Automated greening detection (HLB) in the symptomatic and asymptomatic stages in field orange trees: VANT system provided with optical sensors and artificial intelligence

• Grant number: 20/09076-3
• Support Opportunities: Scholarships in Brazil - Innovative Research in Small Business - PIPE
• Start date: May 01, 2020
• End date: July 31, 2022
• Field of knowledge: Agronomical Sciences - Agronomy - Plant Health
• Principal Investigator: Adolfo Nicolas Posadas Durand
• Grantee: Adolfo Nicolas Posadas Durand
• Company: Agrientech Limitada
• CNAE: Atividades de apoio à agricultura
• Associated research grant: 19/16591-4 - Automated greening detection (HLB) in the symptomatic and asymptomatic stages in field orange trees: VANT system provided with optical sensors and artificial intelligence, AP.PIPE

Abstract

O greening também conhecido como (huanglongbing/HLB) ataca todos os tipos de citros e não ha cura para as plantas doentes. As árvores novas afetadas não chegam a produzir e as adultas em produção sofrem uma grande queda prematura de frutos e definham ao longo do tempo. A bactéria Candidatos Liberibacter asiaticus e atualmente a principal causadora da doença no Brasil, presente em mais de 99% das plantas doentes. No Brasil, o controle é realizado por meio da erradicação das plantas com sintomas e a detecção por meio de inspeção visual com pessoas bem treinadas. Mesmo assim, a incidência no cinturão citrícola foi de 18,15% em 2018 que correspondeu a um aumento de 8,5% no ultimo ano. A acurácia da inspeção visual é cerca de 40%, o que significa que podem estar erradicando plantas saudáveis ou deixando de erradicar plantas com greening, o que geram focos de difusão da doença. Assim, nesta pesquisa, estamos propondo automatizar o sistema de detecção do greening nos estágios sintomáticos e assintomáticos em campo. Para tal, contamos com um protótipo já desenvolvido de um sistema de drone provido de sensores óticos e modelos físico-matemáticos baseados em inteligência artificial para a detecção tanto em nível sintomático como assintomático. O protótipo foi testado em campo para a detecção sintomática e os resultados preliminares mostraram uma grande capacidade de detecção, faltando realizar alguns ajustes para sua finalização. Para a detecção em nível assintomática ainda precisamos mais pesquisa, o qual é um dos principais objetivos desta proposta, assim como a implementação do monitoramento de grandes áreas com poucas medições extraindo suas características de auto-similaridade fundamentado no modelo físico-matemático da teoria fractal e multifractal. Os resultados esperados serão um grande potencial tecnológico de aplicações para campo na luta contra as pragas e doenças de diversas culturas o que causará um grande impacto para nossos negócios como empresa, desde que no momento não existem concorrentes semelhantes no mercado, tanto nacionais como internacionais. Além do mais, isso nos permitirá gerar um banco de características ou bibliotecas espectrais de diferentes tipos de doenças em diferentes culturas e variedades. (AU)