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Nova tecnologia detecta parasitas nas lavouras de soja

Desenvolvida pela Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (EMBRAPII), inovação promete reduzir custos de produção e melhorar a gestão de informações no campo.

A unidade da Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial (EMBRAPII) em Tecnologias Agroindustriais, no Instituto Federal Goiano, está desenvolvendo um sensor capaz de detectar parasitas na lavoura de soja, por meio de imagens aéreas. A solução, realizada em parceria com a empresa Aircout e co-financiado pela EMBRAPII (Empresa Brasileira de Pesquisa e Inovação Industrial), conta com inteligência artificial capaz de fornecer indicações de áreas afetadas e recomendações de manejo ao produtor.



A incidência do parasita nematoide gera o crescimento deficiente da planta provocando problemas na lavoura. Estima-se que 10% das perdas anuais da produção internacional de soja sejam causadas pelo verme. No Brasil, contabiliza-se prejuízos de R$ 16 bilhões. 

Os produtores encontram dificuldades para diagnosticar a presença do verme, uma vez que eles são invisíveis a olho nu e vivem no solo alimentando-se de nutrientes das raízes. Para identificá-lo, a solução utiliza o processamento de imagens aéreas para acompanhar alterações no metabolismo da planta e aferir o índice de temperatura e cor das plantas, por exemplo. 

Cruzando essas imagens georreferenciadas com análises convencionais de solo, é possível encontrar “padrões”, ou seja, associar determinada cor a incidência de uma praga. O projeto soma R$ 967 mil em investimentos, 1/3 conta com recursos não reembolsáveis da EMBRAPII.

De acordo com o coordenador do projeto, Alaerson Maia Geraldine, a inovação em desenvolvimento representa um importante avanço científico-tecnológico para a agricultura. “A solução converte conhecimentos da pesquisa básica em soluções simples e é de fácil execução para o agricultor indo ao encontro dos novos modos de fazer agricultura, pois utiliza ferramentas como big data e inteligência artificial para um manejo mais preciso”, explicou.


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Fonte: Datagro