Cientistas brasileiros desenvolveram\u00a0<\/span>uma plataforma<\/span>\u00a0para diagnosticar a ferrugem asi\u00e1tica da soja, uma das doen\u00e7as mais severas que afetam a cultura. A tecnologia integra intelig\u00eancia artificial (IA) com a an\u00e1lise combinada de dados clim\u00e1ticos, agron\u00f4micos e de imagens digitais. O sistema, baseado em nuvem, avalia o risco de ocorr\u00eancia da doen\u00e7a e gera relat\u00f3rios com recomenda\u00e7\u00f5es de manejo t\u00e9cnico, contribuindo para decis\u00f5es mais precisas no campo.<\/span><\/p>\n A ferramenta coleta dados de sensores ambientais, imagens digitais de folhas e par\u00e2metros agron\u00f4micos como cultivar, espa\u00e7amento e \u00e9poca de semeadura. Os resultados s\u00e3o apresentados em um painel online, que permite aos agricultores acompanhar s\u00e9ries temporais de dados clim\u00e1ticos e imagens de plantas.<\/span><\/p>\n O sistema foi desenvolvido como parte do projeto\u00a0<\/span>Ferramenta Digital Avan\u00e7ada para Gest\u00e3o de Riscos Agr\u00edcolas<\/span>\u00a0, com financiamento da Funda\u00e7\u00e3o de Amparo \u00e0 Pesquisa do Estado de S\u00e3o Paulo (\u00a0<\/span>Fapesp<\/span>\u00a0). A iniciativa fez parte do doutorado do cientista da computa\u00e7\u00e3o Ricardo Alexandre Neves na Universidade Federal de S\u00e3o Carlos (\u00a0<\/span>UFSCar<\/span>\u00a0), com\u00a0<\/span>Paulo Cruvinel<\/span>\u00a0, pesquisador da\u00a0<\/span>Embrapa Instrumenta\u00e7\u00e3o<\/span>\u00a0(SP), como orientador.\u00a0<\/span><\/p>\n O estudo\u00a0<\/span>\u201cUm sistema de intelig\u00eancia baseado em nuvem para an\u00e1lise de risco de ferrugem asi\u00e1tica da soja em culturas de soja\u201d<\/span>\u00a0foi publicado em julho de 2025 pela revista\u00a0<\/span>AgriEngineering<\/span>\u00a0.\u00a0<\/span><\/p>\n Foto:\u00a0Ricardo Alexandre Neves<\/p>\n<\/div>\n Os cientistas desenvolveram o sistema por meio de pesquisa em fazendas, utilizando um modelo que incorpora vari\u00e1veis \u200b\u200bclim\u00e1ticas, dados relacionados a plantas de soja e dados obtidos a partir de imagens digitais de folhas de soja. As vari\u00e1veis \u200b\u200bclim\u00e1ticas foram observadas durante o per\u00edodo de monitoramento da \u00e1rea.<\/span><\/p>\n \u201cA tecnologia classifica a favorabilidade da doen\u00e7a em tr\u00eas n\u00edveis \u2014 baixo, m\u00e9dio e alto \u2014 dependendo da combina\u00e7\u00e3o de vari\u00e1veis \u200b\u200brelacionadas ao est\u00e1gio da infesta\u00e7\u00e3o. Isso permite diagn\u00f3sticos e progn\u00f3sticos para o controle da doen\u00e7a com maior efic\u00e1cia e precis\u00e3o\u201d, acrescenta Neves. Segundo ele, o n\u00edvel de favorabilidade \u00e9 definido por infer\u00eancia estat\u00edstica com base no comportamento do conjunto de vari\u00e1veis.\u00a0<\/span><\/p>\n Foto: Mateus Dias\/Aprosoja MT<\/p>\n<\/div>\n Os pesquisadores explicam que o sistema funciona combinando dados. Os principais permitem a an\u00e1lise de fatores essenciais para o desenvolvimento do fungo, como o per\u00edodo de umidade foliar \u2014 umidade relativa acima de 90%, na faixa de temperatura entre 15\u00b0C e 28\u00b0C \u2014 ou o ponto de orvalho.\u00a0<\/span><\/p>\n O trabalho utiliza t\u00e9cnicas de processamento avan\u00e7adas e espec\u00edficas para extrair informa\u00e7\u00f5es de imagens digitais de folhas de soja. Padr\u00f5es de cores, como verde, amarelo e marrom, s\u00e3o associados aos est\u00e1gios de progress\u00e3o da doen\u00e7a.<\/span><\/p>\n Cruvinel relata que, para integrar os dados, o estudo avaliou dois m\u00e9todos. Ao final, a escolha para o sistema recaiu sobre o modelo de Cadeias Ocultas de Markov, que proporciona robustez, efic\u00e1cia e efici\u00eancia ao processo de tomada de decis\u00e3o. Essa metodologia mostrou-se superior \u00e0 l\u00f3gica fuzzy, alcan\u00e7ando 100% de precis\u00e3o na correspond\u00eancia dos cen\u00e1rios avaliados para o risco de ocorr\u00eancia da ferrugem asi\u00e1tica em \u00e1reas de cultivo de soja.\u00a0<\/span><\/p>\n \u201cO modelo desenvolvido para combinar dados de diferentes vari\u00e1veis \u200b\u200bpossibilitou estruturar um conjunto completo de regras que considera sistematicamente diferentes situa\u00e7\u00f5es em que a doen\u00e7a tem probabilidade de ocorrer\u201d, afirma o pesquisador.<\/span><\/p>\n Durante o estudo de quatro anos com a cultivar convencional\u00a0<\/span>de soja BRS 536 da Embrapa<\/span>\u00a0, os pesquisadores utilizaram mais de 2 gigabytes de dados por ciclo de cultivo, considerando informa\u00e7\u00f5es coletadas em campos reais durante o cultivo, em parcelas georreferenciadas na regi\u00e3o de Poxor\u00e9u-MT e fotografadas sob \u00edndices de luminosidade conhecidos.\u00a0<\/span><\/p>\n![](\"https:\/\/www.embrapa.br\/documents\/10180\/106428292\/260303_IAFerrugemSoja_Ricardo+Alexandre+Neves_Estrutura+da+Plataforma+para+Gesta%CC%83o+de+Riscos+decorrentes+da+Ferrugem+Asia%CC%81tica.jpg\/66e75398-d35c-1423-26dc-8d829078b676?t=1772130643026\")
<\/a><\/p>\nA fus\u00e3o de dados facilita o diagn\u00f3stico.<\/span><\/h4>\n
<\/p>\n