Cientistas brasileiros desenvolveram uma plataforma para o diagnóstico da ferrugem asiática da soja, uma das doenças mais severas da cultura. A tecnologia integra inteligência artificial à análise combinada de dados climáticos, agronômicos e de imagens digitais. Hospedado em nuvem, o sistema avalia o risco de ocorrência da doença e gera relatórios com recomendações técnicas de manejo, contribuindo para decisões mais precisas no campo. Agora, os pesquisadores buscam parceiros privados para viabilizar a transferência da solução ao setor produtivo.
O modelo reúne dados de sensores ambientais, imagens digitais das folhas e parâmetros agronômicos, como cultivar, espaçamento e calendário de plantio. Os resultados são apresentados em um painel on-line, que permite aos agricultores acompanhar séries temporais de dados climáticos e imagens das plantas.
O sistema foi desenvolvido no âmbito do projeto Ferramenta Digital Avançada para o Gerenciamento de Riscos Agrícolas, apoiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). A iniciativa integrou parte do doutorado do cientista da computação Ricardo Alexandre Neves na Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), sob a orientação do pesquisador da Embrapa Instrumentação (SP) Paulo Cruvinel.
Fusão de dados facilita diagnóstico
Os cientistas desenvolveram o sistema por on-farm research – pesquisa a campo diretamente no ambiente de produção -, em um modelo que utiliza variáveis climáticas, dados relacionados às plantas de soja, e informações obtidas a partir de imagens digitais de folhas da soja. As variáveis climatológicas foram observadas no período de monitoramento na área da cultura.
“A tecnologia classifica a favorabilidade da doença em três níveis, baixo, médio e alto, a depender da combinação do conjunto das variáveis relacionadas ao estágio de infestação. Com isso, é possível realizar diagnósticos e prognósticos de controle da doença, com maior eficácia e precisão”, complementa Neves. Segundo ele, o nível de favorabilidade é definido por inferência estatística em função do comportamento do conjunto das variáveis consideradas e relacionadas à ocorrência da doença.
Os pesquisadores explicam que o sistema funciona a partir da junção de dados. Os principais viabilizam a análise de fatores essenciais ao desenvolvimento do fungo, como o período de molhamento foliar – umidade relativa acima de 90%, na faixa de temperatura entre 15°C e 28°C – ou o ponto de orvalho.
O trabalho utiliza técnicas avançadas e específicas de processamento para extrair informações das imagens digitais de folhas da soja. Padrões de cor, como verde, amarelo e marrom, estão associados aos estágios de evolução da doença.
Cruvinel conta que, para a fusão desses dados, o estudo avaliou dois métodos. O sistema, por fim, utiliza o modelo de Cadeias Ocultas de Markov, que oferece robustez, eficácia e eficiência ao processo de suporte à decisão. Essa metodologia se mostrou superior à de lógica Fuzzy (difusa), alcançando 100% de acerto na correspondência dos cenários avaliados sobre riscos de ocorrência da ferrugem asiática em áreas de cultura de soja.
“O modelo desenvolvido para a fusão de dados de diferentes variáveis oportunizou estruturar uma base de regras completa, que considera sistematicamente diferentes situações em que seja provável a doença ocorrer”, diz o pesquisador.
Durante o estudo de quatro anos com a cultivar convencional BRS 537 da Embrapa Soja (PR), os pesquisadores utilizaram mais de 2 gigabytes de dados por ciclo de cultura, considerando informações coletadas em lavoura real durante o cultivo, em parcelas georreferenciadas na região de Poxoréu (MT) e fotografadas sob índices de iluminação conhecidos.
Dados estão à disposição dos produtores na web
Os relatórios analíticos disponibilizados no painel de controle foram constituídos com base em um histórico de vinte anos e possibilitam avaliar períodos de ciclos da cultura. O sistema possui interface amigável para navegação, organizada, com informações básicas e de interesse para produtores e potenciais usuários.
De acordo com Cruvinel e Neves, os relatórios gerenciais buscam apoiar as tomadas de decisão do produtor quanto à gestão das áreas de plantio, possibilitando avaliar a ocorrência ou não da ferrugem asiática e o estágio de severidade da doença. Além disso, apresentam recomendações agronômicas baseadas no diagnóstico para o controle da doença.
Cruvinel acrescenta que esses relatórios se encontram na aba “Recomendações Agrícolas” do painel de controle, onde há também um link para o site AGROFIT, banco de informações sobre os produtos agroquímicos e afins registrados pelo Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa), para consultas e seleção de fungicidas recomendados para o controle da ferrugem asiática.
Solução reduz uso de fungicidas
Os pesquisadores afirmam que o sistema viabiliza o monitoramento da presença ou não da ferrugem asiática da soja, bem como a avaliação da dinâmica de ocorrência da doença, em seus diferentes estágios de severidade e risco no processo agrícola produtivo.
“O ponto-chave da pesquisa foi criar um método que integra dados heterogêneos para oferecer um diagnóstico mais confiável. Depender apenas de imagens ou apenas de dados climáticos isolados não é suficiente para uma avaliação precisa, o que pode levar a diagnósticos falso-positivos. Além disso, a solução oferece prevenção e uso racional de fungicidas”, afirma Neves, que é atualmente professor do Instituto Federal de São Paulo (IFSP), campus de São João da Boa Vista.
Fonte: Agência de Notícias Embrapa
