Busca avançada
Ano de início
Entree

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
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de abril de 2020 - 31 de março de 2022
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Fitossanidade
Pesquisador responsável:Adolfo Nicolas Posadas Durand
Beneficiário:Adolfo Nicolas Posadas Durand
Empresa:AGRIENTECH LIMITADA
CNAE: Atividades de apoio à agricultura
Município: São Carlos
Assunto(s):Doenças de plantas  Greening (doença de planta)  Laranja  Inteligência artificial  Sensores ópticos  Detecção  Imagens  Aeronaves não tripuladas 

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)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Treinamento técnico em agronomia, engenharia e ciências da computação