Ferramenta digital orienta produtores no controle da ferrugem asiática da soja

A plataforma integra IA e múltiplas fontes de dados para o diagnóstico preciso da doença. Sistema avalia o risco de ocorrência da ferrugem asiática da soja e gera relatórios com recomendações técnicas de manejo. Análises combinam informações de sensores ambientais, imagens digitais das folhas e parâmetros agronômicos, como cultivar e calendário de plantio. Interface on-line permite acompanhar a evolução da doença e seus níveis de severidade nas áreas de cultivo.. Ferramenta contribui para o uso racional de fungicidas, com redução de custos e de impactos ambientais. A solução está à disposição de parceiros privados para transferência ao setor produtivo. Cientistas brasileiros desenvolveram uma plataforma para o diagnóstico da ferrugem asiática da soja, uma das doenças mais severas da cultura. A tecnologia integra inteligência artificial à análise combinada de dados climáticos, agronômicos e de imagens digitais. Hospedado em nuvem, o sistema avalia o risco de ocorrência da doença e gera relatórios com recomendações técnicas de manejo, contribuindo para decisões mais precisas no campo. Agora, os pesquisadores buscam parceiros privados para viabilizar a transferência da solução ao setor produtivo. O modelo reúne dados de sensores ambientais, imagens digitais das folhas e parâmetros agronômicos, como cultivar, espaçamento e calendário de plantio. Os resultados são apresentados em um painel on-line, que permite aos agricultores acompanhar séries temporais de dados climáticos e imagens das plantas. O sistema foi desenvolvido no âmbito do projeto Ferramenta Digital Avançada para o Gerenciamento de Riscos Agrícolas, apoiado pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp). A iniciativa integrou parte do doutorado do cientista da computação Ricardo Alexandre Neves na Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), sob a orientação do pesquisador da Embrapa Instrumentação (SP) Paulo Cruvinel. O estudo A Cloud-Based Intelligence System for Asian Rust Risk Analysis in Soybean Crops foi publicado em julho de 2025 pelo periódico AgriEngineering. Infográfico: Ricardo Alexandre Neves Severidade da doença gera prejuízos A soja tem importância econômica global, devido a sua versatilidade. No Brasil, a estimativa da Companhia Nacional de Abastecimento (Conab) para a safra 2025/26 é de cerca de 177,6 milhões de toneladas, um aumento de 3,6% na área cultivada, totalizando 49,1 milhões de hectares. O grão é matéria-prima para alimentos, ração animal e biocombustíveis. Mas dados da Embrapa apontam que a ferrugem asiática, provocada pelo patógeno Phakopsora pachyrhizi, pode causar até 80% de perdas na lavoura e gerar custos com o controle, que podem ultrapassar US$ 2 bilhões por safra. A disseminação da doença é feita pelo vento, que pode espalhar o fungo na própria lavoura, em áreas vizinhas ou distantes. Portanto, dificulta seu controle. O controle utiliza fungicidas químicos, mas a ferrugem asiática está cada vez mais resistente às diversas classes desses defensivos. “Para obter uma lavoura livre da ferrugem asiática, pode haver excesso de aplicações. Isso implica em prejuízos ao meio ambiente e aos produtores, uma vez que impacta nos custos de produção”, afirma Cruvinel. A doença se manifesta inicialmente com manchas amareladas ou alaranjadas. No estágio intermediário, essas manchas se expandem e formam áreas avermelhadas maiores. Na fase avançada, as áreas afetadas tornam-se castanhas e cobrem grandes porções da folha, que perece. Imagem: adaptada de José Tadashi Yorinori Fusão de dados facilita diagnóstico Os cientistas desenvolveram o sistema por on-farm research – pesquisa a campo diretamente no ambiente de produção -, em um modelo que utiliza variáveis climáticas, dados relacionados às plantas de soja, e informações obtidas a partir de imagens digitais de folhas da soja. As variáveis climatológicas foram observadas no período de monitoramento na área da cultura. “A tecnologia classifica a favorabilidade da doença em três níveis, baixo, médio e alto, a depender da combinação do conjunto das variáveis relacionadas ao estágio de infestação. Com isso, é possível realizar diagnósticos e prognósticos de controle da doença, com maior eficácia e precisão”, complementa Neves. Segundo ele, o nível de favorabilidade é definido por inferência estatística em função do comportamento do conjunto das variáveis consideradas e relacionadas à ocorrência da doença. Os pesquisadores explicam que o sistema funciona a partir da junção de dados. Os principais viabilizam a análise de fatores essenciais ao desenvolvimento do fungo, como o período de molhamento foliar – umidade relativa acima de 90%, na faixa de temperatura entre 18°C e 26.5°C – ou o ponto de orvalho. O trabalho utiliza técnicas avançadas e específicas de processamento para extrair informações das imagens digitais de folhas da soja. Padrões de cor, como verde, amarelo e marrom, estão associados aos estágios de evolução da doença. Cruvinel conta que, para a fusão desses dados, o estudo avaliou dois métodos. O sistema, por fim, utiliza o modelo de Cadeias Ocultas de Markov, que oferece robustez, eficácia e eficiência ao processo de suporte à decisão. Essa metodologia se mostrou superior à de lógica Fuzzy (difusa), alcançando 100% de acerto na correspondência dos cenários avaliados sobre riscos de ocorrência da ferrugem asiática em áreas de cultura de soja. “O modelo desenvolvido para a fusão de dados de diferentes variáveis oportunizou estruturar uma base de regras completa, que considera sistematicamente diferentes situações em que seja provável a doença ocorrer”, diz o pesquisador. Durante o estudo de quatro anos com a cultivar convencional BRS 537 da Embrapa Soja (PR), os pesquisadores utilizaram mais de 2 gigabytes de dados por ciclo de cultura, considerando informações coletadas em lavoura real durante o cultivo, em parcelas georreferenciadas na região de Poxoréu (MT) e fotografadas sob índices de iluminação conhecidos. Dados estão à disposição dos produtores na web Os relatórios analíticos disponibilizados no painel de controle foram constituídos com base em um histórico de vinte anos e possibilitam avaliar períodos de ciclos da cultura. O sistema possui interface amigável para navegação, organizada, com informações básicas e de interesse para produtores e potenciais usuários. De acordo com Cruvinel e Neves, os relatórios gerenciais buscam apoiar as tomadas de decisão do produtor quanto à gestão das áreas de plantio, possibilitando avaliar a ocorrência ou não da ferrugem asiática e o estágio de severidade da doença. Além disso, apresentam recomendações agronômicas baseadas no diagnóstico para o controle da doença. Cruvinel acrescenta que esses relatórios se encontram na aba “Recomendações Agrícolas” do painel de controle, onde há também um link para o site AGROFIT, banco de informações sobre os produtos agroquímicos e afins registrados pelo Ministério da Agricultura e Pecuária (Mapa), para consultas e seleção de fungicidas recomendados para o controle da ferrugem asiática. Solução reduz uso de fungicidas Os pesquisadores afirmam que o sistema viabiliza o monitoramento da presença ou não da ferrugem asiática da soja, bem como a avaliação da dinâmica de ocorrência da doença, em seus diferentes estágios de severidade e risco no processo agrícola produtivo. “O ponto-chave da pesquisa foi criar um método que integra dados heterogêneos para oferecer um diagnóstico mais confiável. Depender apenas de imagens ou apenas de dados climáticos isolados não é suficiente para uma avaliação precisa, o que pode levar a diagnósticos falso-positivos. Além disso, a solução oferece prevenção e uso racional de fungicidas”, afirma Neves, que é atualmente professor do Instituto Federal de São Paulo (IFSP), campus de São João da Boa Vista. Sistema é validado por especialistas Para Bernardo Halfeld-Vieira e Katia Nechet, fitopatologistas da Embrapa Meio Ambiente (SP) a solução é de grande valia para o produtor, pois cruzou dados obtidos de imagens de folhas de soja com ferrugem asiática, cujos sintomas e severidade foram avaliados por especialistas, e dados climáticos coletados por sensores ambientais. Os pesquisadores pontuam que o modelo desenvolvido e validado tem como mérito fornecer estimativas mais precisas para prever a propensão climática à progressão da doença. “Na prática, o método propicia a tomada de medidas de controle em campo antes que a doença atinja alta severidade, uma vez que permite aos produtores decidirem, de forma antecipada, o melhor momento para utilização de medidas de controle”, ressaltam Vieira e Nechet, que participaram da validação do modelo, em conjunto com outros especialistas. Aprendizado estimula futuros profissionais Neves observa ainda que “esse resultado tem impacto direto na formação de estudantes, uma vez que passou a ser utilizado como caso prático e avançado em sala de aula, ajudando a demonstrar como tecnologias de computação podem solucionar problemas agrícolas complexos e desafios de outros setores da indústria”. Para o pesquisador, essa aplicação pedagógica contribui para enriquecer o aprendizado e a preparação de futuros profissionais com visão interdisciplinar, inclusive em Ciência da Computação.

Mais informações sobre o tema
Serviço de Atendimento ao Cidadão (SAC)
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