Monitoramento de insetos pragas em soja utilizando sensoriamento remoto

Autor(es)

Fernando Henrique Iost Filho

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: Piracicaba.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALA/BC)
• Data de defesa: 2023-01-06

Membros da banca

Pedro Takao Yamamoto; Pedro Paulo da Silva Barros; Wesley Augusto Conde Godoy; David Luciano Rosalen

• Orientador: Pedro Takao Yamamoto

Resumo

Ataques de artrópodes pragas estão entre os maiores problemas na produção de soja, sendo necessária uma amostragem regular de campo para a tomada de decisões. No entanto, os métodos de amostragem tradicionais são trabalhosos e demorados. Portanto, nosso primeiro objetivo foi avaliar o sensoriamento remoto hiperespectral como uma ferramenta para estabelecer padrões de reflectância de plantas de soja infestadas por várias densidades de duas espécies de percevejos [Euschistus heros e Diceraeus melacanthus (Hemiptera: Pentatomidae)] e duas espécies de lagartas [Spodoptera eridania e Chrysodeixis includens (Lepidoptera: Noctuidae)]. Os bioensaios foram realizados em casa de vegetação com vasos de plantas colocados em gaiolas com 5 plantas infestadas com 0, 2, 5 e 10 insetos. As plantas foram classificadas de acordo com sua refletância, com base na aquisição de dados espectrais antes e depois da infestação, usando uma câmera hiperespectral de varredura (Resonon Pika L, que atua na região 400-1000 nm). A infestação por percevejos não causou diferenças significativas nos padrões de reflectância de plantas infestadas ou não infestadas. No entanto, as lagartas causaram mudanças nos padrões de reflectância, que foram classificadas usando uma abordagem de Deep Learning baseada em rede neural artificial perceptron multicamada. Altas acurácias (> 70%) foram alcançadas quando os modelos classificaram baixa (0+2) ou alta (5+10) infestação e, presença ou ausência de insetos. Este estudo fornece uma avaliação inicial para aplicar um método de detecção não invasivo para monitorar lagartas na soja antes de causar danos econômicos. Estudos futuros devem ser realizados em condições de campo, utilizando outros sensores, como câmeras multiespectrais para automatizar a detecção de problemas de pragas no campo. Essas ferramentas digitais, entre outras, estão moldando a nova forma de fazer agricultura, onde as decisões são baseadas em dados sendo, portanto, mais precisas. Em relação ao manejo de pragas, essas novas tecnologias oferecem aos produtores a possibilidade de identificar problemas em estágios iniciais e fornecer soluções localizadas. Embora a abordagem tradicional de Manejo Integrado de Pragas (MIP) sugira que as soluções de controle devam ser entregues em todo o campo, novas abordagens envolvendo tecnologias digitais precisarão considerar adaptações nos conceitos de limites econômicos, amostragem, previsão populacional, identificação de lesões e, finalmente, o uso localizado de táticas de controle. Portanto, nosso segundo objetivo foi revisar como os conceitos tradicionais de MIP poderiam ser adaptados, considerando essa transformação digital que está ocorrendo na agricultura. (AU)

• Processo FAPESP: 19/26145-1 - Monitoramento de insetos pragas em soja utilizando sensoriamento remoto
• Beneficiário: Fernando Henrique Iost Filho
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado