Caracterização multiespectral da ferrugem do cafeeiro causada por Hemileia vastratrix Berk & Br em folhas inoculadas e assintomáticas

Coffee rust, caused by the fungus Hemileia vastatrix Berk & Br, is an important disease that causes premature leaf fall and branch drying, which impacts production, causing losses for producers, as chemical control is not always carried out correctly, as the fungus deposits urediniospores on the leaf, causes infection and only after a few weeks is it possible to see sporulation (dissemination phase of the disease), requiring the application of systemic fungicides which are more expensive in relation to protective and biological fungicides, in addition to the use too much in certain cases. The study was carried out at the Microbiology and Phytopathology Laboratory (LAMIF), at the Federal University of Uberlândia – Monte Carmelo campus. The present work aimed to detect early coffee rust in artificially inoculated, but still asymptomatic, leaves by obtaining multispectral images obtained by an unmanned aerial vehicle (UAV). 160 coffee seedlings of the Mundo Novo IAC 379-19 cultivar were inoculated with Hemileia vastatrix urediniospores, another 160 seedlings were not inoculated in order to determine the most favorable interval for early detection of the disease. The 320 seedlings were positioned on a dark surface to carry out the flights, this process was carried out in three repetitions: at 15, 30 and 45 days after inoculation. At each evaluation, 20 seedlings were extracted from each treatment to carry out laboratory analyzes to obtain data for another research. The multispectral images obtained by the Mapir camera were processed in the Envi 5.1 Software (Environment for Visualizing Images) and using the Region of Interest (ROI) function, polygons were generated to extract samples from each plant and the Envi Software was trained to classify them as green healthy plants and red infected plants and through an algorithm, the software processed and classified. Therefore, at 15 after inoculation it was possible to detect early rust in inoculated plants and this tool can be very useful for managing the disease, aiming at monitoring in the field and assisting in decision making, especially in relation to the appropriate application of fungicides, promoting ecological and economic benefits, accompanied by gains in coffee productivity.

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)

A ferrugem do cafeeiro provocada pelo fungo Hemileia vastatrix Berk & Br é uma importante doença que causa queda precoce das folhas e seca de ramos, o que impacta a produção causando prejuízos para os produtores, visto que o controle químico nem sempre é realizado corretamente, pois o fungo deposita os urediniósporos na folha, causa infecção e só após algumas semanas é possível visualizar a esporulação (fase de disseminação da doença), sendo necessária aplicação de fungicidas sistêmicos que são mais caros em relação aos protetores e biológicos, além do uso demasiado em determinados casos. O estudo foi realizado no Laboratório de Microbiologia e Fitopatologia (LAMIF), na Universidade Federal de Uberlândia – campus Monte Carmelo. O presente trabalho teve como objetivo a detecção precoce da ferrugem do cafeeiro, em folhas artificialmente inoculadas, porém, ainda assintomáticas por meio da obtenção de imagens multiespectrais obtidas por veículo aéreo não tripulado (VANT). Foram inoculadas 160 mudas de cafeeiro da cultivar Mundo Novo IAC 379-19 com urediniósporos de Hemileia vastatrix, outras 160 mudas não foram inoculadas a fim de determinar o intervalo mais propício para detecção precoce da doença. As 320 mudas foram posicionadas em uma superfície escura para realização dos voos, esse processo foi realizado em três repetições: aos 15, 30 e 45 dias após inoculação. A cada avaliação foram extraídas 20 mudas de cada tratamento para realização de análises laboratoriais para obtenção de dados para outra pesquisa. As imagens multiespectrais obtidas pela câmera Mapir foram processadas no Software Envi 5.1 (Environment for Visualizing Images) e por meio da função Region of Interest (ROI) foram gerados polígonos para extração das amostras de cada planta e realizado o treinamento do Software Envi para classificar como verde plantas sadias e vermelho plantas infectadas e através de um algoritmo, o software processou e classificou. Portanto, aos 15 após inoculação foi possível detectar a ferrugem precoce nas plantas inoculadas e essa ferramenta pode ser muito útil para o manejo da doença, visando o monitoramento no campo e auxiliando na tomada de decisão, principalmente em relação à aplicação adequada de fungicidas, promovendo benefícios ecológicos e econômicos, acompanhados de ganhos de produtividade do cafeeiro.