Por Evanildo da Silveira
As mudanças climáticas têm intensificado a ocorrência de secas, desafiando a agricultura e aumentando a necessidade de plantas mais resilientes. Tradicionalmente, o processo de seleção de variedades resistentes às adversidades do clima é lento e caro, o que exige avaliações manuais ao longo de todo o ciclo da cultura. Em busca de alternativas mais acessíveis, pesquisadores brasileiros passaram a utilizar drones equipados com câmeras para acelerar a identificação de variedades de milho tolerantes à seca, promovendo notáveis avanços no campo da agricultura digital.
O método inovador, que combina imagens aéreas com índices vegetativos calculados por softwares livres, tem potencial para transformar programas de melhoramento genético, tornando-os mais rápidos, acessíveis e precisos. A pesquisa foi conduzida pelo Centro de Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas (GCCRC), uma parceria entre a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa) e a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), com apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp).
Segundo Juliana Yassitepe, pesquisadora da Embrapa Agricultura Digital, os métodos tradicionais de seleção de plantas exigem equipamentos caros e avaliações demoradas, o que inviabiliza o processo em larga escala. “Nosso experimento testou a hipótese de que é possível selecionar plantas tolerantes à seca usando índices vegetativos calculados a partir de imagens aéreas capturadas por drones”, diz.
Durante o experimento, drones realizaram voos semanais, capturando imagens com câmeras RGB, acessíveis e de baixo custo, e câmeras multiespectrais, capazes de registrar espectros não visíveis, como o infravermelho. Cada voo, de apenas dez minutos, gerou cerca de 290 imagens, que foram analisadas para determinar os índices vegetativos das plantas, indicadores-chave da tolerância à seca.
Helcio Duarte Pereira, pesquisador do GCCRC e autor principal do estudo, destaca que os drones são apenas uma ferramenta para a obtenção de dados. “Sabemos de antemão qual variedade está plantada em cada parcela do experimento”, diz. “As informações trazidas pelas câmeras são usadas para calcular diferentes índices vegetativos, considerando modelos estatísticos para prever o desempenho das variedades.” Os modelos são treinados com dados iniciais de desempenho e índices vegetativos, permitindo predições futuras sobre novas variedades. Sem essa etapa de calibração, diz o pesquisador, não seria possível medir a tolerância ou suscetibilidade das plantas.
Entre abril e setembro de 2023, 21 variedades de milho foram testadas no campo experimental da Faculdade de Engenharia Agrícola (Feagri) da Unicamp, sendo 18 geneticamente modificadas para tolerância à seca e 3 usadas como controle. As plantas foram submetidas a condições controladas, com grupos recebendo irrigação constante ou restrita. Os resultados mostraram que os índices vegetativos calculados a partir das imagens foram eficazes na identificação de plantas com melhor desempenho sob estresse hídrico.
Um destaque importante foi o bom desempenho das câmeras RGB, significativamente mais baratas, o que torna a tecnologia acessível para uso em larga escala. A metodologia também pode ser aplicada a outras culturas, desde que os modelos de predição sejam ajustados conforme as especificidades de cada uma.
Embora o método não seja aplicado diretamente na produção agrícola, ele representa um avanço significativo no desenvolvimento de novas variedades de milho resistentes à seca. “Nosso foco é o melhoramento genético, mas a tecnologia pode futuramente ser usada para manejo de irrigação, adubação e controle de doenças em campos de produção”, destaca Yassitepe. Com o aumento da imprevisibilidade climática, a adoção dessa tecnologia poderá beneficiar a agricultura nacional, tornando-a mais eficiente e resiliente. A pesquisa, fruto da colaboração entre a Embrapa e a Unicamp, abre caminho para uma integração cada vez maior entre tecnologia de ponta e as necessidades do campo.
