Aplicação de Técnicas de Sensoriamento Remoto e Visão Computacional na Fenotipagem de Famílias de Cana-de-Açúcar

• Processo: 24/16005-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia
• Pesquisador responsável: Anete Pereira de Souza
• Beneficiário: Luan Affonso Montandon Pompeu
• Instituição Sede: Centro de Biologia Molecular e Engenharia Genética (CBMEG). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Empresa: Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Brasil). Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Embrapa Sede
• Vinculado ao auxílio: 22/04006-2 - Centro de Melhoramento Molecular de Plantas (CeM²P), AP.PCPE
• Assunto(s): Cana-de-açúcar Melhoramento genético vegetal Visão computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: cana-de-açúcar | Fenômica | fenotipagem de alto rendimento | melhoramento de plantas | Visão Computacional | Genética e Melhoramento de Plantas

Resumo

A cana-de-açúcar é uma cultura essencial para suprir as demandas alimentares e a transição da matriz energética nos próximos anos. A cultura obteve muitos ganhos em produtividade pelo melhoramento genético durante os programas de melhoramento. No entanto, o melhoramento da cultura enfrenta desafios como um longo para desenvolvimento de cultivares e dificuldade com a fenotipagem convencional, que pode ser imprecisa e custosa. Este projeto propõe o desenvolvimento e a aplicação de uma estratégia para a fenotipagem de alto rendimento (HTP) de famílias de cana-de-açúcar, utilizando veículos aéreos não tripulados (VANTs) e análise de imagens por visão computacional. O projeto busca comparar fenótipos digitais com características fenotípicas já avaliadas para validar um método menos oneroso e preciso para o programa de melhoramento do Centro de Cana do Instituto Agronômico de Campinas. Para isso, imagens RGB e multiespectrais de alta resolução serão capturadas por VANT em diversos voos durante o desenvolvimento de cana-planta e cana-soca. As imagens serão processadas e delas extraídas características como índices de vegetação, estimativas e estatísticas de visão computacional. Espera-se que a análise dos dados demonstre eficiência da metodologia proposta na identificação de variações fenotípicas entre as diferentes famílias obtidas por cruzamentos, com correlação entre os dados de sensoriamento remoto e as avaliações tradicionais. Os resultados deste projeto têm o potencial de agregar um método preciso, econômico e eficiente ao processo de fenotipagem de um programa de melhoramento de cana-de-açúcar brasileiro de grande impacto na produtividade.