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Diagnóstico de doenças em plantas por meio de imagens digitais

Os pesquisadores Katia Nechet, Bernardo de Almeida Halfeld-Vieira e Daniel Terao desenvolvem um projeto que busca criar aplicativos para acelerar o diagnóstico de doenças das plantas. Isso é feito por meio de imagens de doenças diagnosticadas corretamente que são disponibilizadas em um banco de dados. Depois de armazenadas, essas imagens são processadas para linguagem digital e permitem o diagnóstico rápido.

A intenção dos pesquisadores é coletar imagens tanto de doenças, quanto de problemas abióticos que podem ser confundidos com doenças. Dessa forma, o banco de imagens aumenta e as possibilidades de processamento também. O diagnóstico de doenças a partir de imagens digitais irá facilitar que o produtor identifique problemas no campo e será mais uma ferramenta para ajudá-lo a tomar decisões relativas ao controle adequado. "Essa rapidez no diagnóstico pode minimizar perdas no setor produtivo”, afirma Katia.

Assim como este, existem outros projetos que visam continuar a construção de uma base de dados contendo imagens e diagnósticos detalhados. Com isso, serão capazes de ampliar o desenvolvimento do sistema de diagnóstico de doenças baseado em imagens digitais, com ênfase na sua extensão a culturas e doenças e de desenvolver sistema especialista que, tendo como ponto de partida as respostas dadas pelo sistema baseado em imagens, seja capaz de oferecer um diagnóstico mais preciso pela exploração de informações que vão além do escopo do sistema baseado em imagens.

Os sistemas serão disponibilizados para dispositivos móveis e para web. As culturas disponíveis inicialmente serão algodão, soja, milho, arroz, feijão, trigo, sorgo, cana-de-açúcar, citros, videiras, abacaxi, café, cupuaçu, açaí, antúrio, meloeiro, palma de óleo, coqueiro e pimenta-do-reino. Ao longo da pesquisa, outras poderão ser adicionadas.

 

Esse novo projeto pode auxiliar a identificação de doenças bióticas e abióticas em cultuas de eucalipto por exemplo. Veja aqui.

Fonte: Grupo Cultivar

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