Imagens tiradas de um veículo aéreo não tripulado, processadas com software livre, ajudam a avaliar parâmetros de estresse hídrico em experimentos com milho e selecionar variedades mais adaptadas à escassez de água.

   Um método usando software livre e um drone com câmera de baixo custo tornou possível selecionar plantas de milho tolerantes à seca. A ferramenta contribui para a seleção de plantas que podem suportar melhor o estresse hídrico, um dos impactos das mudanças climáticas na agricultura.

   Os resultados dos experimentos foram publicados em um artigo no Plant Phenome Journal (DOI: 10.1002/ppj2.70015). Os autores são associados ao Genômica para Mudanças Climáticas (GCCRC), um Centro de Pesquisa em Engenharia (ERC) criado com o apoio da FAPESP e da Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), no estado de São Paulo, Brasil.

   “Experimentos com plantas geneticamente modificadas são caros. Esse método nos permitiu avaliar a tolerância das plantas à seca em uma área relativamente pequena, usando software livre e uma câmera RGB mais simples, que captou os parâmetros do experimento de forma mais eficaz do que a câmera multiespectral, mais cara”, diz Helcio Duarte Pereira, pesquisador do GCCRC com bolsa da FAPESP e primeiro autor do estudo.

   O método permitiu uma coleta de dados otimizada, mais rápida e barata. Métodos convencionais exigem medições manuais, às vezes com equipamentos caros e processos lentos. Além disso, algumas características só podem ser medidas no fim do ciclo de vida da planta. Com o drone, o trabalho que levaria dias pode ser feito em poucas horas, permitindo avaliar as plantas em diferentes estágios de crescimento.

   A abordagem também permite acompanhar o desenvolvimento das plantas ao longo do seu ciclo de crescimento. “A análise contínua, em diferentes estágios do ciclo de vida da planta, foi essencial para entender como elas respondem ao estresse hídrico, além de possibilitar prever como se comportariam em outras áreas”, explica Juliana Yassitepe, pesquisadora do GCCRC e da EMBRAPA Agricultura Digital, que coordenou o estudo.

   Durante a estação seca de 2023, entre abril e setembro, os pesquisadores realizaram uma série de voos em um sítio experimental em Campinas. O local foi plantado com 21 variedades de milho, três convencionais e 18 geneticamente modificadas para superexpressar genes potencialmente associados à resistência ao estresse hídrico.

   No experimento, a única diferença de tratamento entre as plantas foi que metade recebeu irrigação durante todo o seu ciclo de vida, enquanto a outra metade foi submetida à seca.

   Cada voo durou 10 minutos e rendeu 290 imagens. Os pesquisadores selecionaram 13 voos feitos com a câmera multiespectral, que captura espectros não visíveis, como o infravermelho, e 18 com a câmera RGB, que é bem mais barata e captura três cores ou faixas: vermelho, verde e azul.

   As imagens foram analisadas por meio de um software livre que permitiu o cruzamento das faixas obtidas nas imagens. Para determinar o que as diferenças de cor nas imagens indicavam, os pesquisadores fizeram uma série de medições convencionais das plantas no solo. A partir daí, eles conseguiram definir os parâmetros de estresse hídrico e calibrar os modelos preditivos.

   Os resultados apresentados a partir das imagens da câmera mais barata se mostraram mais confiáveis ​​e precisos, tornando a tecnologia acessível para programas de melhoramento em larga escala.

   Além de reduzir os custos operacionais, o método permite que os estudos sejam realizados em áreas menores, o que é especialmente útil em projetos com recursos limitados. “Nem sempre temos sementes suficientes para plantar em áreas muito grandes, o que é um gargalo nesse tipo de pesquisa”, diz Yassitepe.

   Os pesquisadores também ressaltam que os voos mais baixos do drone permitem obter imagens de alta resolução, o que se justifica em áreas experimentais menores, ajudando a obter dados mais precisos.

   Por fim, embora não seja o objetivo principal do grupo, o avanço abre caminho para que outros grupos de pesquisa ou startups desenvolvam aplicações voltadas diretamente para produtores ou empresas de melhoramento.

   “Existem aplicações no mercado que permitem avaliar, por exemplo, a clorofila na planta e, assim, determinar os níveis de nitrogênio. Isso possibilita ajustar a fertilização conforme a necessidade”, diz Pereira.

   Para Yassitepe, os índices avaliados no estudo podem servir de base para o desenvolvimento de aplicações que façam medições automatizadas do estresse hídrico em diferentes culturas agrícolas ou florestais.