Acurácia e precisão de calibração na pulverização com drones - Salatta Junior, Adevair Bataiel [UNESP] (2023)
Os drones são utilizados na agricultura para a realização de diversas atividades e estão cada vez mais inseridos no contexto de aplicação de defensivos. A pulverização com drones ajuda a otimizar recursos, permitindo a pulverização aérea em locais de difícil acesso, onde pulverizadores terrestres e aeronaves agrícolas convencionais teriam dificuldades, tornando-os uma alternativa interessante à pulverização. Porém, é necessário compreender seu desempenho como máquina de pulverização de defensivos, bem como analisar seu desempenho para garantir uma aplicação eficiente e precisa. Dessa maneira, o objetivo deste trabalho foi determinar a acurácia e precisão do processo de calibração da taxa de aplicação de diferentes modelos de drone de pulverização. Foram avaliados os seguintes modelos de drone: DJI MG-1P (carga útil de 10 kg, equipado com bicos hidráulicos), ARPAC (carga útil de 10 kg, equipado com bicos rotativos), DJI T-16 (carga útil de 16 kg, equipado com bicos hidráulicos) e XAG P30 (carga útil de 16 kg, equipado com bicos rotativos). Considerando todos os ensaios, um total de 152 parcelas (repetições) foram pulverizadas. Os dados de calibração dessas parcelas foram divididos em 9 cenários de calibração, considerando o modelo do drone, a taxa de aplicação e o tamanho da área pulverizada. A precisão da calibração foi avaliada medindo a quantidade de líquido usado para pulverizar a área (pesando a solução de pulverização para reabastecimento). Os resultados mostraram que os erros de calibração para os diferentes modelos de drone ocorreram de forma variável, atingindo valores acima de 15% em alguns cenários específicos de calibração. Os erros absolutos médios de calibração variaram de 1,9 a 15,5%, com valores superiores a 10% em 2 dos 9 cenários e valores inferiores a 5% em apenas 3 dos 9 cenários. O desvio padrão em cada cenário de calibração foi encontrado num intervalo entre 1,7 e 9,5%, com valores inferiores a 5% em 7 dos 9 cenários. A precisão e a acurácia do algoritmo de controle de fluxo do drone e dos sistemas de posicionamento GPS podem ser elementos causadores dos erros observados.