Pesquisadores da Universidade de Brasília (UnB) desenvolveram uma plataforma que identifica espécies invasoras no Cerrado com 96% de precisão.
O sistema, criado com apoio da Fundação de Apoio à Pesquisa do Distrito Federal (FAPDF), utiliza inteligência artificial (IA) e drones para detectar plantas que prejudicam lavouras de soja e algodão.
Segundo a FAPDF, o avanço reduz perdas causadas pelo caruru-palmeri, erva que já gerou prejuízos superiores a US$ 18,5 milhões em áreas agrícolas de Mato Grosso, afetando o manejo e a produtividade.
O projeto começou em 2018 e avançou após alertas da Secretaria de Agricultura (Seagri-DF)l sobre o risco de disseminação da espécie. A equipe utilizou drones com sensores RGB, multiespectral, termal e LiDAR (Light Detection and Ranging, ou Detecção e Medição da Luz),, capazes de gerar modelos tridimensionais da vegetação e do terreno.
As imagens obtidas passaram por ajustes de altura de voo e resolução para equilibrar abrangência e detalhamento.
Em seguida, redes neurais profundas foram treinadas para diferenciar plantas com base em cor, textura e formato das folhas, permitindo a localização das áreas afetadas.
O grupo identificou também o Amaranthus híbrido, outro tipo resistente a herbicidas. Os dados são processados por um sistema que pode operar com diferentes modelos de drones e gerar coordenadas geográficas que orientam ações de controle nas fazendas.
O estudo envolve bolsistas de graduação e pós-doutorado da UnB e mantém cooperação com o Laboratório de Visão Computacional da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio).
Os próximos passos incluem testes em unidades produtivas de Brasília e região.
