De acordo com estudos recentes, o uso de tecnologias avançadas na avaliação nutricional das plantas pode aumentar a eficiência do uso de fertilizantes em até 30% e reduzir as perdas de produção devido a deficiências nutricionais não detectadas.

Esse avanço não só melhora a lucratividade dos produtores, como também contribui para uma agricultura mais sustentável, com menor uso de insumos e menor impacto ambiental.

A nutrição adequada das plantas é fundamental para garantir o crescimento correto, a produtividade e a qualidade das culturas. Em um cenário agrícola cada vez mais competitivo, onde a sustentabilidade e a eficiência são palavras de ordem, a avaliação precisa do estado nutricional das plantas se torna uma ferramenta indispensável para os produtores de soja, milho, café e algodão.

Mas, como garantir que as plantas estejam recebendo os nutrientes que necessitam? E, mais importante, como identificar e corrigir deficiências nutricionais antes que elas impactem na produção?

Historicamente, métodos como o Sistema Integrado de Diagnose e Recomendação (DRIS) e a leitura de clorofila (SPAD) têm sido utilizados para essa finalidade. No entanto, com o avanço da tecnologia, novas abordagens surgem, prometendo maior precisão, rapidez e capacidade de análise em tempo real. Elas incluem o(a):

• índice espectral de vegetação na nutrição de plantas (NDVI),
• Análise de Nutrientes via Espectroscopia de Emissão Óptica com Plasma Induzido por Laser (LIBS),
• Uso de sistemas integrados e modelagens com inteligência artificial,
• Análise de nutrientes via Infravermelho Próximo (NIR),
• Análise de nutrientes via fluorescência de Raio X.

Vamos entender quais são e como funcionam?

Boa leitura!

A importância da nutrição de plantas e fertilidade do solo para avaliação do estado nutricional

A nutrição adequada das plantas é fundamental para o manejo adequado das principais culturas agrícolas (como soja, milho, cana-de-açúcar e café) e é um dos fatores que determina a produção vegetal.

Tradicionalmente, a avaliação da nutrição das plantas pode ser feita através da diagnose visual ou da diagnose foliar. Na diagnose foliar as folhas são analisadas no laboratório, em períodos específicos do ciclo das plantas e os resultados comparados com plantas “normais” que apresentam boas produtividades. O fundamento desta avaliação é que a otimização da condição vegetativa da cultura é essencial para o aumento da produtividade.

Na nutrição mineral de plantas, os nutrientes são divididos em duas categorias principais: macronutrientes e micronutrientes (Figura 1).

Cada um desempenha um papel essencial no crescimento e desenvolvimento das plantas, embora sejam necessários em quantidades diferentes.

Macronutrientes são os nutrientes exigidos em maiores quantidades pelas plantas – gramas do nutriente para cada quilo de matéria seca das plantas. Eles são fundamentais para as funções básicas de crescimento e incluem: nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio, magnésio e enxofre.

Micronutrientes, por outro lado, são necessários em menores quantidades– miligramas do nutriente para cada quilo de matéria seca das plantas, mas são igualmente importantes para o desenvolvimento saudável das plantas. Eles incluem: ferro, manganês, zinco, cobre, cobre, molibdênio e cloro.

A soja, por exemplo, depende de uma nutrição equilibrada para atingir altos níveis de proteína e óleo, características valorizadas no mercado internacional. Nutrientes como nitrogênio, fósforo e potássio são fundamentais para promover o crescimento adequado e a resistência a doenças, garantindo a produtividade e a qualidade dos grãos.

No caso do milho, a nutrição de plantas é ainda mais crítica, pois essa cultura requer uma grande quantidade de nutrientes ao longo de seu ciclo de crescimento, especialmente durante as fases de floração e enchimento de grãos (estádios reprodutivos).

A deficiência de nutrientes pode resultar em plantas com tamanho reduzido, menos espigas por planta e menor peso de grãos, afetando diretamente a rentabilidade dos produtores.

Para culturas como cana-de-açúcar e café, a nutrição adequada é igualmente importante para assegurar altos rendimentos e qualidade do produto final.

Na cana-de-açúcar, a adubação correta de macronutrientes, como nitrogênio e potássio, é importante para o acúmulo de sacarose, influenciando diretamente o teor de açúcar. Já no café, o equilíbrio nutricional é importante para o desenvolvimento de grãos de alta qualidade, com bom tamanho e sabor, fatores que impactam o valor de mercado e na qualidade da bebida.

5 novas abordagens para avaliação do estado nutricional das plantas

Vejamos a seguir cinco técnicas avançadas para a avaliação da nutrição de plantas: a Análise por Índice Espectral de Vegetação (NDVI), a Análise de Nutrientes via LIBS (Espectroscopia de Emissão Óptica com Plasma Induzido por Laser), o Uso de Sistemas Integrados e Modelagens com Inteligência Artificial, a Análise de Nutrientes via NIR (Infravermelho Próximo) e a Fluorescência de Raio X.

Você também pode conferir insights exclusivos no episódio mais recente do podcast “Agro em Meia Hora ou Mais.” Neste episódio, o Prof. José Lavres, do CENA/USP, explora novas perspectivas na Nutrição e Fisiologia Vegetal, abordando técnicas avançadas e o impacto do microbioma do solo na saúde das plantas. É uma excelente oportunidade para aprofundar seu conhecimento e aplicar essas inovações de maneira prática no campo.

1. Índice espectral de vegetação na nutrição de plantas

A análise por Índice Espectral de Vegetação (IEV), especialmente através do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI – Normalized Difference Vegetation Index), é uma ferramenta empregada para monitorar a “saúde” e o vigor das plantas em diferentes sistemas agrícolas.

O NDVI é amplamente utilizado na agricultura de precisão para avaliar o estado nutricional das plantas, detectar estresses fisiológicos e orientar práticas de manejo. Este índice é calculado a partir de dados espectrais obtidos por sensores remotos, que medem a refletância da luz nas bandas do vermelho e do infravermelho próximo (NIR).

A partir dos resultados geram-se mapas NDVI, que mostram através do contraste de cores áreas com cores vermelhas (com vegetação mais fracas), amarelas ou verdes (com a vegetação mais saudável), conforme mapa da Figura 2.

Explicação teórica do NDVI

O NDVI é baseado na diferença entre a refletância na região do infravermelho próximo (NIR) e a refletância na região do vermelho. As plantas saudáveis absorvem fortemente a luz vermelha (utilizada na fotossíntese) e refletem fortemente a luz no NIR (Figura 3).

Por outro lado, plantas estressadas ou áreas com baixa vegetação refletem mais luz vermelha e menos NIR, resultando em valores de NDVI mais baixos.

Os valores de NDVI variam de -1 a +1, onde valores próximos a +1 indicam vegetação densa e saudável, e valores próximos a zero ou negativos indicam pouca ou nenhuma vegetação.

Teoria e conceitos relacionados

O uso do NDVI está fundamentado em princípios de espectroscopia e sensoriamento remoto. A espectroscopia estuda como a radiação interage com a matéria, no caso das plantas, como a luz em diferentes comprimentos de onda é absorvida, transmitida ou refletida (Figura 4).

A saúde das plantas influencia diretamente essa interação, afetando a refletância nas bandas do vermelho e NIR.

O NDVI é apenas um dos muitos índices espectrais disponíveis. Outros índices, como o Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI) e o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada no Verde (GNDVI), também são utilizados dependendo das condições do solo e da vegetação.

A escolha do índice adequado depende do objetivo da análise e das características específicas da cultura e do ambiente.

Aplicação na nutrição de plantas

O NDVI é uma ferramenta eficaz para monitorar o status nutricional das plantas, permitindo a identificação precoce de deficiências nutricionais e estresse hídrico. Em culturas como soja, milho, cana-de-açúcar e café, o NDVI pode ser utilizado para estimar a produtividade relativa (Figura 5).

Ao utilizar esse índice e sensores de vegetação para estimar as classes de potencial produtivo da cultura ao longo de seu ciclo de desenvolvimento, é possível ajustar a expectativa de rendimento de grãos em cada estádio fenológico, proporcionando um manejo nutricional mais preciso em comparação com a aplicação de taxas fixas.

Tomada de decisão baseada em dados

 Com o NDVI, é possível mapear variabilidade dentro de um campo e aplicar insumos como fertilizantes de forma mais precisa, economizando recursos e melhorando a eficiência do uso de nutrientes. Por exemplo, áreas de um campo com baixo NDVI podem receber doses maiores de fertilizantes, enquanto áreas com alto NDVI podem necessitar de menos insumos.

O NDVI pode também ajudar a diferenciar entre estresses causados por deficiências nutricionais, estresse hídrico ou danos por pragas e doenças. Isso é fundamental para implementar rapidamente estratégias de manejo corretivas.

2. Análise de Nutrientes via LIBS (Espectroscopia de Emissão Óptica com Plasma Induzido por Laser)

A Espectroscopia de Emissão Óptica com Plasma Induzido por Laser (LIBS – Laser-Induced Breakdown Spectroscopy) é uma técnica analítica avançada utilizada para a análise rápida e precisa de nutrientes em amostras de solo e plantas (Figura 6).

O LIBS utiliza a emissão óptica gerada por um plasma induzido por um laser para identificar e quantificar elementos químicos presentes em uma amostra. Esta técnica é especialmente útil na agricultura, onde a precisão na medição dos nutrientes pode melhorar significativamente o manejo das culturas.

Princípios e funcionamento do LIBS

O LIBS é baseado na geração de plasma por um impulso de laser focalizado sobre a amostra.

O processo envolve as seguintes etapas:

• Excitação da amostra: um laser de alta intensidade é direcionado para a superfície da amostra, gerando um plasma que atinge temperaturas extremamente altas, tipicamente entre 10.000 e 20.000 K. Esse plasma é um estado altamente ionizado da matéria que resulta em uma emissão luminosa característica dos elementos presentes;
• Emissão e análise espectral: o plasma emite luz em comprimentos de onda específicos, que são coletados e analisados por um espectrômetro. Cada elemento químico tem um conjunto único de linhas espectrais, permitindo a identificação e a quantificação dos elementos presentes na amostra;
• Quantificação: a intensidade das linhas espectrais é proporcional à concentração dos elementos na amostra. Utilizando curvas de calibração e padrões conhecidos, é possível quantificar a quantidade de nutrientes presentes.

Aplicação da LIBS na Análise de Nutrientes

A técnica LIBS oferece várias vantagens significativas para a análise de nutrientes em solos e plantas:

• Análise rápida e direta: LIBS permite a análise em tempo real e não requer preparação complexa das amostras, tornando o processo mais eficiente e rápido em comparação com métodos tradicionais;
• Análise multielementar: a LIBS pode identificar e quantificar múltiplos elementos simultaneamente. Isso é particularmente útil para a análise de nutrientes essenciais como nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio e magnésio, bem como micronutrientes em uma única análise;
• Aplicações no campo e no laboratório: a técnica pode ser adaptada para análises no campo, utilizando dispositivos portáteis, ou em ambientes laboratoriais para análises mais detalhadas. Isso oferece flexibilidade na escolha do local e do método de análise;
• Precisão e sensibilidade: LIBS oferece alta precisão e sensibilidade na detecção de elementos, o que é crucial para a avaliação detalhada do estado nutricional das plantas e a tomada de decisões informadas sobre fertilização e manejo.

3. Uso de sistemas integrados e modelagens com inteligência artificial

A aplicação de sistemas integrados e modelagens com Inteligência Artificial (IA) representa uma inovação significativa na avaliação e manejo da nutrição de plantas.

Esses sistemas combinam dados diversos, como informações climáticas, características do solo e dados de sensores de plantas, com algoritmos de IA para fornecer insights detalhados e preditivos sobre o estado nutricional das culturas.

A integração dessas tecnologias permite um gerenciamento mais eficiente e preciso, adaptando-se às condições dinâmicas e variáveis dos campos agrícolas.

Princípios e Funcionamento dos Sistemas Integrados com IA

Os sistemas integrados que utilizam IA para avaliação nutricional de plantas baseiam-se na coleta e análise de grandes volumes de dados provenientes de diversas fontes:

• Coleta de dados multidimensionais: sensores de campo, imagens de satélite, dados meteorológicos e informações sobre o solo são integrados em um sistema centralizado. Sensores remotos, como câmeras hiperespectrais e drones, capturam dados sobre o estado da vegetação, enquanto sensores no solo fornecem informações sobre a umidade e a presença de nutrientes;
• Modelagem e análise preditiva: utilizando algoritmos de IA, como aprendizado de máquina e redes neurais, os dados coletados são processados para identificar padrões e prever as necessidades nutricionais das plantas. Modelos preditivos são desenvolvidos para simular o crescimento das culturas e as respostas às práticas de manejo, como a aplicação de fertilizantes;
• Tomada de decisão baseada em dados: com base nas análises preditivas, os sistemas fornecem recomendações detalhadas sobre o manejo nutricional, como a quantidade e o momento ideal para a aplicação de fertilizantes. Isso permite uma aplicação mais eficiente e econômica dos insumos, otimizando a produtividade e minimizando desperdícios.

Aplicações e Benefícios dos Sistemas Integrados com IA

A integração de IA na avaliação da nutrição de plantas oferece diversos benefícios:

• Precisão e personalização: a IA permite uma análise detalhada e personalizada das necessidades nutricionais das plantas, ajustando as recomendações com base em condições específicas do campo e características da cultura. Isso reduz a dependência de práticas de manejo genéricas e promove uma abordagem mais direcionada e eficaz;
• Análise em tempo real: sistemas com IA podem processar dados em tempo real, oferecendo insights imediatos sobre o estado nutricional das plantas. Isso possibilita ajustes rápidos e informados nas práticas de manejo, respondendo de maneira ágil a alterações nas condições ambientais ou de crescimento;
• Eficiência e sustentabilidade: ao otimizar a aplicação de fertilizantes e outros insumos, os sistemas integrados com IA contribuem para a redução de custos e impactos ambientais. A precisão na aplicação de nutrientes ajuda a evitar o excesso de fertilização, minimizando a contaminação do solo e da água;
• Previsão de tendências e problemas: modelos preditivos podem identificar tendências e problemas potenciais antes que eles se manifestem de forma significativa. Por exemplo, a IA pode prever deficiências nutricionais com base em padrões históricos e condições atuais, permitindo ações preventivas que evitam perdas de rendimento.

A eficácia dos sistemas integrados e modelagens com IA está fundamentada em várias teorias e técnicas:

1 – Aprendizado de máquina e redes neurais: o aprendizado de máquina e as redes neurais são técnicas de IA que permitem a análise de grandes volumes de dados e a identificação de padrões complexos. Esses algoritmos ajustam modelos preditivos com base em novos dados, melhorando continuamente a precisão das previsões.

2 – Integração de dados: a combinação de diferentes tipos de dados (multispectrais, meteorológicos, edáficos) é essencial para uma avaliação abrangente. Técnicas de fusão de dados são utilizadas para integrar informações diversas e gerar uma visão completa do estado nutricional das culturas.

3 – Validação e calibração: a precisão dos modelos preditivos depende da validação contínua e calibração com dados reais. A comparação entre previsões e observações de campo garante que os modelos permaneçam relevantes e precisos ao longo do tempo.

4. Análise de nutrientes via NIR (Infravermelho Próximo) na nutrição de plantas

A Análise de Nutrientes via Infravermelho Próximo (NIR – Near Infrared Reflectance Spectroscopy) é uma técnica analítica rápida e não destrutiva para estimar os teores de nutrientes em solos e tecidos vegetais.

O NIR baseia-se na medição da refletância da luz em comprimentos de onda próximos ao infravermelho, permitindo a identificação e quantificação de diversos nutrientes.

Princípios e Funcionamento do NIR

A técnica NIR utiliza a refletância da luz infravermelha para analisar a composição química das amostras de solo e tecido vegetal. O processo ocorre da seguinte forma:

• A amostra é exposta a uma fonte de luz infravermelha próxima. A luz é refletida de volta para o detector após interagir com os componentes químicos da amostra.
• A luz refletida é analisada em diferentes comprimentos de onda, típicos na faixa de 750 a 2500 nm. Cada tipo de molécula possui padrões de absorção característicos, permitindo a identificação de compostos específicos.
• A quantidade de luz absorvida é correlacionada com a concentração de nutrientes na amostra. Utilizando calibragens prévias com amostras conhecidas, é possível determinar a concentração de nutrientes como nitrogênio, fósforo, potássio, cálcio e magnésio com precisão.

Aplicação da análise NIR na nutrição de plantas

O NIR pode ser usado na determinação dos teores de nutrientes na folha e no solo, bem como na avaliação da qualidade da matéria prima cana-de-açúcar, tais como teor de sacarose e teor de fibras.

O sistema de análises por infravermelho próximo – Near Infrared (NIR), pode vir a substituir grande parte das metodologias convencionais de análises em laboratório, garantindo a qualidade e as especificidades necessárias para cada análise.

Sua grande vantagem em relação aos métodos tradicionais está na análise múltipla dos constituintes, no período máximo de um minuto por amostra, menor necessidade de mão-de-obra, rapidez e, portanto, menor custo variável, além de não ser poluente por não utilizar produtos químicos ou reagentes.

No entanto, as dificuldades de se trabalhar com esse sistema estão relacionadas ao relativo custo inicial de aquisição, necessidade de sistematização dos dados, e em algumas situações, a necessidade de grandes quantidades de material para que se proceda a análise.

5. Análise de nutrientes via fluorescência de Raio X

A Fluorescência de Raio X (XRF – X-ray Fluorescence) é uma técnica analítica avançada utilizada para a determinação precisa dos elementos químicos presentes em amostras de solo e tecido vegetal. A técnica é baseada na emissão de raios X fluorescentes gerados quando uma amostra é irradiada por raios X primários.

A XRF é amplamente empregada na análise de nutrientes devido à sua capacidade de fornecer informações detalhadas sobre a composição elementar das amostras com alta precisão.

O processo de análise por Fluorescência de Raio X envolve os seguintes passos:

• Irradiação da amostra: a amostra é exposta a raios X de alta energia, que excitam os átomos presentes na amostra. Esse processo faz com que os átomos emitam raios X secundários característicos de cada elemento químico;
• Detecção da fluorescência: os raios X fluorescentes emitidos pela amostra são capturados por um detector. Cada elemento químico tem um conjunto específico de linhas de emissão que são registradas pelo sistema;
• Análise espectral: a intensidade e o comprimento de onda dos raios X fluorescentes são analisados para identificar e quantificar os elementos presentes na amostra. Utilizando curvas de calibração, é possível determinar a concentração de nutrientes como potássio, fósforo, cálcio, magnésio e micronutrientes.

Avaliação na prática

A fluorescência de raios X (XRF) é uma ferramenta excelente para caracterizar a toxicidade e a distribuição de selênio (Se) em grãos.

Na análise de folhas de feijão-caupi em resposta à aplicação foliar de Se, foi observada uma variação significativa nos sintomas visuais de toxicidade (Figura 7).

Esses sintomas são apresentados nas folhas submetidas a diferentes doses de Se: controle (a), 10 g ha⁻¹ (b), 25 g ha⁻¹ (c), 50 g ha⁻¹ (d), 100 g ha⁻¹ (e) e 150 g ha⁻¹ (f).

Segundo os autores, a avaliação da distribuição espacial de selênio utilizando μ-XRF nas plantas de feijão-caupi permitiu a integração das respostas fisiológicas e bioquímicas, proporcionando uma análise aprofundada dos efeitos ecotoxicológicos e da segurança ambiental (Lanza et al., 2021).

Conclusão

As novas abordagens para a nutrição de plantas caminham para trazer mais precisão e eficiência ao manejo agrícola . A Análise por Índice Espectral de Vegetação (NDVI) permite monitorar a saúde das plantas e ajustar o manejo nutricional em tempo real, otimizando a aplicação de fertilizantes conforme as necessidades específicas de cada estágio de crescimento.

A análise de nutrientes via LIBS fornece uma avaliação rápida e precisa dos nutrientes em solos e tecidos vegetais, facilitando ajustes precisos nas práticas de fertilização.

O uso de sistemas integrados e modelagens com inteligência artificial combina dados de sensores e algoritmos para oferecer recomendações personalizadas, melhorando a tomada de decisões e promovendo uma aplicação mais eficiente dos insumos.

A análise de nutrientes via NIR (Infravermelho Próximo) proporciona uma avaliação não destrutiva dos teores de nutrientes, permitindo o monitoramento contínuo e a adaptação das práticas nutricionais.

Por fim, a Fluorescência de Raio X oferece uma análise detalhada da composição elementar das amostras, proporcionando dados precisos sobre a presença e a quantidade de nutrientes.

Essas técnicas inovadoras permitem um manejo nutricional mais ajustado e sustentável, elevando a eficiência das práticas agrícolas e promovendo um crescimento adequado e produtivo das culturas.

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Referências

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