Share | 12/21/2020
As trufas são corpos de frutificação de um fungo ascomicete subterrâneo comum nas raízes de carvalhos, aveleiras, choupos, faias e pinheiros. Desempenham um papel importante no ciclo de nutrientes e na tolerância à seca, fornecendo nutrientes à árvore e recebendo açúcares em troca, uma relação chamada simbiose ectomicorrízica.
No entanto, a gestão das plantações de trufas é um desafio. Na natureza, os esporos das trufas são espalhados nas raízes das árvores por animais como porcos, suricatas, ursos pardos, babuínos chacma e potoroo. No entanto, nas plantações de trufas, o processo é mais complexo. Após a plantação de árvores compatíveis, os agricultores devem esperar alguns anos até que as árvores atinjam a maturidade, altura em que os produtores começam a espalhar esporos de trufas à volta das raízes das árvores. Se, ao fim de alguns anos, aparecer um círculo de aspeto queimado à volta da base da árvore, isso significa que está a ocorrer uma forte atividade micorrízica. Cerca de 8 anos após a plantação, as trufas estão prontas para serem colhidas. Colhida apenas no inverno, uma plantação de trufas pode ser colhida todos os anos durante cerca de 20 anos. Uma vez que os corpos frutíferos crescem 20 cm abaixo do solo, os produtores de trufas têm tradicionalmente treinado cães para usar o seu olfato para identificar onde as trufas estão prontas para serem colhidas. Mas e se existirem outros métodos igualmente precisos que não envolvam cães? A AGRON, uma empresa húngara de análise de imagens agrícolas e serviços de drones, decidiu testar a precisão das imagens multiespectrais na identificação de árvores produtoras de trufas para colheita.
Partindo da ideia de que uma relação simbiótica com a micorriza é benéfica para a árvore, a AGRON apresentou a hipótese de que as árvores com corpos frutíferos de trufas prontas a colher poderiam apresentar um melhor estado fisiológico em comparação com outras árvores sem micorriza. Assim, decidiram utilizar o sensor multiespectral RedEdge-MX da série MicaSense para monitorizar as condições físicas e fisiológicas das árvores plantadas.
A Agron testou a tecnologia numa plantação jovem perto de Martonvásár, na Hungria, onde a primeira mancha pronta a colher apareceu sob uma única aveleira em 2018. Utilizaram esta árvore como amostra de referência para encontrar possíveis pontos na época de 2019.
Depois de mapear o campo, o AGRON utilizou os dados dos sensores para comparar o perfil multiespectral da árvore de amostra com o resto da plantação. Os dados recolhidos foram analisados utilizando a sua plataforma em linha AGRONmaps e a Análise de Componentes Principais (PCA) para avaliar e ordenar as árvores (Figura 1). A PCA mostrou um grupo de árvores semelhantes à amostra de referência concentradas em três pontos do mapa. Foram encontradas trufas maduras em dois dos três locais, estando o terceiro pronto para a colheita em 2020. O mapa abaixo mostra as aveleiras a azul claro e os carvalhos a cor-de-rosa claro.
O RedEdge-MX provou ser uma ferramenta valiosa na diferenciação das assinaturas espectrais das árvores e, subsequentemente, na identificação daquelas com características fisiológicas que indicam que estão prontas para a colheita. No futuro, o AGRON pode utilizar estes modelos para ajudar os produtores de trufas a efetuar futuras colheitas sem o custo adicional dos canídeos e dos seus tratadores.
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