Tecnologias para detecção e predição de pragas e doenças de espécies florestais

O manejo de pragas e doenças florestais é de suma importância para a preservação e sustentabilidade dos ecossistemas florestais. Isto porque, as árvores desempenham um papel fundamental na regulação do clima, conservação da biodiversidade e produção de recursos essenciais. Pragas e doenças podem representar uma ameaça significativa a essas florestas, causando danos que podem levar à degradação e perda de áreas florestais. Portanto, a implementação de práticas de manejo adequadas, incluindo o monitoramento, controle preventivo e intervenção quando necessário, é essencial para proteção das florestas.

Nesse sentido, utilizar tecnologias como ferramenta de apoio a tomada de decisão tem sido uma excelente alternativa para o setor. No caso de doenças em mudas florestais, uma das tecnologias que vem ganhando destaque é o sensoriamento remoto, este possibilita a detecção precoce de doenças a partir da espectroscopia, técnica que mede a radiação eletromagnética refletida pelas plantas em diferentes comprimentos de onda. Outra tecnologia de grande aplicabilidade é a inteligência artificial, utilizada para a predição de pragas em plantios florestais.

Com o intuito de discutir o funcionamento de tais tecnologias, o Grupo Temático de Ferroligas e Silício Metálico realizou recentemente uma reunião online que teve como convidados palestrantes o Gabriel Savio, CEO da Sipremo e a Márcia Indyanara, Analista de Geoprocessamento da Bracell.

5º Meeting Online do GT Ferroligas

O Gabriel Savio junto a sua equipe, desenvolveu uma rede neural artificial capaz de prever o nível de infestação e a área afetada em hectare por praga, data e local utilizando variáveis meteorológicas e climáticas como preditoras. Isto possibilita que o profissional realize o diagnóstico em tempo real e antecipe a sua atuação, promovendo redução de custos e garantindo maior assertividade na tomada de decisão.

Aplicativo desenvolvido para predição de pragas florestais

A Márcia Indyanara, apresentou os resultados do seu trabalho de mestrado, no qual utilizou um sensor hiperespectral para diferenciar plantas sadias, assintomáticas e sintomáticas em mudas de eucalipto sob diferentes estágios de infecção do patógeno.

Identificação da murcha-de-ceratocystis em mudas de eucalipto

Para o GT Ferroligas, temas como esses são importantes, visto que, muitas das empresas possuem plantios florestais destinados a produção de carvão vegetal, insumo utilizado no processo produtivo das ligas metálicas. Assim, utilizar ferramentas computacionais possibilitam o manejo responsável e sustentável dos plantios florestais.

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Referências

SANTIAGO, M. I. L. Detecção precoce da murcha-de-ceratocystis em eucalipto por meio da espectroscopia foliar. Dissertação (Mestrado em Fitopatologia) – Universidade Federal de Viçosa, p. 56, 2022.