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Cientistas brasileiros desenvolveram uma plataforma para diagnosticar a ferrugem asiática da soja, uma das doenças mais severas que afetam a cultura. A tecnologia integra inteligência artificial (IA) com a análise combinada de dados climáticos, agronômicos e de imagens digitais. O sistema, baseado em nuvem, avalia o risco de ocorrência da doença e gera relatórios com recomendações de manejo técnico, contribuindo para decisões mais precisas no campo.
A ferramenta coleta dados de sensores ambientais, imagens digitais de folhas e parâmetros agronômicos como cultivar, espaçamento e época de semeadura. Os resultados são apresentados em um painel online, que permite aos agricultores acompanhar séries temporais de dados climáticos e imagens de plantas.
O sistema foi desenvolvido como parte do projeto Ferramenta Digital Avançada para Gestão de Riscos Agrícolas , com financiamento da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo ( Fapesp ). A iniciativa fez parte do doutorado do cientista da computação Ricardo Alexandre Neves na Universidade Federal de São Carlos ( UFSCar ), com Paulo Cruvinel , pesquisador da Embrapa Instrumentação (SP), como orientador.
O estudo "Um sistema de inteligência baseado em nuvem para análise de risco de ferrugem asiática da soja em culturas de soja" foi publicado em julho de 2025 pela revista AgriEngineering .
Infográfico: Ricardo Alexandre Neves
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Os cientistas desenvolveram o sistema por meio de pesquisa em fazendas, utilizando um modelo que incorpora variáveis climáticas, dados relacionados a plantas de soja e dados obtidos a partir de imagens digitais de folhas de soja. As variáveis climáticas foram observadas durante o período de monitoramento da área.
“A tecnologia classifica a favorabilidade da doença em três níveis — baixo, médio e alto — dependendo da combinação de variáveis relacionadas ao estágio da infestação. Isso permite diagnósticos e prognósticos para o controle da doença com maior eficácia e precisão”, acrescenta Neves. Segundo ele, o nível de favorabilidade é definido por inferência estatística com base no comportamento do conjunto de variáveis.
Os pesquisadores explicam que o sistema funciona combinando dados. Os principais permitem a análise de fatores essenciais para o desenvolvimento do fungo, como o período de umidade 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 de processamento avançadas e específicas para extrair informações de imagens digitais de folhas de soja. Padrões de cores, como verde, amarelo e marrom, são associados aos estágios de progressão da doença.
Cruvinel relata que, para integrar os dados, o estudo avaliou dois métodos. Ao final, a escolha para o sistema recaiu sobre o modelo de Cadeias Ocultas de Markov, que proporciona robustez, eficácia e eficiência ao processo de tomada de decisão. Essa metodologia mostrou-se superior à lógica fuzzy, alcançando 100% de precisão na correspondência dos cenários avaliados para o risco de ocorrência da ferrugem asiática em áreas de cultivo de soja.
“O modelo desenvolvido para combinar dados de diferentes variáveis possibilitou estruturar um conjunto completo de regras que considera sistematicamente diferentes situações em que a doença tem probabilidade de ocorrer”, afirma o pesquisador.
Durante o estudo de quatro anos com a cultivar convencional de soja BRS 536 da Embrapa , os pesquisadores utilizaram mais de 2 gigabytes de dados por ciclo de cultivo, considerando informações coletadas em campos reais durante o cultivo, em parcelas georreferenciadas na região de Poxoréu-MT e fotografadas sob índices de luminosidade conhecidos.
Os relatórios analíticos disponíveis no painel de controle foram compilados com base em vinte anos de dados históricos e permitem a avaliação dos períodos do ciclo de cultivo. O sistema possui uma interface amigável para navegação, pois está organizado com informações básicas de interesse para agricultores e potenciais usuários.
Segundo Cruvinel e Neves, os relatórios visam apoiar a tomada de decisões dos agricultores relativamente à gestão das áreas cultivadas, permitindo avaliar a ocorrência ou ausência da ferrugem asiática e a severidade da doença. Além disso, oferecem recomendações agronómicas baseadas no diagnóstico para o controlo da doença.
Cruvinel acrescenta que os relatórios podem ser encontrados na aba “Recomendações Agrícolas” do painel de controle, onde também há um link para o site AGROFIT , um banco de dados com informações sobre agroquímicos e produtos relacionados que foram registrados pelo Ministério da Agricultura e Pecuária ( Mapa ) do Brasil , para consulta e seleção de fungicidas recomendados para o controle da ferrugem asiática.
Os pesquisadores afirmam que o sistema possibilita monitorar a presença ou ausência da ferrugem asiática da soja, bem como avaliar a dinâmica da ocorrência da doença em diferentes estágios de severidade e risco no processo de produção agrícola.
“O ponto-chave da pesquisa foi criar um método que integre dados heterogêneos para fornecer um diagnóstico mais confiável. Basear-se apenas em imagens ou 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 atualmente é professor do Instituto Federal de São Paulo ( IFSP ), campus São João da Boa Vista.
O sistema foi validado por especialistas.Para Bernardo Halfeld-Vieira e Katia Nechet , fitopatologistas da Embrapa Ambiente (SP), a solução é de grande valor para os agricultores, pois cruzou dados obtidos a partir de imagens de folhas de soja com ferrugem asiática, cujos sintomas e severidade foram avaliados por especialistas, com dados climáticos coletados por sensores ambientais. Os pesquisadores destacam que o modelo que desenvolveram e validaram tem o mérito de fornecer estimativas mais precisas para prever a propensão climática à progressão da doença. “Na prática, o método permite que medidas de controle sejam tomadas no campo antes que a doença atinja um alto nível de severidade, pois permite que os agricultores decidam antecipadamente o melhor momento para usar essas medidas”, enfatizam Vieira e Nechet, que participaram da validação do modelo com outros especialistas. |
A aprendizagem incentiva os futuros profissionais.Neves observa ainda que “a descoberta tem um impacto direto na educação dos alunos, uma vez que tem sido usada como um estudo de caso prático e avançado em sala de aula, ajudando a demonstrar como as tecnologias informáticas podem resolver problemas agrícolas complexos e desafios noutros setores da indústria”. Para o pesquisador, esta aplicação pedagógica contribui para enriquecer a aprendizagem e preparar futuros profissionais com uma visão interdisciplinar, inclusive na área da Ciência da Computação. |
Joana Silva (19554/SP)
Embrapa Instrumentação
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