{"id":40794,"date":"2026-07-21T07:30:41","date_gmt":"2026-07-21T10:30:41","guid":{"rendered":"https:\/\/www.funverde.org.br\/blog\/?p=40794"},"modified":"2026-07-16T10:10:32","modified_gmt":"2026-07-16T13:10:32","slug":"inteligencia-artificial-e-drones-aceleram-identificacao-de-milho-tolerante-a-seca","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.funverde.org.br\/blog\/inteligencia-artificial-e-drones-aceleram-identificacao-de-milho-tolerante-a-seca\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial e drones aceleram identifica\u00e7\u00e3o de milho tolerante \u00e0 seca"},"content":{"rendered":"<p>Por Ag\u00eancia FAPESP * \u2013 14 de julho de 2026 &#8211; <span style=\"font-size: 10pt;\"><em>Tecnologia permite avaliar milhares de plantas de forma r\u00e1pida e em larga escala, auxiliando o desenvolvimento de cultivares adaptadas \u00e0s mudan\u00e7as clim\u00e1ticas &#8211; Imagens do experimento de seca com plantas de milho sob diferentes bandas espectrais (comprimentos de onda do espectro luminoso) e \u00edndices de vegeta\u00e7\u00e3o (imagens: Helcio Pereira\/GCCRC).<\/em><\/span><\/p>\n<p>Uma equipe do <a href=\"https:\/\/bv.fapesp.br\/pt\/auxilios\/99523\/centro-de-pesquisa-em-genomica-aplicada-as-mudancas-climaticas\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Centro de Pesquisa em Gen\u00f4mica Aplicada \u00e0s Mudan\u00e7as Clim\u00e1ticas<\/strong><\/a> (<a href=\"https:\/\/www.gccrc.unicamp.br\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>GCCRC<\/strong><\/a>, na sigla em ingl\u00eas) desenvolveu um m\u00e9todo que combina drones, sensores multiespectrais e intelig\u00eancia artificial para identificar, em campo, plantas de milho mais tolerantes \u00e0 seca.<\/p>\n<p>A ferramenta permite acelerar e ampliar a sele\u00e7\u00e3o de materiais promissores para programas de melhoramento gen\u00e9tico, reduzindo a depend\u00eancia de avalia\u00e7\u00f5es manuais.<\/p>\n<p>A expectativa \u00e9 contribuir para o desenvolvimento de cultivares mais resilientes aos efeitos das mudan\u00e7as clim\u00e1ticas.<\/p>\n<p>A inova\u00e7\u00e3o foi descrita em artigo <a href=\"https:\/\/www.frontiersin.org\/journals\/plant-science\/articles\/10.3389\/fpls.2026.1853372\/full\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>publicado<\/strong><\/a> em junho na revista <em>Frontiers in Plant Science<\/em>.<\/p>\n<p>\u201cEm vez de medir manualmente in\u00fameras caracter\u00edsticas das plantas com r\u00e9guas, balan\u00e7as e outros equipamentos, como por\u00f4metro e clorofil\u00f4metro, a proposta \u00e9 usar imagens para identificar rapidamente quais materiais s\u00e3o mais tolerantes ou mais suscet\u00edveis \u00e0 seca. Isso permite automatizar avalia\u00e7\u00f5es que seriam muito dif\u00edceis de realizar em larga escala no campo\u201d, explica <a href=\"https:\/\/bv.fapesp.br\/pt\/pesquisador\/728406\/helcio-duarte-pereira\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Helcio Pereira<\/strong><\/a>, que desenvolveu o estudo durante seu est\u00e1gio de p\u00f3s-doutorado no GCCRC \u2013 um Centro de Pesquisa Aplicada (<a href=\"https:\/\/fapesp.br\/cpa\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>CPA<\/strong><\/a>) constitu\u00eddo pela FAPESP e a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecu\u00e1ria (Embrapa) na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).<\/p>\n<p>Os pesquisadores avaliaram 28 h\u00edbridos de milho (plantas resultantes do cruzamento entre duas linhagens parentais distintas) geneticamente modificados pelo GCCRC.<\/p>\n<p>As plantas foram cultivadas em Campinas (SP) sob duas condi\u00e7\u00f5es experimentais: uma com irriga\u00e7\u00e3o e outra com restri\u00e7\u00e3o h\u00eddrica.<\/p>\n<p>Ao longo de dois anos, a equipe realizou medi\u00e7\u00f5es agron\u00f4micas convencionais para avaliar o desempenho de cada material sob condi\u00e7\u00f5es de seca.<\/p>\n<p>Foram analisadas caracter\u00edsticas como produtividade, altura das plantas, peso dos gr\u00e3os e tempo de florescimento, permitindo classificar previamente quais variedades eram mais tolerantes e quais eram mais suscet\u00edveis ao estresse h\u00eddrico.<\/p>\n<p>Ao mesmo tempo, um drone equipado com c\u00e2meras RGB e multiespectral realizou dezenas de voos sobre as \u00e1reas experimentais ao longo do desenvolvimento das plantas, capturando tanto imagens convencionais quanto dados na faixa do infravermelho.<\/p>\n<p>Com base nas imagens obtidas, os pesquisadores treinaram algoritmos de intelig\u00eancia artificial para reproduzir a classifica\u00e7\u00e3o obtida pelos m\u00e9todos tradicionais.<\/p>\n<p>Em alguns cen\u00e1rios, os modelos alcan\u00e7aram taxas de acerto superiores a 90%, demonstrando o potencial da tecnologia para identificar rapidamente, e em larga escala, materiais promissores para programas de melhoramento gen\u00e9tico.<\/p>\n<blockquote><p>\u201cSe a planta mant\u00e9m produtividade maior em condi\u00e7\u00e3o de estresse, isso indica maior toler\u00e2ncia. O modelo aprende esses padr\u00f5es e depois consegue classificar novas amostras apenas usando imagens\u201d, afirma Pereira.<\/p><\/blockquote>\n<h3>Voos e c\u00e2meras<\/h3>\n<p>\u201cRealizamos dezenas de voos ao longo de dois anos para testes.\u00a0Ao final desse experimento, identificamos que seis voos representativos j\u00e1 fornecem as informa\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para identificar as diferen\u00e7as entre os materiais\u201d, complementa <a href=\"https:\/\/bv.fapesp.br\/pt\/pesquisador\/697081\/juliana-erika-de-carvalho-teixeira-yassitepe\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>Juliana Yassitepe<\/strong><\/a>, pesquisadora do GCCRC e da Embrapa Agricultura Digital.<\/p>\n<p>Segundo os autores, as imagens mais informativas foram obtidas em diferentes fases do desenvolvimento da cultura, incluindo per\u00edodos vegetativos, florescimento e enchimento de gr\u00e3os.<\/p>\n<p>O estudo mostrou que a resposta das plantas \u00e0 seca muda ao longo do ciclo e que avalia\u00e7\u00f5es distribu\u00eddas no tempo permitem capturar altera\u00e7\u00f5es fisiol\u00f3gicas importantes relacionadas ao estresse h\u00eddrico.<\/p>\n<p>\u201cA resposta da planta muda durante o desenvolvimento. Ent\u00e3o, quando usamos imagens coletadas em diferentes fases da cultura, conseguimos uma classifica\u00e7\u00e3o mais acurada\u201d, explica Pereira.<\/p>\n<p>O estudo tamb\u00e9m mostrou que os sensores multiespectrais (dispositivos capazes de capturar imagens em diferentes faixas espec\u00edficas da luz, incluindo aquelas que s\u00e3o invis\u00edveis ao olho humano) s\u00e3o mais eficientes para detectar sinais de estresse h\u00eddrico nas plantas do que as c\u00e2meras convencionais (tipo RGB).<\/p>\n<p>A vantagem est\u00e1 na capacidade de registrar a banda do infravermelho pr\u00f3ximo (NIR, na sigla em ingl\u00eas), invis\u00edvel ao olho humano, mas capaz de revelar altera\u00e7\u00f5es fisiol\u00f3gicas relacionadas \u00e0 disponibilidade de \u00e1gua. Essa informa\u00e7\u00e3o adicional permitiu uma classifica\u00e7\u00e3o mais precisa das plantas quanto \u00e0 toler\u00e2ncia \u00e0 seca.<\/p>\n<h3>Novas metodologias<\/h3>\n<p>\u201cO GCCRC atua fortemente no desenvolvimento de metodologias de avalia\u00e7\u00e3o. Esses modelos ajudam a ampliar a escala das an\u00e1lises no campo e permitem avaliar mais plantas e mais materiais usando imagens com boa confiabilidade\u201d, afirma Yassitepe.<\/p>\n<p>Segundo ela, a metodologia pode ser adaptada para outras culturas e aplica\u00e7\u00f5es, como a identifica\u00e7\u00e3o de plantas resistentes a doen\u00e7as.<\/p>\n<p>\u201cA metodologia pode ser calibrada para diferentes objetivos. No milho, por exemplo, uma caracter\u00edstica importante \u00e9 o sincronismo entre as flores masculinas e femininas, que influencia a capacidade da planta de produzir gr\u00e3os sob condi\u00e7\u00f5es de seca. Em outras culturas, outros par\u00e2metros podem ser mais importantes\u201d, explica a pesquisadora.<\/p>\n<p>O estudo complementa um trabalho anterior do grupo, que havia utilizado imagens a\u00e9reas para prever caracter\u00edsticas agron\u00f4micas, como produtividade e altura das plantas (<em>leia mais em: <a href=\"https:\/\/agencia.fapesp.br\/53667\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>agencia.fapesp.br\/53667<\/strong><\/a><\/em>). Desta vez, o foco foi desenvolver um sistema capaz de classificar os materiais de acordo com sua toler\u00e2ncia \u00e0 seca.<\/p>\n<p>O artigo <em>Drought tolerance classification using unmanned aerial systems based on RGB and multispectral data<\/em> pode ser lido em: <a href=\"https:\/\/www.frontiersin.org\/journals\/plant-science\/articles\/10.3389\/fpls.2026.1853372\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"><strong>frontiersin.org\/journals\/plant-science\/articles\/10.3389\/fpls.2026.1853372<\/strong><\/a>.<\/p>\n<p>* <em>Com informa\u00e7\u00f5es de Paula Drummond, do GCCRC<\/em>.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Por Ag\u00eancia FAPESP * \u2013 14 de julho de 2026 &#8211; Tecnologia permite avaliar milhares de plantas de forma r\u00e1pida e em larga escala, auxiliando o desenvolvimento de cultivares adaptadas \u00e0s mudan\u00e7as clim\u00e1ticas &#8211; Imagens do experimento de seca com plantas de milho sob diferentes bandas espectrais (comprimentos de onda do espectro luminoso) e \u00edndices&hellip;<\/p>\n","protected":false},"author":2,"featured_media":40795,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[5,12,15,24],"post_series":[],"class_list":["post-40794","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-geral","tag-agricultura","tag-aquecimento-global-global-warming-global-climate-change","tag-biodiversidade","tag-consumo-sustentavel","entry","has-media"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v25.2 - 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