Drones revelam o futuro do milho em tempos de seca: o que isso significa para a agricultura?

Um estudo no Brasil revelou como drones equipados com sensores simples podem prever o desempenho do milho em condições de seca, destacando a tecnologia como uma ferramenta acessível e poderosa para o futuro da agricultura sustentável.

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Drones capturam imagens detalhadas do ciclo do milho, revelando respostas da planta à seca e ao manejo agrícola.

A agricultura enfrenta desafios crescentes com as mudanças climáticas, sendo a seca uma das maiores ameaças à produção de alimentos. Mas, e se fosse possível prever como uma planta reagirá a essas condições extremas antes mesmo de completar seu ciclo?. Um estudo conduzido no Brasil, na cidade de Campinas (SP), utilizou drones para monitorar o crescimento de híbridos transgênicos de milho submetidos a condições de seca e irrigação, apontando um caminho promissor para a agricultura sustentável.

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Dados obtidos por drones mostram o impacto do estresse hídrico em características como altura, rendimento e floração.

Pesquisadores da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) e da Embrapa integraram tecnologia de ponta, como sensores RGB e multiespectrais, para capturar dados detalhados sobre o comportamento das plantas ao longo do tempo. Os resultados revelam que esses sistemas podem prever características importantes, como altura, rendimento e dias até a floração, com uma precisão surpreendente, especialmente em condições de estresse hídrico.

O poder dos drones no campo

Os drones estão se tornando aliados indispensáveis para os agricultores e pesquisadores. Equipados com câmeras avançadas, eles sobrevoam campos de cultivo e capturam imagens detalhadas em várias etapas do ciclo de vida das plantas. Essas imagens são usadas para calcular índices de vegetação, como o RCC (Relação Verde-Vermelho), que indicam a saúde e o vigor das plantas.

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Dados obtidos por drones mostram o impacto do estresse hídrico em características como altura, rendimento e floração.

No estudo realizado, os drones voaram em alturas específicas e em horários definidos para garantir condições ideais de iluminação. A análise das imagens permitiu identificar como diferentes genótipos de milho reagiam à falta de água, destacando índices que mudaram drasticamente sob condições de seca. Com essa tecnologia, os agricultores podem obter informações cruciais sem depender de avaliações demoradas e manuais.

Tecnologia simples, resultados incríveis

Embora sensores multiespectrais sejam frequentemente associados a análises mais detalhadas, o estudo apontou que os sensores RGB, mais simples e acessíveis, foram igualmente eficazes na previsão de características importantes, como o rendimento do milho.

Isso significa que até pequenos agricultores podem se beneficiar dessa tecnologia.

Além disso, a combinação de drones com modelos de aprendizado de máquina foi essencial para interpretar os dados. Modelos como regressão de ridge e random forest se destacaram na precisão das previsões, mostrando que a integração entre a ciência de dados e a agricultura pode transformar completamente como monitoramos o desenvolvimento das plantas.

O futuro da agricultura inteligente

Os resultados deste estudo são promissores para a agricultura em um cenário de mudanças climáticas. Com o uso de drones e tecnologias acessíveis, é possível prever quais variedades de plantas são mais resistentes à seca, ajudando a selecionar genótipos ideais para regiões com escassez hídrica.

Além disso, o uso de drones para monitoramento contínuo reduz custos e tempo, permitindo intervenções rápidas e mais eficazes no manejo das culturas. A agricultura está se tornando cada vez mais conectada, e tecnologias como essa representam uma mudança de paradigma: menos dependência de métodos tradicionais e mais ênfase em dados e inovação.

O estudo realizado no Brasil demonstra como a integração entre pesquisa científica e tecnologia pode oferecer soluções reais para os desafios globais. Em um mundo onde a segurança alimentar está em risco, drones e inteligência artificial podem ser a chave para um futuro mais sustentável e eficiente na agricultura.

Referência da notícia

Temporal field phenomics of transgenic maize events subjected to drought stress: Cross‐validation scenarios and machine learning models. 5 de Janeiro, 2025. Pereira, H. D.