https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/item/10 Embrapa Arroz e Feijão (CNPAF) 2026-04-07T09:59:18Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1184669 Título: Low-cost phenotyping plataform to assess water stress in plants. Autoria: MENDES, P. S.; BORGES, G. C.; NARCISO, M. G. Conteúdo: A phenotyping platform is a set of equipment, sensors, software, and methods used to measure plant characteristics (phenotypes) in a standardized, rapid, and often automated manner. It allows the quantification of traits such as plant height, leaf area, biomass, growth over time, water use and resistance to water stress, chlorophyll and pigment content, diseases and pests, productivity, and plant architecture, among others. The phenotyping platform transforms images and sensor-derived values into measured plant data for research, plant breeding, and precision agriculture. It can be used in the field or in a greenhouse. In the case of greenhouses, there are proprietary phenotyping platforms such as Lemnatec, Phenospex, WIWAM, FluorCam / PSI (Photon Systems Instruments), Qubit Systems, and others. These platforms are not available at reasonable prices, and therefore not every research institution has access to a phenotyping platform to accelerate phenotyping-related research. This study proposes viable, low-cost alternatives for selecting more productive and water-stress-resistant plant varieties using a simplified phenotyping platform focused on water stress under greenhouse conditions. 2025-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1184674 Título: Sistema automatizado de baixo custo para simulação de estresse hídrico e medição da eficiência do uso da água por plantas em casa de vegetação. Autoria: MENDES, P. S.; PAULA, G. T. de; NARCISO, M. G. Conteúdo: A seleção de cultivares tolerantes à seca exige dados padronizados de experimentos controlados, porém é um processo comprometido pela coleta manual, a não ser que exista uma plataforma de fenotipagem para isto. Para solucionar esse gargalo, este trabalho apresenta um protótipo de baixo custo, baseado em um microcontrolador ESP32, que automatiza o monitoramento da eficiência do uso da água (EUA) e a irrigação. O sistema foi validado com plantas de algodão, demonstrando controle preciso da irrigação e registro de dados confiável via Wi-Fi para uma planilha em nuvem. Os resultados consolidam o protótipo como uma ferramenta que aumenta o rigor e a eficiência da pesquisa agronômica, auxiliando na seleção de cultivares mais resilientes às mudanças climáticas. 2025-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1184666 Título: Detecção de tigueiras e soqueiras em plantações de algodão: comparativo de algoritmos para pulverização seletiva. Autoria: SILVA, K.; ALVES, S. P.; NARCISO, M. G.; SILVA, J. G. da; MIRANDA, J. E. Conteúdo: A presença de plantas como tigueras e soqueiras, em plantações de algodão, pode comprometer a produtividade e a qualidade da cultura, demandando estratégias eficientes de controle, visto que o bicudo, uma das maiores pragas do algodoeiro, usam estas plantas para alimento e abrigo. É importante eliminar estas plantas tão logo seja feita a colheita do algodão. Para isto, pode-se usar um sistema que detecta a tiguera e soqueira e joga herbicida diretamente nestas plantas, quando detectadas, e somente nestas plantas, reduzindo a quantidade de herbicida a ser aplicada no local da plantação. Este estudo compara três abordagens computacionais para a detecção dessas ervas daninhas: (1) um método heurístico baseado na detecção de tons de verde, (2) um modelo de reconhecimento de imagem utilizando Haar Cascade, e (3) um modelo baseado em YOLOv5. Os resultados mostraram o bom rendimento do algoritmo Haar Cascade, o qual apresentou a maior taxa REVISTA ARACÊ,São José dos Pinhais, v.7,n.9, p.1-11, 20252de acerto (89%), seguido pelo YOLOv5 (85%). O método heurístico demonstrou uma detecção genérica para tons verdes, com acurácia de 100%. 2025-01-01T00:00:00Z https://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1182509 Título: Sistema web para predição de brusone em plantas de arroz. Autoria: NARCISO, M. G.; LOBO JUNIOR, M. Conteúdo: A brusone é a principal doença que atinge o arroz, causando perdas na lavoura e consequente prejuízos para o produtor. Para que o responsável ou produtor possa tomar ações para proteger sua lavoura, existe um sistema que alerta sobre o aparecimento da brusone, chamado Infobrusone. Este sistema calcula o risco de aparecimento de brusone e mostra ao produtor a possibilidade de aparecimento desta doença, dadas as condições climáticas. Este trabalho descreve comofoi calculada a fórmula para o risco de aparecimento da brusone e descreve o sistema Infobrusone, o qual mostra, em um mapa, em cada cidade do Estado de Goiás, a probabilidade de ocorrer brusone na lavoura de arroz. 2025-01-01T00:00:00Z