O brasileiro que “colhe” cana na Suíça
Responsável pelo desenvolvimento de soluções de monitoramento de canaviais na Gamaya, o paulista Michael Daamen traduz a linguagem do campo para os softwares da empresa
A sede global da GAMAYA, em Morges, na Suíça, fica entre as cidades de Genebra e Lausanne e a poucos quilômetros da fronteira com a França. O francês é o idioma mais falado na região. Dentro do escritório — frequentado por cidadãos de 10 diferentes países — , a comunicação é quase toda em Inglês. Quando o assunto é cana-de-açúcar, porém, a voz que guia o desenvolvimento dos produtos que a agtech desenvolve para o monitoramento remoto dos canaviais fala a língua do seu principal mercado: Português, com leve sotaque do interior de São Paulo.
Não se engane pelo nome. O sobrenome tem origem holandesa, mas Michael Daamen, gerente de produtos para cana na GAMAYA é bem brasileiro. Nascido há 40 anos e criado em fazenda na região de Itapetininga, Sudoeste paulista, formou-se em Engenharia Agrícola pela Universidade de Campinas (Unicamp), onde, há cerca de 20 anos, começou a conviver com os desafios do sensoriamento remoto nos canaviais.
Michael pedala cerca de 4 quilômetros entre sua casa e a sede da GAMAYA. E, quando chega lá, mergulha no universo dos canaviais. A equipe que ele lidera se dedica a desenvolver soluções para que usinas e fornecedores de cana possam “enxergar” seus canaviais por inteiro e durante toda a safra com a ajuda de drones, satélites e avançadas tecnologias de processamento imagem com base em inteligência artificial e machine learning. A GAMAYA é líder global e pioneira no uso de imagens hiperespectrais na agricultura e tem, como primeiro foco, justamente a cultura da cana e, especificamente, no território brasileiro.
No ano passado, a empresa lançou no país o CANEFIT, portifólio de soluções de sensoriamento de canaviais que combina o uso de imagens capturadas por drones e satélites. No pacote estão cinco produtos: Falhas e Linhas Básicas de Plantio, Detecção de Daninhas por Drone, Monitoramento de Daninhas por Satélite, Monitoramento de Canaviais e Linhas de Colheita com Precisão (para saber mais sobre o CANEFIT, clique aqui).
“Com nossos produtos, entregamos aos gestores agrícolas um senso de controle de tudo o que acontece no canavial, como nunca ele teve antes”, afirma Michael. “Esse é o benefício intangível da nossa tecnologia, mas ao usá-las eles poderão também entender na prática os resultados financeiros com a otimização dos recursos, humanos e de insumos, e os ganhos de produtividade e rentabilidade”.
PIONEIRISMO
Michael pode ser considerado um veterano do sensoriamento remoto de canaviais. Seu primeiro contato com o tema aconteceu ainda como estudante na Unicamp. Na época, o laboratório de geoprocessamento da Faculdade de Engenharia Agrícola (Feagri) reuniu esforços de várias instituições, como Fapesp, Inpe, Unesp e CTC para realizar os primeiros estudos relacionando imagens de satélite com o desenvolvimento dos canaviais. “Agora está virando realidade, mas já naquele tempo dava para perceber que seria possível monitorar todas as áreas e ter uma visão holística das usinas, mapear toda a desuniformidade, todo o crescimento dos talhões de uma vez só”, conta.
O desafio, então, era imenso. “Não se pensava em imagens de alta resolução, mas na frequência que elas eram obtidas. Tínhamos uma imagem por ano, no máximo três. Era muito difícil colocar as ideias em prática. Víamos algumas correlações em experimentos muito específicos, mas com a pouca frequência de imagens, os avanços eram muito lentos”.
Ainda na faculdade, Michael fez estágio com sensoriamento remoto voltado para zoneamento agrícola na Embrapa Meio Ambiente. Formado, mudou-se para a Holanda, onde cursos mestrado na Universidade de Wageningen, referência em ciências naturais agricultura e meio ambiente na Europa. Sua área de pesquisa foi a ciência da geoinformação aplicada ao meio ambiente. Nesse período, estagiou em uma empresa que produzia mapas NDVI para agricultura — um ano. 4 anos na Holanda.
Foram quatro anos na Holanda. Na volta ao Brasil, em 2009, trabalhou na divisão de satélites do grupo Airbus, em um momento em que a implantação do Cadastro Ambiental Rural e de programas de controle do desmatamento na Amazônia impulsionaram o uso de imagens no monitoramento de áreas agrícolas. Em 2014, retornou aos canaviais ao se juntar ao CTC, onde se iniciavam testes de monitoramento de canaviais com o uso de drones.
“O CTC tinha muitos dados históricos e conhecimento de ambiente de produção, assim dava pra fazer bastante correlação e chegar próximo a uma estimativa de produtividade”, lembra. A dificuldade, então era o inverso dos tempos da Unicamp: imagens com muita resolução, enorme quantidade de dados e, por isso, gargalo no processamento.
A LÍNGUA DO CAMPO
Foi nos tempos de CTC que os caminhos de Michael e da GAMAYA se cruzaram, em 2018. A empresa brasileira e a agtech suíça, que realizava testes de suas tecnologias no Brasil, estudaram uma parceria para o uso de imagens hiperespectrais feitas por satélites para a identificação e o mapeamento de variedades de cana nos talhões. Os contatos iniciais com o engenheiro agrícola evoluíram para um convite para que se juntasse ao time de desenvolvimento de produtos da GAMAYA na Suíça.
Em um time com tantos idiomas e nacionalidades diferentes, o profissional ganhou espaço por funcionar como uma ponte entre duas linguagens diferentes. “O desafio de uma empresa de tecnologia como a Gamaya, mais orientada para software e hardware, é mexer com a natureza, traduzir os processos agronômicos para os algoritmos”, explica Michael. “Minha maior contribuição foi ajudar a empresa a falar com os dois mundos. O fato de eu conhecer o campo e ter trabalhado sempre com sensoriamento, que é mais ligado com computação, permitiu que eu me adaptasse bem ao desafio”.
DIFERENCIAIS
A soma das expertises da equipe ajuda a posicionar a GAMAYA como uma empresa única em suas soluções de agricultura digital. Quais seus principais diferenciais? Qual o benefício gerado pelo uso de seus produtos? Confira a visão de Michael:
· “Empresas de origem agronômicas conhecem o setor, mas não tem capacidade de processamento. Empresas internacionais de monitoramento em grande frequência não se adaptaram às peculiaridades da cana, porque é uma cultura muito específica dos trópicos. Uma usina é um quebra-cabeças, com várias unidades de manejo diferentes, plantio em datas diferentes, variedades diferentes. Cada bloco de manejo se comporta de maneira diferente. Por isso, na cana, soluções genéricas não se adaptam da mesma forma como ocorre como em culturas como soja e milho.”
· “A cana é uma cultura semi-perene. Leva tempo para que usinas e produtores entendam o valor de algumas soluções e a tecnologia precisa estar sempre evoluindo para atingir seu maior potencial. Aqui estamos sempre aperfeiçoando os produtos e, quanto mais informações e dados temos, melhores eles ficam graças aos sistemas de inteligência artificial e machine learning. Com a sucessão das safras, elas vão gerar mais valor para o cliente”.
· “Um dos maiores diferenciais da GAMAYA é a escala. Na cana estava faltando quem pudesse atender ao tamanho das unidades de produção e das operações. Faltava disponibilidade com alta revisita, faltava gente capaz de processar dados para ajudar na produção. Em 2014, por exemplo, voamos com drone no CTC para identificar falhas. Mas só cobriu um talhão. Isso não é nada em uma usina. Diferencial é poder voar toa a área de plantio e, desde o plantio, saber onde estão as falhas, as linhas de restituição e onde fazer o controle de daninhas. O manejo agrícola de uma usina é uma operação muito dinâmica, com plantio o ano inteiro e colheita por dez meses. Com isso, há uma combinação de 16 ou mais possibilidades de comportamento da cana, conforme época de plantio e colheita. Não dá para ter monitoramento real sem a possibilidade de processamento em larga escala”.
· “Conseguimos adaptar melhor os nossos produtos de software as a service às necessidades do setor. Um exemplo é a velocidade para fazer ortomosaicos e disponibilizar online. Isso gera resultados rápidos e assertivos para as usinas, que ganham agilidade e precisão na tomada de decisões”
· “Só informação não basta, tem de ter ações. Acompanhar como o produto é usado. O exemplo das falhas de plantio é mais intuitivo. Replantar não era prática comum porque a usina não sabia onde elas estavam ou recebia a informação quando não adiantava mais agir. Não adiantava receber informação com demora. Plantar cana nova onde a outra já está alta não vai dar resultado, ela será sufocada. A informação rápida e precisa ajuda na ação e gera valor”.
· “Nem sempre é fácil convencer as usinas sobre os custos de investir em sistemas de sensoriamento remoto. No monitoramento de canaviais por satélite, por exemplo, há o custo de recorrência na aquisição das imagens. Mas podemos mostrar que há ganhos como no direcionamento do trabalho de campo de equipes de qualidade e de controle de pragas e doenças. O monitoramento reduz o gasto com equipes e gera ganhos de eficiência com o trabalho mais efetivo. Melhora a quantificação do trabalho, as medições são mais precisas. E ganha em rapidez: faz a inspeção em tempo mais rápido e, assim, controla mais rápido, reduzindo perdas.
A EVOLUÇÃO
Em 2020, a GAMAYA fez o lançamento comercial das soluções CANEFIT. O time de Michael trabalhou arduamente para que elas se tornassem realidade. Ao mesmo tempo, já estava de olho na evolução desses produtos, que começarão a ser disponibilizadas ainda este ano em projetos pilotos junto aos clientes da companhia. Ele antecipa alguns dos novos recursos e produtos que serão incorporados, como classificação das anomalias nos canaviais a partir da análise de variações das imagens em relação ao tempo de desenvolvimento da cultura, estimativas de produtividade mais precisas e indicadores dos níveis de ATR nas plantas, que permitirão fazer cálculos mais precisos do resultado financeiro de cada talhão e, assim, planejar melhor a colheita. “O produtor saberá quando poderá extrair melhor valor dos talhões”, explica.
Segundo Michael, ao longo dos anos de testes e agora com a operação comercial do CANEFIT a empresa conseguiu montar uma “biblioteca de comportamentos” de canaviais em diferentes situações, que proporciona a alimentação dos sistemas de análise da empresa. O ritmo de desenvolvimento no QG da GAMAYA tende a ficar ainda mais intenso. “A parte mais difícil do nosso trabalho é a construção da base de dados para monitoramento automático, que está bem avançada. Colocando isso em prática e com validação de campo, vamos conseguir ensinar a máquina de forma exponencial”, diz o brasileiro, em bom português.
Para saber mais e conhecer em detalhes as soluções CANEFIT, entre contanto conosco através do email brasil@gamaya.com.
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