Drones, sensores e inteligência artificial ajudam a identificar mais rápido variedades de milho tolerantes à seca

Imagens do experimento de seca com plantas de milho sob diferentes bandas espectrais e índices de vegetação
GCCRC
Imagens captadas por drones equipados com câmeras RGB e multiespectral e analisadas por inteligência artificial podem ajudar pesquisadores a identificar, de forma mais rápida, variedades de milho mais tolerantes à seca, reduzindo o tempo gasto na avaliação de materiais em campo.
A pesquisa, publicada em artigo na revista Frontiers in Plant Science, foi desenvolvida durante o estágio de pós-doutorado de Helcio Pereira no Centro de Pesquisa em Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas (GCCRC, na sigla em inglês), constituído pela Embrapa e Fapesp na Unicamp.
Os experimentos foram realizados ao longo de dois anos com 28 híbridos de milho, variedades obtidas a partir do cruzamento de diferentes linhagens.
Segundo Pereira, os materiais foram cultivados em duas condições: uma irrigada e outra sem irrigação, planejada para submeter culturas ao estresse hídrico.
Durante esse período, drones equipados com câmeras RGB e multiespectral sobrevoaram as áreas de cultivo para registrar imagens das lavouras.
Paralelamente, a equipe realizou as avaliações tradicionais de campo, medindo características como produção de grãos, altura das plantas, tempo até o florescimento e dimensões das espigas.
Essas informações serviram de base para treinar os modelos de inteligência artificial para classificar, a partir das imagens, quais materiais eram mais tolerantes e quais eram mais suscetíveis ao estresse hídrico.
Hoje, esse tipo de classificação ainda depende de avaliações realizadas diretamente no campo.
Segundo Pereira, não existe um sistema automatizado capaz de identificar, em experimentos agrícolas, quais materiais são mais tolerantes ao estresse hídrico.
"A vantagem do que a gente propôs não é substituir a medição tradicional.
Seria um ganho operacional, um ganho em economia.
Porque, por imagem, você pode fazer mais rápido e mais barato”, diz ele.
Segundo o pesquisador, a ferramenta foi pensada para apoiar programas de melhoramento genético, especialmente nas fases em que muitos materiais precisam ser avaliados para definir quais continuarão sendo estudados.
"Seria um apoio à pesquisa, mais voltado ao melhoramento genético numa fase inicial, intermediária do programa de melhoramento, quando você tenta avaliar muitos materiais.
Alguns vão seguir para frente, outros vão ser descartados.
Seria ter um protocolo que possa aplicar para identificar quem é tolerante, suscetível, quem vai ser selecionado ou quem vai ser descartado.
Seria essa a finalidade", diz.
Embora o estudo tenha sido realizado com milho, a metodologia pode ser adaptada para outras culturas, desde que os modelos sejam treinados para reconhecer as características específicas de cada espécie.
No caso do milho, por exemplo, uma característica importante para identificar a tolerância ao estresse hídrico é o intervalo entre o florescimento masculino e o feminino, disse Pereira.
Em culturas como a da soja, essa característica não existe, o que exige adaptações.
Segundo Pereira, o estudo está alinhado aos objetivos do GCCRC de desenvolver soluções para a agricultura em um cenário de mudanças climáticas.
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