CEMASU Café e cana-de-açúcar: Desenvolvimento de um Sistema Automatizado para a Identificação e Quantificação de Gêneros de nematoides em Plantações de Café e Cana-de-açúcar Utilizando Processamento de Imagens e Aprendizado de Máquina

• Processo: 25/09891-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2025
• Data de Término da vigência: 28 de fevereiro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitossanidade
• Pesquisador responsável: Mário Eidi Sato
• Beneficiário: Israel Nascimento de Oliveira
• Instituição Sede: Instituto Biológico (IB). Agência Paulista de Tecnologia dos Agronegócios (APTA). Secretaria de Agricultura e Abastecimento (São Paulo - Estado). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/11965-3 - Centro de manejo sustentável de pragas doenças e plantas daninhas, AP.CCD
• Assunto(s): Café Citrus Nematologia
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: café | Citros | Identificação de nematoides | Monitoramento de pragas e doenças | Sistema Automatizado para a Identificação | Nematologia

Resumo

O manejo eficiente de nematoides fitopatogênicos, como Meloidogyne, Pratylenchus e Helicotylenchus, representa um desafio crítico para a agricultura, especialmente em culturas economicamente importantes como o cafeeiro e a cana-de-açúcar. Este projeto visa desenvolver um sistema automatizado de detecção e identificação de nematoides usando visão computacional, integrando técnicas de processamento de imagens de alta resolução e redes neurais convolucionais (CNN). A proposta busca capturar e processar imagens microscópicas de nematoides isolados, utilizando uma câmera Raspberry Pi HQ conectada a um microscópio óptico composto. O modelo de aprendizado profundo será treinado para classificar e identificar os diferentes gêneros com precisão, otimizando o processo de análise laboratorial. Espera-se que o sistema proposto aumente significativamente a eficiência e a precisão na identificação de nematoides, contribuindo para a agilidade do processo e mitigação de erros decorrentes do processo manual, trazendo maior confiabilidade nos laudos para o prognóstico nematológico no cafeeiro, bem como em outras culturas, para a redução de perdas agrícolas e aumento da produtividade. A metodologia será testada em amostras coletadas de plantações de cana-de-açúcar e café, abrangendo um período de 12 meses. (AU)