Manejo da irrigação via inteligência artificial na cultura do pimentão vermelho (Capsicum annuum L.)

• Autor(a) principal: Silva, Brenda Cristina Pinheiro da
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11152/tde-08112022-110552/
• topic: Análise econômica; Artificial intelligence management; Automação; Automation; Economic analysis; Evapotranspiração; Evapotranspiration; Manejo inteligência artificial

Em cultivos agrícolas que visam qualidade e alta produtividade tem crescido a aplicação de água por meio de sistemas de irrigação com inteligência artificial de modo a atender as necessidades hídricas das culturas de maneira eficiente e automatizada. Este tipo de sistema dispõe de mecanismos mais precisos para quantificação da água que deve ser aplicada, sendo mais eficiente e sustentável que sistemas manuais. Mesmo com essa tecnologia, estes sistemas ainda possuem baixa acessibilidade, devido aos altos custos dos equipamentos utilizados na implantação e a falta de suporte disponível caso venha a ocorrer alguma eventualidade. Diante do exposto, o objetivo do presente trabalho foi avaliar um equipamento de manejo de irrigação aplicado ao cultivo da cultura do pimentão vermelho, via inteligência artificial de baixo custo e que confere assistência técnica ao produtor, nos aspectos produtivos e econômicos. O experimento foi conduzido em ambiente protegido (estufa agrícola) localizada no Departamento de Engenharia de Biossistemas da Escola Superior de Agricultura \"Luiz de Queiroz\" da Universidade de São Paulo (ESALQ/USP), sendo avaliados dois manejos de irrigação (MIA - Manejo da irrigação via inteligência artificial para cálculo da ETo com a micro estação meteorológica e para acionamento do sistema de irrigação e MM - Manejo da irrigação via cálculo da ETo com uso da estação meteorológica padrão e operação manual do sistema de irrigação). Nos aspectos produtivos foram avaliados número de frutos (NF), massa fresca total dos frutos (MFT), massa fresca de frutos comerciais (MFC), massa fresca de frutos não comerciais (MFNC) e produtividade (P). Nos aspectos qualitativos foram avaliados largura, comprimento dos frutos, pH e Brix. Na análise econômica, foram considerados quatro cenários de manejo de irrigação via clima (1:ETo via estação meteorológica padrão e operação manual, 2: ETo via estação meteorológica comercial e operação manual; 3: Cálculo automático de ETo com dados da estação meteorológica comercial e operação manual; 4: ETo via microestação meteorológica e operação via inteligência artificial). O manejo da irrigação via inteligência artificial foi equivalente ao manejo de irrigação via manual para as variáveis de produção e de qualidade dos frutos e ainda resultou em menor custo total anual quando comparado aos cenários com uso de outras estações meteorológicas e operação manual do sistema, demonstrando ser uma opção economicamente acessível aos produtores rurais.