Método usa drone e câmera de baixo custo para selecionar plantas tolerantes à seca

Processadas em softwares livres, imagens realizadas a partir de veículo aéreo não tripulado permitem avaliar parâmetros de estresse hídrico em experimentos de milho e ajudam a selecionar cultivares mais adaptados à falta de água

André Julião | Agência FAPESP – Um método que usa softwares livres e um drone com uma câmera de baixo custo permitiu selecionar plantas de milho tolerantes à seca. A ferramenta contribui para a seleção de plantas que suportem melhor o estresse hídrico, um dos impactos das mudanças climáticas na agricultura.

Os resultados dos experimentos foram publicados em um artigo na Plant Phenome Journal.

Os autores são vinculados ao Centro de Pesquisa em Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas (GCCRC), um Centro de Pesquisa em Engenharia (CPE) constituído pela FAPESP e pela Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) na Universidade Estadual de Campinas (Unicamp).

“Os experimentos com plantas geneticamente modificadas têm um alto custo. O método nos permitiu avaliar a tolerância das plantas à seca em uma área relativamente pequena, além de usar softwares gratuitos e uma câmera RGB, mais simples, que levantou parâmetros do experimento de forma mais eficaz do que a câmera multiespectral, mais cara”, conta Helcio Duarte Pereira, pesquisador no GCCRC com bolsa da FAPESP e primeiro autor do estudo.

O método permitiu uma coleta de dados otimizada, mais rápida e mais barata. Os métodos convencionais exigem medições manuais, por vezes com equipamentos caros e processos lentos. Além disso, com eles algumas características só podem ser mensuradas no final do ciclo de vida da planta. Com o drone, em poucas horas se faz o trabalho que levaria dias, o que permite ainda avaliar as plantas em diferentes estágios de crescimento.

A abordagem também possibilita acompanhar o desenvolvimento das plantas ao longo de todo o ciclo de crescimento. “A análise contínua, em diferentes fases do ciclo de vida da planta, foi essencial para entender como elas respondem ao estresse hídrico, além de permitir prever como elas se comportariam em outra áreas”, explica Juliana Yassitepe, pesquisadora do GCCRC e da Embrapa Agricultura Digital, que coordenou o estudo.

Parâmetros de estresse hídrico

Durante a estação seca de 2023, entre abril e setembro, os pesquisadores realizaram uma série de voos em uma área experimental em Campinas. No local, haviam sido plantadas 21 variedades de milho, três convencionais e 18 modificadas geneticamente para superexpressar genes potencialmente ligados à resistência ao estresse hídrico.

No experimento, a única diferença de tratamento entre as plantas foi que metade recebeu irrigação durante todo o ciclo de vida, enquanto a outra foi submetida à seca.

Cada voo durava 10 minutos e capturava 290 imagens. Os pesquisadores selecionaram 13 voos feitos com a câmera multiespectral, que captura espectros não visíveis, como infravermelho, e 18 com a câmera RGB, significativamente mais barata e que captura três cores, ou bandas: vermelho, verde e azul.

As imagens foram analisadas em softwares livres e permitiram fazer o cruzamento das bandas obtidas nas imagens. Para determinar o que as diferenças de cor nas imagens indicavam, os pesquisadores realizaram uma série de medições convencionais das plantas em solo. A partir daí, puderam definir os parâmetros de estresse hídrico e calibrar os modelos de predição.

Os resultados apresentados a partir das imagens da câmera mais barata se mostraram confiáveis e mais precisos, o que torna a tecnologia acessível para programas de melhoramento genético em larga escala.

Além de reduzir os custos operacionais, o método permite a realização de estudos em áreas menores, o que é especialmente útil em projetos com recursos limitados. “Nem sempre dispomos de sementes em quantidade suficiente para plantar em áreas muito grandes, o que é um gargalo nesse tipo de pesquisa”, diz Yassitepe.

Os pesquisadores lembram ainda que os voos mais baixos do drone permitem obter imagens em alta resolução, o que se justifica em áreas experimentais menores, contribuindo para obter dados mais precisos.

Por fim, embora não seja o objetivo principal do grupo, o avanço abre caminho para que outros grupos de pesquisa ou startups criem aplicações voltadas diretamente para os produtores ou empresas de melhoramento genético.

“Existem aplicações no mercado que permitem avaliar, por exemplo, a clorofila na planta e, com isso, definir os níveis de nitrogênio. Assim é possível ajustar a adubação de acordo com a necessidade”, afirma Pereira.

Para Yassitepe, os índices avaliados no estudo podem servir de base para o desenvolvimento de aplicações que façam as medições de forma automatizada também para o estresse hídrico em diferentes culturas agrícolas ou florestais.

O artigo Temporal field phenomics of transgenic maize events subjected to drought stress: Cross-validation scenarios and machine learning models pode ser lido em: https://acsess.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/ppj2.70015.