Armadilhas de pragas automáticas e geoestatística aplicadas ao manejo integrado de pragas (MIP)

• Processo: 18/16066-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2018
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia
• Pesquisador responsável: Marcus Vinicius Sato
• Beneficiário: Walter Maldonado Junior
• CNAE: Cultivo de soja ; Cultivo de plantas de lavoura permanente não especificadas anteriormente ; Atividades de apoio à agricultura
• Vinculado ao auxílio: 17/08195-6 - Armadilhas de pragas automáticas e geoestatística aplicadas ao manejo integrado de pragas (MIP), AP.PIPE
• Assunto(s): Tomada de decisão Big data Tempo-real Controle de pragas Manejo integrado
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Armadilha automática | big data | Tomada de Decisão | Manejo Integrado de Prgas

Resumo

Entre os principais fatores que limitam o rendimento das práticas de agricultura estão as pragas. Anualmente a agricultura brasileira perde cerca de US$ 14,73 bilhões e 7% da produção agrícola devido ao ataque de pragas nas lavouras. O cenário é ainda mais preocupante quando pragas são transmissoras de doenças, muitas delas, sem tratamento disponível ou cultivares resistentes. No Brasil, muitos cultivos são acometidos por pragas transmissoras de doenças, como o "greening" transmitido por psilídeos em citros, enfezamentos transmitidos por cigarrinhas em milho e viroses transmitidas por pulgões, mosca branca e tripes em cultivos anuais. Entretanto, para diminuir as perdas e evitar a disseminação das pragas e desses tipos de doenças, o monitoramento em tempo real e automatizado é crucial na tomada decisão antecipada. O método atual de monitoramento é laborioso, lento, caro e, por vezes, propenso a erros, o que impede de atingir metas de desempenho e reduzir perdas econômicas. O objetivo deste projeto é criar um sistema de monitoramento em tempo real e remotamente controlado de pragas agrícolas que aumente a eficiência do manejo integrado. Para atingir esse objetivo serão utilizadas armadilhas atrativas decores específicas em cartões adesivos com cola entomológica. Essas armadilhas serão compostas também por um módulo de visão de máquina de baixo custo, extensível e baseado em Python, também denominado como "Arduino de Visão de Máquina". Esse módulo será embarcado para obtenção e processamento e identificação das imagens dos insetos capturados e envio das densidades estimadas para a nuvem a partir de redes específicas conectadas à internet. No módulo embarcado, será aplicado um algoritmo classificador de imagens pelos métodos de máquinas de vetores de suporte, redes neurais artificiais, k- vizinhos mais próximos. Dessa forma, será possível caracterizar as medidas morfométricas dos insetos e consequentemente identificá-los. Com uma rede de armadilhas distribuídas na lavoura será possível identificar o momento, o ambiente e o local exato da intervenção com controle químico ou biológico otimizado. Com essas informações, os agricultores poderão obter um manejo de praga mais eficiente e ágil, proporcionando melhoria na qualidade da produção, redução do impacto ambiental causado pela atividade agrícola, economia no custo com insumos e o aumento da eficiência da mão de obra no campo.