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Novo método permite monitorar e registrar a saúde global das plantas
25 de agosto de 2025, 10:24

Fonte

Linda Schinnenburg, Centro de Comunicação Corporativa da TUM

Publicação Original

Universidade Técnica de Munique

Áreas

Ciência Ambiental, Ecologia, Engenharia Florestal, Geografia, Gestão Ambiental, Monitoramento Ambiental, Mudanças Climáticas, Saúde Ambiental, Sensoriamento Remoto, Sustentabilidade

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Resumo

Pesquisadores da Universidade Técnica de Munique (TUM), na Alemanha, desenvolveram e validaram um método para estimar a saúde das plantas em paisagens diversas e globais.

O método de duas etapas emprega modelos físicos baseados em interações luz-planta e inteligência artificial: primeiro, um modelo físico é usado para determinar a relação entre os dados de clorofila e refletância do dossel. Em uma segunda etapa, esses dados servem como material de treinamento para modelos de inteligência artificial que automatizam o cálculo da medida de saúde das plantas.

“Ao usar essa abordagem de inteligência híbrida, nosso método supera as limitações dos métodos normalmente usados ​​que dependem de conjuntos de dados de refletância da superfície terrestre”, explicou o Dr. Dong Li, pesquisador de pós-doutorado em Agricultura de Precisão na TUM e primeiro autor do artigo publicado na revista científica Remote Sensing of Environment.

Os modelos de IA treinados podem estimar o teor de clorofila do dossel diretamente a partir de dados de refletância observados por satélite, contornando, assim, problemas comuns com dados de superfície, como condições parcialmente nubladas.

O teor de clorofila é diretamente proporcional à atividade metabólica de uma planta, visto que a clorofila é a molécula central da fotossíntese. Sua abundância é, portanto, um indicador da saúde e do crescimento das plantas, auxiliando na estimativa da produção de biomassa.

Como o método se baseia em dados de satélite atualizados quase semanalmente, o índice oferece insights sobre mudanças dinâmicas. “Podemos observar como as plantas respondem a condições variáveis, como variações temporais devido às mudanças climáticas”, explicou o Dr. Kang Yu, professor de Agricultura de Precisão da TUM.

A ferramenta pode interessar a modeladores que queiram quantificar a vitalidade das culturas e os processos da superfície terrestre, o que, por sua vez, pode ser usado para subsidiar a tomada de decisões globais em agricultura e adaptação climática.

Em suas publicações, o Portal SciAdvances tem o único objetivo de divulgação científica, tecnológica ou de informações comerciais para disseminar conhecimento. Nenhuma publicação do Portal SciAdvances tem o objetivo de aconselhamento, diagnóstico, tratamento médico ou de substituição de qualquer profissional da área da saúde. Consulte sempre um profissional de saúde qualificado para a devida orientação, medicação ou tratamento, que seja compatível com suas necessidades específicas. 

Autores/Pesquisadores Citados

Dr. Dong Li

Pesquisador de pós-doutorado em Agricultura de Precisão na Universidade Técnica de Munique (TUM)

Dr. Kang Yu

Professor de Agricultura de Precisão da Universidade Técnica de Munique (TUM)

Publicação

Acesse o artigo científico completo (em inglês).

Acesse a revista científica Remote Sensing of Environment (em inglês).

Mais Informações

Acesse a notícia original completa na página da Universidade Técnica de Munique (em inglês).

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