A Universidade de Rio Verde (UniRV) reforçou sua posição de liderança na tecnologia agrícola global com o desenvolvimento do EasySpectra, uma plataforma gratuita e de código aberto criada para analisar imagens capturadas por sensores espectrais utilizados em drones e satélites. A ferramenta é um dos resultados do projeto de pesquisa mais amplo intitulado “Inteligência artificial e análise hiperespectral: aplicações para detecção rápida de plantas daninhas resistentes a herbicidas”, é um marco das estratégias de internacionalização da UniRV e foi financiado pelo CNPq por meio da Chamada n.º 14/2023 (Processo 442181/2023-0), voltada ao apoio a projetos internacionais de pesquisa e inovação.

A iniciativa foi viabilizada pelo Departamento de Mobilidade e Integração Global (DMIG) da UniRV, sob a liderança do Prof. Me. Ricardo Padilha, e tomou forma após uma missão internacional aos Estados Unidos, em 2024, quando foi firmado um acordo de cooperação com a Mississippi State University (MSU). O trabalho é fruto direto do estágio pós-doutoral do Prof. Dr. Matheus de Freitas Souza na MSU. Ele foi o primeiro docente a integrar esse programa oficial de intercâmbio entre as duas universidades.

O que o EasySpectra faz?

Sensores hiperespectrais e multiespectrais são câmeras avançadas capazes de captar informações invisíveis ao olho humano, como o estado de saúde das plantas, a presença de pragas ou a resistência a herbicidas. Processar os dados gerados por esses sensores, porém, costuma exigir softwares caros e conhecimentos técnicos avançados, o que coloca essa tecnologia fora do alcance de muitos pesquisadores.

O EasySpectra foi criado para mudar isso. Em um único ambiente, a plataforma realiza três etapas fundamentais: realiza a calibração radiométrica das imagens, alinha com precisão os diferentes quadros capturados durante o voo (alinhamento geométrico) e organiza os dados em um formato pronto para ser utilizado por programas de inteligência artificial. O resultado é uma ferramenta acessível que transforma imagens brutas de drones em informações prontas para a tomada de decisão no campo.

A equipe que desenvolveu o sistema reuniu pesquisadores de três instituições. Da UniRV, participaram também os professores Dr. Eduardo Lima do Carmo e Dr. Guilherme Braga Pereira Braz, além dos discentes do Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal Éder Vaz de Almeida e Franco de Paula Basílio. Da MSU, contribuíram Junior Eugenio Borkowski e Ma. Lais Tereza Rego Torquato Reginaldo. Da Universidade Estadual de Feira de Santana (UEFS), participou o Dr. Hamurábi Anízio Lins.

Os resultados na prática

Os resultados e as funcionalidades da ferramenta acabaram de ser publicados em forma de artigo científico no periódico AgriEngineering. A plataforma apresentou 98% de concordância com o Pix4DFields, um dos softwares comerciais mais reconhecidos do setor, na estimativa do NDVI, índice que mede a saúde e a densidade da vegetação. Também demonstrou resultados equivalentes aos do WebODM, outra ferramenta amplamente utilizada, em imagens coletadas por drones no Sri Lanka.

A extração das características espectrais pelo EasySpectra se mostrou consistente e confiável, permitindo a diferenciação entre culturas e plantas daninhas por meio de modelos de IA treinados para identificar plantas com base em seus padrões espectrais. Os modelos gerados atingiram 95% de acurácia na diferenciação entre espécies de plantas daninhas, como o caruru (Amaranthus spp.) e culturas como a soja.
Ciência aberta e impacto global

O código-fonte do EasySpectra está disponível gratuitamente no GitHub, e uma versão estável foi arquivada na plataforma Zenodo com um identificador permanente (DOI), o que garante que qualquer pesquisador no mundo possa acessar, verificar e reproduzir as análises realizadas com a ferramenta.

Para o Reitor da UniRV, Prof. Dr. Alberto Barella Netto, o projeto demonstra a capacidade da Instituição de transformar experiências internacionais em conhecimento prático e em redes de colaboração duradouras. “Além de acelerar decisões no manejo sustentável de lavouras e no monitoramento de resistência a herbicidas, a pesquisa abre caminho para que novos professores e estudantes da UniRV ingressem em projetos de investigação global por meio da rede de parceiros acadêmicos já estabelecida”, salienta.

Equipe ASCOM UniRV
Jornalista Jessica Bazzo – MTE 3194/GO
Arte: Vinicius Macedo