Projetos da Universidade Estadual de Londrina usam inteligência artificial contra a ferrugem asiática
21/10/2020
Dois projetos de pesquisa na UEL, Universidade Estadual de Londrina uniram as áreas de Agronomia e Ciência da Computação para utilização de Inteligência Artificial no combate à ferrugem da soja, também conhecida como ferrugem asiática. A doença é causada por um fungo que surgiu no Brasil em 2002, e se espalhou rapidamente se tornando a principal praga da cultura no País, chegando a causar bilhões de reais em prejuízo numa única safra, como aconteceu em 2005/2006.
Os sintomas mais característicos aparecem nas folhas, que começam a apresentar pequenos pontos de tonalidade mais escura, até que mudam de cor completamente e caem. As primeiras lesões aparecem poucos dias depois da infecção e o fungo espalha seus esporos pelo vento. É justamente na coloração das folhas como sintoma que está o foco de um dos projetos de pesquisa.
É como se o olhar de um observador fosse ampliado e melhorado inúmeras vezes. Um dos projetos pesquisa o nível de rigor da doença observando a coloração, mas com base em pixels, ou seja, unidades fundamentais de uma imagem digital. Cada cor possui 256 tonalidades, o que fornece até 16 milhões de combinações.
Esta quantidade de dados é que alimenta a Inteligência Artificial, programada para identificar as cores e calcular o nível de rigor da doença nas folhas. O projeto coletou 70 imagens de plantas de soja com 80 mil pixels e verificou sete níveis de severidade. O cálculo criado respondeu com 93% de precisão, ou seja, em todos estes casos o pixel apontou corretamente o nível de severidade da doença na planta, em comparação com padrões já conhecidos. A conclusão dos pesquisadores é que é possível criar um modelo confiável baseado nesta ferramenta.
O segundo projeto estuda a utilização de imagens obtidas por smartphones para observar a saúde da planta de soja, tendo como referência os mapas NDVI, sigla em inglês para Índice de Vegetação por Diferença Normalizada. Isso ignifica medir a saúde das plantas como base na reflexão de luz solar apresentada por elas. O grande avanço é usar os smartphones comuns para isso, ao invés de radiômetro, um equipamento pesado e que custa aproximadamente 3 mil dólares.
Outras informações sobre os projetos e pesquisas da UEL podem ser conferidas em xoops.celepar.parana/migracao/secs_aenoticias . (Repórter: Flávio Rehme)
Os sintomas mais característicos aparecem nas folhas, que começam a apresentar pequenos pontos de tonalidade mais escura, até que mudam de cor completamente e caem. As primeiras lesões aparecem poucos dias depois da infecção e o fungo espalha seus esporos pelo vento. É justamente na coloração das folhas como sintoma que está o foco de um dos projetos de pesquisa.
É como se o olhar de um observador fosse ampliado e melhorado inúmeras vezes. Um dos projetos pesquisa o nível de rigor da doença observando a coloração, mas com base em pixels, ou seja, unidades fundamentais de uma imagem digital. Cada cor possui 256 tonalidades, o que fornece até 16 milhões de combinações.
Esta quantidade de dados é que alimenta a Inteligência Artificial, programada para identificar as cores e calcular o nível de rigor da doença nas folhas. O projeto coletou 70 imagens de plantas de soja com 80 mil pixels e verificou sete níveis de severidade. O cálculo criado respondeu com 93% de precisão, ou seja, em todos estes casos o pixel apontou corretamente o nível de severidade da doença na planta, em comparação com padrões já conhecidos. A conclusão dos pesquisadores é que é possível criar um modelo confiável baseado nesta ferramenta.
O segundo projeto estuda a utilização de imagens obtidas por smartphones para observar a saúde da planta de soja, tendo como referência os mapas NDVI, sigla em inglês para Índice de Vegetação por Diferença Normalizada. Isso ignifica medir a saúde das plantas como base na reflexão de luz solar apresentada por elas. O grande avanço é usar os smartphones comuns para isso, ao invés de radiômetro, um equipamento pesado e que custa aproximadamente 3 mil dólares.
Outras informações sobre os projetos e pesquisas da UEL podem ser conferidas em xoops.celepar.parana/migracao/secs_aenoticias . (Repórter: Flávio Rehme)