Pesquisadores de arroz do Texas A&M AgriLife Research Center em Beaumont levaram a seleção e o melhoramento de cultivares de arroz para o próximo nível com um projeto que emprega veículo aéreo (UAV). A equipe utilizará UAVs para tirar instantâneos em tempo real das culturas de arroz, retirar características fenotípicas dessas imagens e analisar as informações para revelar genótipos de arroz de alto rendimento, compartilhou um comunicado de imprensa da Texas A&M AgriLife.
Os pesquisadores esperam evitar um dos maiores obstáculos na coleta de dados – o procedimento trabalhoso e demorado de coleta manual de dados de campo por meio de mão de obra qualificada. Yubin Yan, analista sênior de biossistemas do centro de Beaumont, liderará o projeto com fundos fornecidos por uma doação de US$ 650.000 por três anos do Instituto Nacional de Alimentação e Agricultura (NIFA) do USDA.
Principais objetivos de pesquisa:
- Calcule as principais características fenotípicas para o crescimento e desenvolvimento do arroz.
- Grave imagens UAV de genótipos de arroz em estágios cruciais de crescimento de arroz.
- Crie algoritmos avançados de processamento de imagem para retirar os principais traços fenológicos, morfológicos e arquitetônicos.
- Gere um sistema digital de seleção de arroz para selecionar genótipos de melhor desempenho usando integração de dados com tomada de decisão multicaracterística.
A nova onda da tecnologia UAV
“A medição manual tradicional das características fenotípicas do arroz consome muito, muito tempo”, compartilhou Yang. “Está se tornando cada vez mais desafiador contratar pessoal qualificado e experiente. A tecnologia UAV e o processamento avançado de imagens podem fornecer uma alternativa econômica e confiável. Podemos usar UAVs para capturar imagens de arroz nos principais estágios de crescimento e desenvolver algoritmos para extrair diferentes características fenotípicas para centenas ou até milhares de genótipos de arroz.”
Vários voos de UAV serão executados durante a safra de arroz para capturar milhares de imagens de UAV, bem como informações sobre o solo. Diferentes ângulos de câmera serão utilizados para ajudar a analisar o estabelecimento do estande, bem como as lacunas entre as plantas.
“Uma quantidade considerável de dados precisará ser integrada e analisada”, acrescentou Yang. “Este é o primeiro ano do projeto e é um aprendizado para nós. A captura oportuna de imagens de UAV para o crescimento inicial do arroz tem sido um desafio devido ao pequeno tamanho das mudas de arroz e às condições climáticas ventosas. Há uma janela limitada quando você pode voar.”
A equipe também trabalhará para desenvolver algoritmos de aprendizado de máquina que possam identificar as principais características e determinar os genótipos de arroz com melhor desempenho. O projeto se concentrará em características fenotípicas fundamentais, incluindo estabelecimento de estandes, crescimento de biomassa, rendimento final de grãos e desenvolvimento fenológico.
“Estaremos desenvolvendo algoritmos automatizados que podem extrair características fenotípicas de imagens de UAV tiradas em estágios críticos de arroz, incluindo mudas, perfilhamento, floração, enchimento de grãos e maturidade”, disse Yang. “O sistema de seleção digital de arroz será desenvolvido por meio da integração de várias características para identificar os genótipos de melhor desempenho.”
Os pesquisadores acreditam que outro recurso da tecnologia UAV pode ser monitorar o crescimento das plantas para controle de nitrogênio e detecção de doenças, explicou Fugen Dou, cientista da AgriLife Research.
“Este projeto proposto representa um grande esforço na entrega de um sistema integrado de tomada de decisão baseado em imagens de UAV para produtores e pesquisadores de arroz”, concluiu Yang. “Será uma ferramenta indispensável para melhorar muito a eficiência de melhoramento e fenotipagem do arroz.”
