Aplicativo ajuda detectar doenças em plantas

Criado por estudantes da USP Pirassununga, tecnologia é baseada em análise de imagens

Por - Editorias: Extensão
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Agrovisão - Foto: Divulgação
Equipe da USP em Pirassununga no desenvolvimento do aplicativo Agrovisão – Foto: Divulgação

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De acordo com a Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa), as doenças de plantas produzem impactos econômicos e sociais significativos no sistema de cultivo agrícola, causando aumento no custo de produção, queda de produtividade e abandono de atividade produtiva devido aos prejuízos financeiros diretos e indiretos. Por isso, o diagnóstico precoce é fundamental para reduzir as perdas.

Para auxiliar nessa detecção de doenças, alunos da Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA) da USP em Pirassununga criaram um aplicativo que torna possível reconhecer irregularidades em plantas por meio de imagens. O Agrovisão propicia o diagnóstico precoce e identifica os sintomas que ocorrem em cada tipo de doença e deficiência nutricional em plantas.

Criado pelos estudantes Camila Nardi, Gabriela Lyra, Gustavo Voltani von Atzingen e Marcello Ferreira, a tecnologia foi desenvolvida durante uma maratona de programação promovida pela Embrapa. A competição Hackathon Universitário Embrapa, realizada em novembro de 2016, buscou soluções tecnológicas para apoiar pesquisas para o diagnóstico automático de doenças em cultivos agrícolas a partir de captura, processamento e armazenamento de imagens de plantas. A equipe, chamada de Time Limit Exceeded USP, ficou em 3º lugar na edição Campinas.

O funcionamento do Agrovisão está baseado na seguinte proposta: o usuário tira foto de uma flor ou fruto, essa imagem é enviada ao servidor que avalia se a foto atende a certas especificações como, por exemplo, não ter reflexo da luz ou mau posicionamento. Se o servidor encontrar algum problema na foto, é solicitada uma nova imagem.

Essas fotos, quando enviadas ao servidor local, são pré-processadas para que ocorra um realce das doenças encontradas e depois segmentadas com base em regiões, cor e textura. Na etapa final, os segmentos são classificados e as irregularidades na imagem da planta são identificadas.
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Equipe Time Limit Exceeded USP durante evento de programação - Foto: Divulgação
Equipe Time Limit Exceeded USP durante premiação do Hackathon Embrapa – Foto: Divulgação

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Considerando que a imagem está adequada para análise, é possível encontrar doenças, déficits nutricionais e hídricos. Então, um técnico de laboratório pode ajudar o produtor que tirou essa foto a tomar uma decisão objetiva de aplicar ou não algum produto químico para a cura da planta. “Na versão completa do software, quando utilizado o banco de dados, consegue-se gerar a classificação de diversas doenças”, afirma Luciano Lulio, professor do Departamento de Engenharia de Biossistemas (ZEB) da FZEA e orientador da equipe.

Marcello Ferreira, integrante do time, espera que o produtor rural possa usar o aplicativo, assim como técnicos de campo e agrônomos. “Tentamos unir os três pontos: o produtor, o técnico no laboratório e o cientista que poderia usar esse banco de imagens formado e usar isso em sua pesquisa”, diz o aluno.

Apesar de ajudar no diagnóstico, Lulio afirma que o aplicativo apenas irá identificar uma alteração na imagem e estimar qual seria a doença. “A confirmação será feita por uma técnica bioquímica laboratorial.” O Agrovisão foi desenvolvido em versão alfa mas, por falta de tempo, os integrantes ainda não conseguiram finalizá-lo. Os direitos de criação do aplicativo foram cedidos para a Embrapa e agora são de domínio privado.

De acordo com Ferreira, a experiência de participar de uma maratona como a Hackathon Embrapa é muito valiosa. “Tivemos uma ideia e a desenvolvemos em um prazo limitado e contínuo de tempo. Você percebe a importância de aceitar novas ideias e ao mesmo tempo ser teimoso para não desistir.”

Outra vantagem, segundo Ferreira, é o networking durante o evento. “Tivemos oportunidade de ter contato com empresas interessadas e descobrir bons programadores e boas ideias”, finaliza.

A equipe teve mentoria da professora Ana Carolina Silva, do Departamento de Ciências Básicas (ZAB) da FZEA.

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