Imageamento multi e hiperespectral aplicado na discriminação e estimativa do nível de infestação de artrópodes-praga na cultura da soja

• Processo: 19/26099-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2020
• Data de Término da vigência: 26 de setembro de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitossanidade
• Pesquisador responsável: Pedro Takao Yamamoto
• Beneficiário: Juliano de Bastos Pazini
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Assunto(s): Entomologia Artrópodes Pragas de plantas Insetos-praga Manejo integrado de pragas Soja Monitoramento Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: ) | Glycine max (L | insetos | Manejo integrado de pragas | Monitoramento | Reflectância | Sensoriamento Remoto | Entomologia

Resumo

O sistema de produção de soja brasileiro tem enfrentado sistemáticos e elevados prejuízos econômicos em decorrência do ataque de artrópodes-praga. Um programa de Manejo Integrado de Pragas (MIP) efetivo depende fortemente da detecção precoce dos surtos de pragas, permitindo que os agricultores tomem decisões antes que as infestações estejam bem estabelecidas, a fim de restringir o aumento nas perdas de produtividade. No entanto, os métodos tradicionais de amostragem tornam o processo altamente dispendioso e desafiador para a agricultura de larga escala, desestimulando a adoção pelo agricultor. Por conta disso, muitas vezes ocorre o uso mais frequente de produtos fitossanitários e aplicações calendarizadas. Estresse biótico, como a herbivoria por artrópodes-praga, provoca respostas de defesas fisiológicas em plantas, que levam a alterações na reflectância foliar. Avançadas técnicas de captura de imagens podem ser utilizadas para detectar tais mudanças na reflectância de lavouras de soja, e, portanto, serem usadas para o monitoramento de artrópodes-praga. Nesse sentido, pretende-se i) caracterizar espectralmente plantas de soja sadias e infestadas/danificadas por artrópodes-praga mediante imageamento multi e hiperespectral e, com isso; ii) desenvolver um sistema de detecção e quantificação de artrópodes-praga e sintomas relacionados baseado em modelo robusto e de menor complexidade possível. De maneira geral, sensores multiespectrais aéreos e hiperespectrais terrestres serão utilizados para identificar perfis de reflectância de plantas de soja infestadas/danificadas por artrópodes. A partir disso, análises estatísticas uni e multivariadas serão empregadas para avaliar os comportamentos espectrais nos diferentes níveis de infestação/danos detectados. O presente estudo visa servir de base para a viabilização de uma técnica não invasiva de monitoramento que possa aliar praticidade, rapidez e eficiência para detectar surtos emergentes de pragas de soja, objetivando a adoção plena do MIP na agricultura de larga escala. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

BARROSO, G.; PAZINI, J. B.; IOST FILHO, F. H.; BARBOSA, D. P. L.; DE PAIVA, A. C. R.; MATIOLI, T. F.; YAMAMOTO, P. T.. re Pesticides Used to Control Thrips Harmonious with Soil-Dwelling Predatory Mite Cosmolaelaps sabelis (Mesostigmata: Laelapidae). Journal of Economic Entomology, v. 115, n. 1, p. 151-159, FEB 9 2022. (18/02317-5, 19/26099-0)

IOST FILHO, FERNANDO HENRIQUE; PAZINI, JULIANO DE BASTOS; DE MEDEIROS, ANDRE DANTAS; ROSALEN, DAVID LUCIANO; YAMAMOTO, PEDRO TAKAO. Assessment of Injury by Four Major Pests in Soybean Plants Using Hyperspectral Proximal Imaging. AGRONOMY-BASEL, v. 12, n. 7, p. 20-pg., 2022-07-01. (19/26099-0, 18/02317-5, 17/19407-4, 19/26145-1)

BARROSO, GEOVANNY; GODOY, LUCAS LORENA; IOST FILHO, FERNANDO HENRIQUE; YAMADA, MARIANA; RABELO SANTANA, EMILE DAYARA; PAZINI, JULIANO DE BASTOS; DE QUEIROZ OLIVEIRA, LUANA VITORIA; YAMAMOTO, PEDRO TAKAO. Predator-Unfriendly Pesticides Harm the Beneficial Mite Neoseiulus idaeus Denmark & Muma (Acari: Phytoseiidae). AGRONOMY-BASEL, v. 13, n. 4, p. 17-pg., 2023-04-01. (19/26145-1, 20/15134-6, 18/02317-5, 19/26099-0)