Este repositório contém um algoritmo desenvolvido para otimizar o posicionamento das armadilhas utilizadas no monitoramento da Diatraea saccharalis (broca-da-cana) em plantações de cana-de-açúcar. O objetivo é maximizar a eficiência da cobertura dessas armadilhas.
Este algoritmo foi derivado de um projeto maior de gerenciamento geral de pragas da cana-de-açúcar chamado Arapuca, que está em desenvolvimento. Mais detalhes sobre esse sistema serão disponibilizados futuramente.
O monitoramento eficaz da broca-da-cana é um dos maiores desafios no manejo de pragas em extensas áreas agrícolas, como os canaviais. Esta praga pode causar danos significativos, afetando a produtividade e a qualidade da cana, tanto no campo quanto na indústria.
Tradicionalmente, o monitoramento dessa praga envolvia métodos manuais que podem são lentos e ineficientes, especialmente em áreas de grande extensão. De acordo com o engenheiro agrônomo José Francisco Garcia, diretor da Global Cana – Soluções Entomológicas, muitos campos na região Centro-Sul apresentam níveis alarmantes de infestação, e apenas um terço dos produtores adotam algum método de controle.
Garcia destaca que o uso de armadilhas para o monitoramento da broca-da-cana é uma ferramenta eficiente, simples e com alto rendimento. Cada armadilha cobre aproximadamente 50 hectares, e determinar sua localização ideal é crucial para otimizar o controle da praga. Um posicionamento estratégico pode reduzir em até 80% a penetração das lagartas nos colmos, se os produtos químicos forem aplicados no momento certo.
Este algoritmo tem como objetivo resolver o problema da distribuição espacial otimizada dessas armadilhas, garantindo uma cobertura ampla e eficiente para maximizar a detecção dos picos de infestação.
Resolvi separar este módulo do sistema Arapuca e disponibilizá-lo gratuitamente porque acredito que ele pode beneficiar os produtores de cana-de-açúcar, oferecendo uma ferramenta acessível, prática e facilmente adaptável às suas necessidades.
Referência: A eficiência do uso de armadilhas no controle da broca-da-cana, publicado em CanaOnline.
O algoritmo proposto utiliza as seguintes etapas para otimizar o posicionamento das armadilhas:
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Cálculo do número de armadilhas necessárias: O algoritmo calcula o número necessário de armadilhas com base na área total dos talhões, assumindo que cada armadilha cobre 50 hectares.
- Fórmula: Número de armadilhas = Área total dos talhões (em ha) / 50 hectares.
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Geração de pontos potenciais: O algoritmo cria pontos ao longo da borda dos talhões, onde cada ponto representa um possível local de instalação da armadilha.
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Criação de áreas de cobertura: Para cada ponto gerado, o algoritmo cria um buffer de 50 hectares para representar a área de cobertura da armadilha.
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Intersecção com os talhões: O algoritmo busca identificar as áreas de cobertura que têm maior interseção com os talhões.
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Atualização da área restante: Após encontrar a melhor intersecção, a área de cobertura identificada é removida da área dos talhões.
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Iteração: O processo é repetido até que o número necessário de armadilhas seja atingido, cobrindo a maior parte dos talhões de maneira eficiente.
Após ao algoritmo ser executado teriamos uma saída parecida com essa, lembrando que essa não é uma fazenda real crie manualmente como exemplo, ela tem em torno de 2600 hectares, assim seria necessario 52 armadilhas.
- QGIS: Este algoritmo foi desenvolvido para ser utilizado com o software QGIS, que oferece uma interface amigável e ferramentas avançadas para análise geoespacial.
Siga as instruções clicando [ aqui ].
Algumas melhorias que planejo implementar incluem:
- Otimização de performance: Atualmente, o algoritmo é eficiente, mas acredito que há espaço para reduzir ainda mais o tempo de execução em áreas de grandes dimensões.
Se você tiver sugestões, melhorias ou correções, sinta-se à vontade para abrir uma issue ou enviar um pull request.
Este projeto está licenciado sob a Licença MIT. Veja o arquivo LICENSE para mais detalhes.