Pesquisadores brasileiros do Centro de Genômica Aplicada às Mudanças Climáticas (GCCRC), em uma parceria entre a Embrapa e a Universidade Estadual de Campinas (Unicamp), estão aplicando uma metodologia que acelera a seleção de plantas de milho geneticamente modificadas para resistir à seca e reduz custos operacionais envolvidos na tarefa.
A técnica utiliza drones equipados com câmeras RGB para capturar imagens dos experimentos de campo, convertendo-as em índices que avaliam a saúde das plantas. Com essas informações, é possível identificar mais rapidamente os exemplares mais promissores e simular seu desempenho em diferentes condições climáticas, tornando o processo de seleção mais eficiente e preciso.
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Os resultados do estudo, que teve apoio da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), foram publicados neste domingo (5) na revista The Plant Phenome Journal, uma revista científica baseada nos Estados Unidos vinculada à Crop Science Society of America (CSSA), uma organização científica sem fins lucrativos que atua no avanço das ciências relacionadas a culturas agrícolas e suas interações com o ambiente.
O aumento da frequência e severidade das secas devido às mudanças climáticas torna essencial o desenvolvimento de cultivares mais resilientes. No entanto, os métodos tradicionais de avaliação em campo são demorados e caros, dificultando avanços rápidos. “Nos métodos convencionais, é necessário esperar o ciclo completo da planta e realizar medições manuais, muitas vezes com equipamentos caros e processos lentos”, explica Juliana Yassitepe, pesquisadora da Embrapa Agricultura Digital e autora do estudo.
Com a nova metodologia, a coleta de dados em campo foi significativamente otimizada. “Antes, levaríamos vários dias para medir a produção de grãos, tempo até a floração e altura das plantas. Agora, fazemos isso em poucas horas, com voos de drones e processamento de imagens”, destaca Yassitepe.
Além de reduzir os custos operacionais, a metodologia permite a realização de estudos em áreas menores. “Essa questão da área plantada às vezes é um gargalo nos estudos de melhoramento genético de plantas, pois nem sempre o grupo de pesquisa dispõe de muitas sementes viáveis para plantar em áreas muito grandes”, explica Yassitepe.
A abordagem também possibilita acompanhar o desenvolvimento das plantas ao longo de todo o ciclo de crescimento, bem como desenvolver modelos preditivos que ajudam a selecionar variedades de milho adaptadas a diferentes condições ambientais.
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