A análise de imagens é uma ferramenta poderosa na agricultura e tem conquistado espaço nas pesquisas do setor sementeiro. No processo de avaliação da qualidade de sementes, a fim de verificar se a semente é de boa qualidade e atende os padrões para comercialização, são realizados testes para saber a porcentagem de germinação. As empresas também realizam testes de vigor para controle interno da qualidade, como por exemplo o tetrazólio na cultura da soja, que ajuda a verificar danos mecânicos causados durante a colheita ou beneficiamento, ataque de percevejos no campo e danos causados pela oscilação da umidade. Existem diversos outros testes que verificam o vigor das sementes, como a condutividade elétrica, o envelhecimento acelerado, o tamanho e velocidade de crescimento das plântulas e tolerância a estresses hídrico, salino, por temperatura, entre outros.
A análise de imagens na avaliação da qualidade de sementes entra como uma nova ferramenta que pode ajudar a otimizar a obtenção de informações e a tomada de decisão quanto ao descarte ou aprovação do lote para comercialização. Algumas dessas ferramentas já estão bem consolidadas na pesquisa, como as imagens de raios X para observar estruturas internas e que permite visualizar a integridade do embrião, trincas, ataques de insetos e anomalias nas sementes. Outra ferramenta interessante é o software Vigor-S, que calcula índices de vigor, uniformidade do crescimento e comprimento de plântulas de soja. Para obtenção e análise de imagens além do RGB, já existe no mercado o Videometer SeedLab (https://videometer.com/videometerlab/), um sistema capaz de analisar e classificar sementes utilizando imagens multiespectrais.
Recentemente, um estudo realizado no Laboratório de Sementes da UFV investigou o uso de imagens multiespectrais para verificar a qualidade de sementes de soja. Esse tipo de imagem é capaz de fornecer informações que o RGB simples não consegue. No entanto, equipamentos para obter essas imagens geralmente são caros. O objetivo desse estudo foi buscar uma maneira mais barata de fazer isso.
Para isso, os pesquisadores construíram um sistema para tirar fotos das sementes e criaram um algoritmo no formato macro no software ImageJ® para analisar simultaneamente as imagens. As informações das imagens foram comparadas com os testes padrão utilizados para verificar a qualidade das sementes e o estudo verificou que o uso de informações obtidas da imagem no comprimento de onda infravermelho próximo pode ajudar a verificar se o lote de sementes era de boa qualidade ou não.
AUTORA: Júlia Martins Soares
(@juliamtsoares)
Link do artigo citado no texto: https://doi.org/10.4025/actasciagron.v45i1.57060