A colheita começa na linha certa.
Um voo de drone.
Qualquer drone com câmera RGB serve. As fotos viram um único mosaico georreferenciado, colocado na projeção UTM da fazenda e recortado pelo limite do talhão do seu cadastro. Daí em diante o trabalho é nosso.
Dinheiro ficando para trás.
Sem a linha de plantio no piloto, a colhedora sai do eixo da fileira: pisa a soqueira, corta torto e deixa cana no chão. Cada metro fora da linha é tonelada que não chega à usina.
A máquina segue a fileira de verdade.
As linhas que a IA traça sobre o mosaico vão para o piloto automático da frota. Colhedora e transbordo andam no eixo da cana, sem pisar a soqueira.
Quanto de falha tem aqui?
Andando na rua da cana, o olho chuta. A fileira da frente esconde a de trás, a perspectiva encolhe os buracos e cada pessoa dá um número diferente. É assim que se decide replantio no achismo.
As falhas onde estão de verdade.
A rede neural traça cada linha de plantio e marca cada trecho sem cana, em metros. O índice de Stolf sai do talhão inteiro, linha por linha — não de uma amostra no campo.
Talhão ilustrativo, montado para esta demonstração.
Do voo ao relatório, sem nada para instalar.
Você envia o mosaico do voo e o polígono dos talhões. A IA faz o trabalho pesado; a nossa equipe confere tudo antes de sair.
O drone cobre o talhão
Qualquer drone com câmera RGB. As fotos viram um único mosaico georreferenciado.
A imagem entra na régua
Reamostrada para 3 cm por pixel na UTM da fazenda e recortada pelo limite do talhão do seu cadastro.
Cada linha de cana traçada
Uma rede de visão computacional (UNet++) desenha cada linha de contorno a contorno, no espaçamento do plantio.
Os trechos sem cana
Ao longo de cada linha, a IA marca onde não há planta. Touceira pequena e cana atrasada não contam.
Falha vira metros
Cada falha é projetada na linha de plantio e medida em metros. A soma dá o índice do talhão.
PDF e shapefiles
Índice, classe Stolf e perda estimada no PDF; linhas e falhas em shapefile. Tudo conferido pela equipe.
Uma AgTech nascida do dia a dia do canavial.
Modelos de Deep Learning treinados em milhares de hectares de canaviais brasileiros, com a IA treinada todos os dias. A IA faz 95% do trabalho; os 5% finais são a validação da nossa equipe. Nenhum dado sai sem conferência.
Dados que viram decisão
Dar a cada produtor ferramentas precisas e acessíveis, que transformem dados em decisões estratégicas, e tornar a gestão agrícola mais inteligente, sustentável e rentável.
O futuro tecnológico do agro
Ser a empresa que revoluciona o uso de dados de precisão na cana-de-açúcar com Inteligência Artificial, garantindo o futuro tecnológico do agronegócio nacional.
a cada 10 ha
Em estudo de agricultura de precisão, a perda na colheita caiu de 7,4% para 2,5% de 140 t/ha com piloto automático e linhas restituídas: +6,8 t/ha. A R$ 130/t, são R$ 8.840 por safra a cada 10 ha.
Dois produtos, contratados separadamente.
Você escolhe no envio o que quer receber. As linhas são sempre calculadas por dentro (a falha depende delas), mas só viram entregável se forem contratadas.
Onde o canavial não rendeu
Para cada talhão: área total, hectares em falha e a porcentagem sobre o total, índice de falhas, quantidade de ocorrências, maior falha, classe de uniformidade e a perda estimada em toneladas e em reais. Entregue em PDF e em shapefile, no portal do cliente ou por e-mail.
As linhas de plantio no seu GIS
Cada linha de cana traçada sobre o mosaico e recortada no limite do talhão: metros lineares, número de linhas e o espaçamento padronizado. Entregue em shapefile e em um PDF com o mapa e um detalhe linha a linha.
Números que o agrônomo reconhece.
O índice de falhas segue o método de Stolf (1986), a referência brasileira para avaliar plantio de cana. A diferença é que aqui ele é medido no talhão inteiro, linha por linha, em vez de amostrado no campo.
A perda estimada usa o fator de Stolf sobre o índice e a produtividade de referência do estágio (TCH), e vira reais pelo ATR. O relatório mostra a conta e as premissas; você pode informar o seu TCH.
| Classe (Stolf) | Índice | Leitura |
|---|---|---|
| Excelente | 0 – 10 % | plantio uniforme |
| Normal | 10 – 20 % | dentro do esperado |
| Subnormal | 20 – 35 % | replantio pontual |
| Ruim | 35 – 50 % | replantio de áreas |
| Péssimo | > 50 % | reforma |
Você voa. Nós processamos. O talhão chega pronto.
Nada para instalar
Você só envia a imagem do voo. O processamento e a conferência são nossos, e nada chega a você antes da aprovação final da nossa equipe.
Seus dados no mapa
Com o seu acesso de cliente, cada talhão fica numa página para ver os dados no mapa e baixar o relatório em PDF e o shapefile das linhas e das falhas.
Ou tudo por e-mail
Prefere não usar o portal? O relatório e os arquivos de cada talhão chegam prontos no seu e-mail, sem nenhum passo a mais.
O que os clientes perguntam.
Que imagem preciso enviar?
Um ortomosaico RGB do talhão, venha de drone ou VANT. Cana em plantio ou soca jovem dá o melhor resultado; em soca fechada as linhas somem sob o dossel e o índice perde sentido.
O que conta como falha?
Trecho de linha onde não há planta: sem brotação, sem touceira, nada nascendo. Cana atrasada e touceira pequena não são falha.
Quanto tempo leva?
Com os dados prontos para processar — o mosaico já processado e o polígono dos talhões — o prazo é de até 5 dias úteis. Se for preciso desenhar os talhões, processar as imagens ou fazer o voo no local, o prazo varia conforme a etapa em que os dados chegam, e fica combinado antes de começar.
O que eu recebo?
O relatório em PDF e o shapefile das linhas e das falhas de cada talhão. Você acessa tudo no portal, com o seu acesso de cliente, para ver os dados e baixar — ou recebe por e-mail, como preferir.
E se eu discordar de uma falha?
Basta nos devolver o shapefile com a sua apuração. Nós corrigimos e reenviamos o relatório.
Peça uma demonstração com um voo seu.
Mande um mosaico próprio e te devolvemos um relatório teste. Escreva para:
contato@harvest-ai.com.brHarvest AI · Borges Soluções Tecnológicas LTDA · CNPJ 61.619.778/0001-78 · Pitangueiras/SP