Inteligência Artificial e Imagens Multiespectrais de VANTs para a Detecção de Reboleiras de Plantas Daninhas

• Processo: 26/17089-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2026
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2027
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: Jayme Garcia Arnal Barbedo
• Beneficiário: Letícia Ferrari Castanheiro
• Supervisor: Eija Honkavaara
• Instituição Sede: Embrapa Agricultura Digital. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Campinas , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Finnish Geospatial Research Institute, Finlândia
• Vinculado à bolsa: 25/05985-2 - Análise de estresses em culturas agrícolas por meio de aprendizado profundo e imagens de sensoriamento remoto e proximais, BP.PD
• Assunto(s): Aprendizado computacional Fitopatologia Imagem digital Inteligência artificial Pragas
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Fitopatologia | Imagens digitais | Imagens Hiperespectrais | Inteligência Artificial | Pragas | Inteligência artificial aplicada à saúde das culturas agrícolas

Resumo

Avanços recentes em veículos aéreos não tripulados (VANTs), sensoriamento remoto multiespectral e inteligência artificial (IA) criaram novas oportunidades para o desenvolvimento de técnicas automatizadas de monitoramento agrícola. Essas tecnologias têm sido aplicadas com sucesso em diversas áreas, incluindo a avaliação da sanidade das culturas, detecção de estresse, estimativa de produtividade, monitoramento de doenças e mapeamento de plantas daninhas, apoiando práticas de agricultura de precisão mais eficientes e sustentáveis. Dentre essas aplicações, a detecção de plantas daninhas é particularmente importante, pois elas competem com as culturas por água, nutrientes, luz e espaço, reduzindo a produtividade e aumentando os custos de produção. Portanto, este projeto visa desenvolver e avaliar metodologias de inteligência artificial para a detecção precoce de reboleiras de plantas daninhas em lavouras de soja, utilizando imagens multiespectrais multitemporais obtidas por VANTs. Diferentes modelos de IA serão treinados utilizando combinações de bandas multiespectrais e índices espectrais para investigar a influência desses elementos na detecção das plantas daninhas. A pesquisa proposta integra o projeto de pós-doutorado em andamento no âmbito do Projeto Semear Digital da Embrapa e espera-se que contribua para o desenvolvimento de metodologias robustas baseadas em IA, passíveis de extensão a outras culturas e cenários agrícolas, apoiando o avanço da agricultura digital e do manejo sustentável das culturas. (AU)