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Pesquisa usa drones para detectar doenças na lavoura

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Publicado: Quarta, 25 de Janeiro de 2017, 10h32 | Última atualização em Domingo, 05 de Novembro de 2017, 22h08 | Acessos: 1465

Pesquisadores estão desenvolvendo método para encontrar doenças na lavoura por meio de imagens aéreas realizadas com a ajuda de drones.

imagem sem descrição.

Pesquisa que vem sendo realizada em Rio Verde, pela Rede Arco Norte/ Polo de Inovação do IF Goiano, busca desenvolver um método para encontrar doenças na lavoura, por meio de imagens aéreas realizadas com a ajuda de drones. O projeto está trabalhando com algumas espécies de fungos e nematoides de grande importância em lavouras de milho, soja e feijão.

Atualmente, quando o agrônomo quer descobrir onde estão e quais são as doenças que estão prejudicando as culturas, ele coleta amostras em diversos pontos da área cultivada e analisa em laboratório. O problema é que esse procedimento toma bastante tempo e não garante resultados satisfatórios.

Os nematoides, por exemplo, são organismos que atacam as plantas em áreas relativamente concentradas, formando espécies de “buracos” nas plantações, as chamadas “reboleiras”. Mas dependendo da condição da planta e do nematoide, o problema pode ser pouco visível e passar despercebido aos olhos do técnico. Nesse caso, ele acaba não coletando amostra do local afetado, o que prejudica o diagnóstico.

O projeto em desenvolvimento no IF Goiano utiliza um sensor que detecta variações de cor nas folhas das plantas que são imperceptíveis à visão humana. Esse sensor fica acoplado a um drone equipado também com GPS. Em um voo rápido, o equipamento faz uma série de fotos e o mapeamento da área e, com a ajuda de um software que analisa as imagens, são apontados os possíveis focos de doenças.

Depois disso, os pesquisadores vão coletar amostras dos locais suspeitos e verificar se, de fato, possuem doenças. Cruzando os dados, a ideia é encontrar “padrões de reflectância” que indiquem com mais certeza a existência dessas doenças. Esses “padrões de reflectância” são uma espécie de “assinatura” do problema na planta, que os sensores conseguem registrar.

“O futuro da agricultura é conseguir, com essas imagens, reduzir a quantidade de amostras a serem coletadas. Assim, o agrônomo ou técnico não precisaria mais ir a campo ou iria com menos frequência para constatar se é nematoide e de qual nematoide se trata”, explicou Alaerson Maia Geraldine, coordenador do projeto. O pesquisador lembra, entretanto, que essa possibilidade por enquanto é somente uma hipótese que está sendo trabalhada. “Ainda não sabemos se isso será realmente possível a nível comercial, mas estamos trabalhando com essa ideia”, explica.

Além do diagnóstico, o próprio tratamento pode se tornar mais eficaz ao ser direcionado somente às áreas afetadas. “O objetivo do nosso projeto é utilizar a imagem da área, que é georreferenciada, para direcionar as aplicações de defensivos agrícolas somente nas áreas realmente afetadas, o que pode diminuir os custos para o produtor”. E, não menos importante, isso significa ganhos na busca de uma agricultura sustentável, reduzindo impactos ao meio ambiente pela diminuição do uso de defensivos agrícolas.

O pesquisador lembrou que algo semelhante já é feito, por exemplo, com a cultura do trigo na França. Lá a adubação nitrogenada é recomendada a partir de imagens da lavoura feitas com sensores instalados em drones. As imagens das plantas são analisadas por softwares que identificam marcas nas plantas e sinalizam os locais que possuem deficiência de nitrogênio no solo.

Para doenças e pragas, no entanto, o método ainda é pouco estudado, porque os sintomas nas imagens são mais difíceis de identificar e podem ser confundidos. “Existem vários fatores que interferem em um diagnóstico por imagem como, por exemplo, a radiação solar”, explica. Alaerson reforça também que possivelmente os sensores ainda não são tão precisos para registrar todas as nuances necessárias, mas várias empresas vêm investindo pesado no aprimoramento desses sensores. O objetivo do projeto é justamente contribuir para que essa tecnologia se desenvolva”, conclui.

Karen Terossi (em colaboração)

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