O potencial de cultivo da soja no Brasil tem sido impulsionado por meio de adaptações tecnológicas, práticas de manejo e introdução de novas cultivares nas diversas regiões. Mesmo assim, estes avanços não impedem a ocorrência de problemas fitossanitários. Estimam-se perdas em torno de 75% da produtividade das lavouras em função de doenças, dentre as quais destaca-se pelo potencial de infecção, pressão e distribuição nas regiões produtoras a ferrugem-asiática, causada pelo fungo Phakopsora pachyrhizi.
Identificar e quantificar corretamente a severidade das doenças é essencial para a escolha da estratégia de manejo adequada, isto é, eficaz, sustentável e viável. Há anos várias ferramentas de fitopatometria têm sido estudadas para essa função, mas algumas com praticabilidade baixa e pouco utilizadas atualmente. Em geral, a avaliação da severidade da ferrugem é feita in loco, quantificando visualmente a porção da área de alguns folíolos coletados dos terços inferior, médio e superior das plantas, por meio de escala diagramática, o que necessita, obviamente, de certo treinamento por parte do avaliador. Não deixando de ser um serviço laborioso.
Resultados obtidos de estudos com uso de imagens digitais do limbo foliar (Figura 1) e imagens aéreas de parcelas experimentais (Figura 2) capturadas por Vants (veículos aéreos não tripulados – os populares drones) têm apontado precisão acima de 80% na detecção e quantificação da ferrugem. O sucesso e a viabilidade de uso dessas tecnologias estão associados ao desenvolvimento de novos sensores remotos, em especial câmeras digitais, de alta resolução ótica e baixo custo relativo, sendo de mais baixo custo os que se utilizam apenas de bandas espectrais do visível ao olho humano: vermelho, verde a azul (câmeras RGB – red, green, blue, do inglês). Não obstante, diversas são as opções no mercado de sensores equipados com bandas mais sensíveis a variações de clorofila, como a banda do infravermelho próximo (do inglês, near infrared - NIR), que é invisível ao olho humano. A propósito, esta banda espectral é fundamental para a determinação de um índice bastante recorrente atualmente em análise de imagens aéreas de lavouras, o NDVI (do inglês, normalized difference vegetation index).
A maioria das câmeras utilizadas para este tipo de serviço é projetada para poderem ser acopladas nos Vants. É claro, o preço varia conforme a sofisticação do sensor, basicamente em termos de resolução ótica e número de bandas espectrais. Atualmente é possível adquirir câmeras RGB acopláveis a Vants por menos de R$ 3 mil. Câmeras com a banda NIR por menos de R$ 5 mil. As ditas multiespectrais, a maioria contendo de quatro a 20 bandas, custam, em geral, mais que R$ 25 mil. Muitas fazem uso da banda termal (8μm – 14μm de comprimento de onda), capaz de identificar alterações fisiológicas antes mesmo da planta apresentar sintomas visuais. Especialmente em nível de pesquisa, vem se tornando comum a captura de imagens de câmeras hiperespectrais, com mais de 100 bandas, cujo poder de detecção de diferenças na superfície foliar é altíssimo. Porém, há ainda certa dificuldade no processamento computacional destas imagens.
O processamento digital de imagens é provavelmaente a parte-chave do sucesso na detecção e quantificação de ferrugem da soja. Pesquisas recentes com o uso de imagens RGB de baixo custo apontam resultados promissores na quantificação da severidade foliar da ferrugem da soja, fazendo uso de índices baseados em diferenças de cor de áreas lesionadas, ditos: LCI (lesion color index), RSI (rust severity index), RIA (ratio of infected area) e outros.
A quantificação de ferrugem em folhas é realizada com a captura de imagens do limbo foliar em fundo contrastante, em geral branco ou preto. A próxima etapa consiste da segmentação ou separação dos pixels de folha e fundo por meio de índices de cor que são obtidos através de combinações lineares entre os valores dos pixels R, G e B. Nesta etapa, é comum a aplicação de métodos de segmentação como o método de Otsu (1979) sobre o índice de cor. Em seguida, sobre os pixels de folha apenas, aplica-se um índice de lesão específico para ferrugem-asiática, como LCI. A detecção de puncturas ocorre, por exemplo, segmentando pixels com valores positivos de LCI.
Existe uma relação positiva entre os valores de índice de cor de ferrugem e a severidade visual da doença. De fato, é possível ajustar equações que modelam a resposta da severidade visual em função dos valores de LCI, RSI e RIA, embora melhores resultados tenham sido obtidos para certos intervalos de ferrugem variando de 20% a 80% de severidade.
Na captura de imagens aéreas, há alguns pontos a serem considerados em relação à altura de voo em função de ângulos FOV (field of view) das câmeras e tamanho da área. Imagens de satélite, algumas gratuitas como do Landsat-8 (Nasa, EUA), apesar de serem constituídas por diversas bandas espectrais, não são em geral utilizadas para fins de detecção e quantificação de ferrugem devido à baixa resolução espacial (30m) e temporal (16 dias). Há imagens de satélite disponíveis com resolução espacial de cerca de 1,2m, como o WorldView-4 (DigitalGlobe, Inc.), mas que ainda assim são consideradas de baixa resolução espacial para a predição de ferrugem, para a qual tem sido recomendada resolução de 4cm/pixel ou menos. O processamento digital é similar ao das imagens foliares, com algumas peculiaridades de pré-processamento como
Por fim, técnicas de processamento de imagens baseadas em segmentação de superpixels e aprendizado de máquinas estão sendo utilizadas para a detecção e quantificação de doenças, com capacidade de diferenciação de doenças formando um complexo nas folhas. Para isso, há uma considerável gama de recursos computacionais disponíveis, incluindo softwares gratuitos como Matlab e R, alguns cujo processamento pode ser feito na nuvem.
Anderson Rodrigo da Silva, Instituto Federal Goiano/Campus Urutaí; Mario Eugenio Galvani Filho, Instituto Federal Goiano/Campus Urutaí, FMC
Fonte: Grupo Cultivar
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