Detecção automatizada do greening (HLB) nos estágios sintomáticos e assintomáticos em laranjeiras em campo: sistema de VANT provido de sensores óticos e inteligência artificial

• Processo: 19/16591-4
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Vigência: 01 de abril de 2020 - 30 de setembro de 2022
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitossanidade
• Convênio/Acordo: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
• Pesquisador responsável: Adolfo Nicolas Posadas Durand
• Beneficiário: Adolfo Nicolas Posadas Durand
• Empresa Sede: Agrientech Limitada
• CNAE: Atividades de apoio à agricultura
• Município: São Carlos
• Bolsa(s) vinculada(s): 21/03016-1 - Monitoramento da aquisição de dados espectrais em campo para a identificação do greening no estágio sintomático e assintomático., BP.TT; 20/11448-6 - Análise de dados espectrais aliado à caracterização e processamento de ortomosaicos multiespectrais para a detecção do greening no estágio sintomático e assintomático, BP.TT; 20/11127-5 - Geoprocessamento e sensoriamento remoto aplicados para a construção de banco de dados espectral visando a detecção de greening no estágio sintomático e assintomático, BP.TT; + mais bolsas vinculadas 20/11633-8 - Desenvolvimento de testes unitários no sistema de aquisição e de análise e classificação de imagens multiespectrais para detecção do greening no estágio sintomático e assintomático, BP.TT; 20/11101-6 - Monitoramento da aquisição de dados espectrais em campo para identificação do greening no estágio sintomático e assintomático, BP.TT; 20/09076-3 - Detecção automatizada do greening (HLB) nos estágios sintomáticos e assintomáticos em laranjeiras em campo: sistema de VANT provido de sensores óticos e inteligência artificial, BP.PIPE - menos bolsas vinculadas
• Assunto(s): Doenças de plantas Greening (doença de planta) Laranja Inteligência artificial Sensores ópticos Detecção Imagens Aeronaves não tripuladas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Detecção | drone | Greening | Imagens | Inteligência Artificial | Sensores óticos | Deteção de doenças e pragas

Resumo

O greening também conhecido como (huanglongbing/HLB) ataca todos os tipos de citros e não há 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)