Pesquisadores brasileiros desenvolveram um método acessível e eficaz para identificar plantas de milho resistentes à seca, usando um drone e uma câmera de baixo custo. O estudo, que promete transformar a forma como se selecionam culturas agrícolas tolerantes ao estresse hídrico, foi publicado no Plant Phenome Journal.
O projeto
O projeto foi conduzido pelo Centro de Pesquisa em Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas (GCCRC), com apoio da FAPESP e da Embrapa, na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). De acordo com o principal autor do estudo, Helcio Duarte Pereira, o uso de drones e softwares gratuitos permitiu realizar medições de forma mais rápida e econômica em comparação com os métodos convencionais, que exigem equipamentos caros e processos demorados.
“Os experimentos com plantas geneticamente modificadas geralmente têm custos elevados. Nosso método, utilizando uma câmera RGB simples, foi capaz de fornecer dados de qualidade superior aos de câmeras multiespectrais, sem os custos elevados dessas tecnologias”, explica Pereira, pesquisador do GCCRC e bolsista da FAPESP.
Eficiência na Coleta de Dados
A utilização de drones para capturar imagens da área experimental representou uma grande inovação. Em vez de depender de medições manuais, que podem ser lentas e dispendiosas, a equipe obteve imagens detalhadas em apenas 10 minutos de voo, o que seria impossível com métodos tradicionais. O uso do drone permitiu uma análise contínua ao longo de todo o ciclo de crescimento das plantas, avaliando sua resposta ao estresse hídrico em diferentes fases de desenvolvimento.
Juliana Yassitepe, coordenadora do estudo, destaca a importância da análise contínua: “A observação ao longo do ciclo de vida das plantas foi crucial para entender como elas reagem à seca, e também para prever como poderiam se comportar em diferentes condições de solo e clima.”
Experimento e Resultados
Durante a estação seca de 2023, entre abril e setembro, os pesquisadores realizaram uma série de voos sobre uma área experimental em Campinas, onde 21 variedades de milho foram cultivadas. As variedades incluíam tanto híbridos convencionais quanto geneticamente modificados para aumentar a resistência ao estresse hídrico.
A metade das plantas foi irrigada durante todo o ciclo, enquanto a outra parte foi submetida a condições de seca. Em cada voo, o drone capturava 290 imagens, que foram processadas usando softwares livres. A equipe selecionou 13 voos com câmera multiespectral, que captura espectros invisíveis, e 18 com a câmera RGB, muito mais acessível, que captura as cores vermelha, verde e azul.
A análise das imagens, comparada com medições feitas em solo, permitiu calibrar modelos para avaliar o estresse hídrico. Os resultados indicaram que as imagens obtidas com a câmera mais barata eram tão precisas quanto as obtidas com a câmera de espectro mais avançado, demonstrando que tecnologias acessíveis podem ser extremamente eficazes para a agricultura.
Benefícios para o Setor e Possibilidades Futuras
Este novo método oferece uma alternativa mais barata e eficiente para pesquisas com menor área de plantio, o que é vantajoso especialmente em projetos com recursos limitados. Segundo Yassitepe, o uso de áreas menores é fundamental em pesquisas que dependem de sementes limitadas, o que poderia ser um obstáculo em outras abordagens de maior escala.
Embora o estudo não tenha como objetivo principal o uso comercial, ele abre possibilidades para o desenvolvimento de ferramentas e aplicações automatizadas. Essas inovações poderiam, por exemplo, ser utilizadas por empresas de melhoramento genético ou mesmo por produtores agrícolas para monitorar a saúde das plantas e ajustar práticas de manejo, como a irrigação e a adubação.
O estudo, intitulado Temporal field phenomics of transgenic maize events subjected to drought stress: Cross-validation scenarios and machine learning models, pode ser acessado no link do Plant Phenome Journal.
Com o avanço da tecnologia, o método oferece uma perspectiva promissora para o futuro da agricultura, permitindo o desenvolvimento de culturas mais resistentes às mudanças climáticas e contribuindo para a segurança alimentar global.
