Os pesquisadores do Technion desenvolveram uma tecnologia inovadora para o monitoramento automatizado de tensões em culturas agrícolas. A detecção precoce do estresse hídrico e térmico é crucial para os produtores agrícolas, pois a redução da umidade se reflete na condutância estomática limitada, resultando em crescimento reduzido e, eventualmente, morte prematura da planta. O desenvolvimento foi liderado pelo pessoal do GIP, o Laboratório de Processamento de Imagens Geométricas, da Faculdade de Ciência da Computação Henry e Marilyn Taub. 

Los investigadores de Technion, el asistente de investigación Alon Zvirin, el jefe del laboratorio GIP, el profesor Ron Kimmel, y el ingeniero jefe Yaron Honen, han desarrollado una tecnología inteligente para el monitoreo y la predicción del estrés de los cultivos y la segmentación de as folhas. No contexto do primeiro, Zvirin explica: “A detecção do estresse hídrico permite salvar a planta, permite a identificação de doenças e a previsão das quantidades de rendimento da cultura, informações cruciais para o produtor.” Usando fotografia colorida, imagens térmicas e aprendizado profundo, os pesquisadores conseguiram prever o estresse e o desenvolvimento de novas folhas com grande sucesso; em um teste da tecnologia em mudas de bananeira, foi alcançado um impressionante nível de previsão de mais de 90% de precisão. No contexto desta última, segmentação de folhas, os pesquisadores alcançaram resultados inéditos na identificação de Arabidopsis e folhas de tabaco por meio da aplicação de aprendizado profundo. Para treinar o sistema em um grande número de amostras, a equipe de pesquisa desenvolveu um vasto banco de dados contendo imagens de folhas artificiais e também testou a tecnologia em outras culturas: abacate, banana, pepino e milho.

Jovens pesquisadores

Segundo Zvirin, “incluímos jovens pesquisadores que estavam iniciando o processo de desenvolvimento tecnológico. Eles tiveram ótimas ideias e fizeram um ótimo trabalho. Dois deles também estão listados como principais autores dos artigos: Dmitri Kuznichov, que em breve concluirá seu mestrado sob a supervisão do Prof. Irad Yavneh e do Prof. Ron Kimmel, e Sagi Levanon, graduado do Programa de Excelência Psagot, que começou a estudar a sua segunda licenciatura na Faculdade ”. O artigo sobre detecção de estresse foi publicado na European Conference on Computer Vision, ECCV, e o artigo sobre segmentação foi publicado na Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, CVPR.