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Campus Viçosa

Metodologia utiliza imagem de drones para avaliar características aplicadas ao melhoramento de plantas

19/11/2020

Em seus treinamentos, Volpato trabalhou com o melhoramento de trigo, milho e soja

Cada vez mais os drones vêm sendo utilizados pelo setor agropecuário, ajudando a consolidar o que se batizou como “Agricultura 4.0”, em que ferramentas digitais substituem métodos tradicionais na produção e gestão agrícola. O uso de “veículo aéreo não tripulado” ou “aeronave remotamente pilotada” tem se dado em frentes variadas: da avaliação de cultivares à pulverização de defensivos agrícolas. Na UFV, uma tese defendida no Departamento de Agronomia contribuiu para aproximar ainda mais esta ferramenta do melhoramento genético.

O agora doutor Leonardo Volpato defendeu, no Programa de Pós-Graduação em Genética e Melhoramento (PPGGM), a tese High-throughput phenotyping for soybean plant maturity date and wheat plant height using unmanned aerial system (Fenotipagem de alto rendimento para data de maturação em soja e altura de planta em trigo via sistema de aéreo não tripulado), sob orientação do professor Aluízio Borém. Por meio da experiência de campo, iniciada com o melhoramento de soja durante o mestrado - também realizado no PPGGM -, Volpato começou suas pesquisas relacionadas à nova onda da revolução tecnológica. O estudo se estendeu a treinamentos sanduíches no exterior, onde desenvolveu metodologias que utilizam imagens de drones para avaliar diferentes características agronômicas aplicadas ao melhoramento genético de plantas.

O pesquisador conta que, durante os treinamentos no Centro Internacional de Melhoramento de Trigo e Milho (CIMMYT), no México, e na Universidade de Minnesota, nos Estados Unidos, avaliou plantas de acordo com sua manifestação visível ou detectável, o que, no contexto do melhoramento, pode ser traduzido como fenotipagem. Ele explica que ainda hoje a fenotipagem de plantas consiste em avaliações manuais. Isso significa que fica a critério do pesquisador aplicar uma determinada escala ou nota para avaliar uma característica que seja de interesse do programa de melhoramento. Além de essas avaliações envolverem grande demanda de mão de obra, elas são de baixa escala de rendimento, ou seja, tomam bastante tempo para serem realizadas em grandes campos experimentais e, muitas vezes, com baixa precisão.

Em geral, com esses métodos manuais, as mensurações são subjetivas e não padronizadas. Além disso, devido ao grande volume de dados com que se lida em um programa de melhoramento genético de plantas, o custo das avaliações tende a aumentar, podendo se tornar insustentável. O custo elevado também pode diminuir ou limitar a quantidade e locais de experimentos. O uso de imagens de drones, por sua vez, possibilita, conforme Volpato, fenotipar grandes áreas experimentais com baixo custo, alto rendimento nas avaliações ou coleta de dados e, principalmente, maior precisão na estimação de caracteres de interesse se comparada aos dados manuais tradicionalmente coletados em campo.

O pesquisador explica: “podemos fenotipar diversas características de interesse de um programa de melhoramento, como as morfológicas, ou as condições fisiológicas da cobertura de plantas. No primeiro caso, é possível estimar características obtidas via padrões estruturais ou geométrico das plantas, como altura, volume, biomassa, acamamento, estande e cobertura de copa”. Para características relacionadas às condições fisiológicas de plantas, pode-se utilizar um determinado padrão espectral (radiação luminosa emitida pelas plantas). Volpato afirma que as imagens podem ser utilizadas para correlacionar indiretamente suas respectivas assinaturas ou padrões espectrais de bandas (Red, Green e Blue – RGB, por exemplo) com uma resposta biológica.

Outras culturas

Em seus treinamentos no Brasil e exterior, o pesquisador trabalhou com o melhoramento de trigo, milho e soja. “Além de serem essenciais para a alimentação e segurança alimentar, são culturas que demandam bastante mão de obra nas avaliações, tornando o processo oneroso e, muitas vezes, pouco preciso na tomada de dados”, avalia. Tanto no México como nos Estados Unidos, o ex-doutorando da UFV foi desafiado a elaborar uma metodologia que utilizasse imagens de drones para estimar altura de plantas e biomassa em trigo e a data de maturação na cultura da soja.

Embora a metodologia tenha sido adotada pela Universidade de Minnesota, Volpato conta que o seu objetivo não é aplicá-la somente a um programa de melhoramento específico. A intenção é a de que esse esquema de trabalho seja utilizado por pesquisadores de diferentes instituições e países, onde o comércio de soja, milho e trigo seja expressivo. A expectativa também é estendê-la a outras culturas.

Segundo Volpato, por meio do esquema de trabalho que desenvolveu para estimar a data de maturação de plantas, as culturas que têm ciclos vegetativos ou curvas de senescência semelhantes, como o feijão, podem ser analisadas com sucesso. Mas isso desde que todo o processo de qualidade e processamento das imagens seja feito corretamente, atendendo aos critérios referentes ao sensoriamento remoto e aos princípios de experimentação agronômica. Este, por sinal, será o próximo desafio que o pesquisador irá enfrentar. Volpato foi selecionado para trabalhar com técnicas de fenotipagem de alto rendimento aplicado ao melhoramento genético de feijão na Universidade Estadual de Michigan (Estados Unidos), para onde deverá ir em breve.

Devido à crescente demanda por alimentos, o pesquisador acredita que tecnologias como drones devem pavimentar o caminho para que os programas de melhoramento avancem cada vez mais nos ganhos de produção. Em sua opinião, as perspectivas de se utilizar as tecnologias de imagens para a fenotipagem em larga escala são muito grandes. “Podemos aplicar essas metodologias em parcelas pequenas de melhoramento a grandes áreas de produtores agrícolas, auxiliando na avaliação, acompanhamento da lavoura e recomendação de cultivares, por exemplo. Todo esse pacote tecnológico pode trazer maior sustentabilidade para os produtores e pesquisadores, além de, principalmente, consideráveis ganhos em produtividade”.

Volpato destaca como grande diferencial de seu trabalho o desenvolvimento de metodologias factíveis de serem aplicadas nos programas de melhoramento, e não apenas dentro da academia. “Nosso esquema de trabalho foi elaborado para oferecer ferramentas ágeis e de fácil uso, viáveis tanto aos programas de melhoramento quanto ao produtor rural”.

A defesa da tese de Leonardo Volpato aconteceu no dia 20 de outubro, sob a presidência do professor Aluízio Borém. Participaram da banca remota de avaliação os pesquisadores Felipe Lopes da Silva (UFV), Francelino Rodrigues (CIMMYT) - ambos coorientadores -, Aaron Lorenz (Universidade de Minnesota) e Francisco Gomez (Universidade Estadual de Michigan).

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