiam levar para qualquer campo:

  • Câmera RGB-D para capturar imagens em cores normais + profundidade (distância dos objetos). Isso ajuda a ignorar tudo no fundo e focar apenas na linha de destino.
  • simpleRTK2B – Starter Kit LR para coordenadas em nível de centímetros e sincronização de tempo, o que significa que cada morango detectado obtém uma posição GPS exata.
  • Computadores (laptop e NVIDIA Jetson) executando ROS + Python para processar imagens e posicionar dados juntos.
  • Alimentação portátil + tripé/monopé para movimentos rápidos entre lotes.
A câmera e o sistema RTK são montados em um monopé
A câmera e o sistema RTK são montados em um monopé

Como funciona

O processo é simples:

  • Tire fotos: A câmera captura imagens dos morangos enquanto você caminha pelas fileiras.
  • Limpe as imagens: O software remove objetos de fundo a mais de 1 metro de distância, mantendo apenas os morangos na fileira alvo.
  • Detectar e contar: um modelo de IA encontra cada morango, desenha uma caixa ao redor dele e conta uma vez (sem duplicatas).
  • Adicionar posição GPS: O sistema RTK registra a localização exata de cada imagem e anexa esses dados a cada morango encontrado.
  • Crie um mapa de produtividade: o software combina tudo em um mapa digital mostrando onde os morangos estão localizados e quantos há em cada metro quadrado do campo.
Imagens do conjunto de dados de morango com diferentes luzes, ângulos, tamanhos, cores e folhas cobrindo parcialmente a fruta
Imagens do conjunto de dados de morango com diferentes luzes, ângulos, tamanhos, cores e folhas cobrindo parcialmente a fruta
Mapa de densidade de frutos com áreas de maior concentração
Mapa de densidade de frutos com áreas de maior concentração

Resultados: Mapas de rendimento de precisão

  • O sistema contou morangos com mais de 99% de precisão em comparação à contagem manual.
  • Cada morango foi colocado no mapa com precisão centimétrica.
  • Os agricultores podiam ver pontos críticos e áreas de baixa produtividade em seus campos em um mapa codificado por cores.
  • Todo o sistema é portátil – não é necessária instalação fixa.

Isso permite que fazendas e pesquisadores meçam os resultados mais rapidamente, otimizem a irrigação e o uso de fertilizantes e planejem as colheitas com mais eficiência. Confira o artigo completo. Aqui.

Procurando construir um sistema semelhante? Nosso produto oferece a precisão e a confiabilidade que você precisa. Para ajudar você a começar com o ROS2, preparamos um tutorial Como integrar u-blox ZED-F9P Receptor GNSS/RTK em ROS 2 (Jazzy).

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