Hospedado em nuvem, o sistema avalia o risco de ocorrência da ferrugem 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.

Severidade da ferrugem gera prejuízos

A soja tem importância econômica global, devido a sua versatilidade. No Brasil, a estimativa da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) para a safra 2025/26 é de cerca de 177,6 milhões de toneladas, um aumento de 3,6% na área cultivada, totalizando 49,1 milhões de hectares.

O grão é matéria-prima para alimentos, ração animal e biocombustíveis. Mas dados da Embrapa apontam que a ferrugem asiática, provocada pelo patógeno Phakopsora pachyrhizi, pode causar até 80% de perdas na lavoura e gerar custos com o controle, que podem ultrapassar US$ 2 bilhões por safra.

A disseminação da doença é feita pelo vento, que pode espalhar o fungo na própria lavoura, em áreas vizinhas ou distantes. Portanto, dificulta seu controle. O controle utiliza fungicidas químicos, mas a ferrugem asiática está cada vez mais resistente às diversas classes desses defensivos.

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“Para obter uma lavoura livre da ferrugem asiática, pode haver excesso de aplicações. Isso implica em prejuízos ao meio ambiente e aos produtores, uma vez que impacta nos custos de produção”, afirma Cruvinel.

A doença se manifesta inicialmente com manchas amareladas ou alaranjadas. No estágio intermediário, essas manchas se expandem e formam áreas avermelhadas maiores. Na fase avançada, as áreas afetadas tornam-se castanhas e cobrem grandes porções da folha, que perece.

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 18°C e 26,5°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

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 têm por objetivo apoiar às 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 de apresentar recomendações agronômicas baseadas no diagnóstico para o controle da doença.

Cruvinel acrescenta que o relatório é exibido 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.

Sistema é validado por especialistas

Para Bernardo Vieira e Katia Nechet, fitopatologistas da Embrapa Meio Ambiente (SP) a solução desenvolvida é de grande valia para o produtor, pois cruzou dados obtidos de imagens de folhas de soja com ferrugem asiática, cujos sintomas e severidade foram avaliados por especialistas, e dados climáticos coletados por sensores ambientais.

Os pesquisadores pontuam que o modelo desenvolvido e validado tem como mérito fornecer estimativas mais acuradas e precisas para prever a propensão climática favorável à progressão da doença.

“Na prática, o método propicia a tomada de medidas de controle em campo antes que a doença atinja alta severidade, uma vez que permite aos produtores decidirem, de forma antecipada, o melhor momento para utilização de medidas de controle”, ressaltam Vieira e Nechet, que participaram da validação do modelo, além de outros especialistas.

Por Canal Rural.

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