Fenotipagem de Plantas sob Estresse Hidrico Utilizando
Caracteristicas Derivadas de Imagens
Visão computacional na agricultura, Monitoramento remoto de
umidade do solo, Imagens RGB, Irrigação de precisão, Detecção de estresse
hídrico
A irrigação de precisão em ambientes controlados, como estufas, exige o
monitoramento contínuo e remoto da umidade do solo. No entanto, os métodos
tradicionais baseiam-se, em geral, em medições pontuais, o que dificulta
uma avaliação abrangente do estresse hídrico em todas as plantas
cultivadas. Como alternativa promissora, técnicas de visão computacional
têm se destacado por sua capacidade de extrair informações relevantes a
partir de imagens de plantas.
Este estudo propõe uma nova abordagem para o monitoramento da umidade do
solo com base na análise de imagens de plantas, utilizando dispositivos de
baixo custo e com exigências computacionais mínimas. A metodologia parte da
hipótese de que alterações na coloração das folhas podem atuar como
indicadores precoces de estresse hídrico, sendo essas mudanças detectáveis
por meio de imagens RGB.
A pesquisa descreve o desenvolvimento e a instalação de um sistema de
fenotipagem em uma tenda de cultivo equipada com irrigação automatizada,
permitindo o acompanhamento do desenvolvimento de plantas sob diferentes
condições de estresse hídrico. Os resultados obtidos reforçam a viabilidade
da aplicação de sistemas inteligentes de sensoriamento na agricultura,
apontando caminhos para pesquisas futuras na detecção precoce de problemas
fitossanitários.