Tecnologia da UFMS transforma fotos do solo em diagnóstico com inteligência artificial

Uma simples fotografia feita pelo celular pode ajudar o produtor rural a entender melhor as condições do solo onde cultiva ou cria animais. Essa é a proposta do SoilView Analysis, software gratuito desenvolvido a partir de uma pesquisa de pós-doutorado em Agronomia na Universidade Federal de Mato Grosso do Sul (UFMS), em Chapadão do Sul.

A ferramenta utiliza inteligência artificial e aprendizado de máquina para analisar imagens do solo, mas o resultado também leva em consideração as observações feitas pelo próprio usuário durante a avaliação. A partir dos dados coletados, o sistema atribui notas de zero a dez para diferentes características e disponibiliza um relatório padronizado em formato PDF.

O projeto foi desenvolvido pelo professor Rafael Rossi durante estudos realizados entre agosto de 2025 e agosto de 2026. O trabalho teve supervisão do professor Cassiano Garcia Roque, que também participou da criação do software.

Segundo os pesquisadores, a tecnologia não foi desenvolvida para substituir análises laboratoriais, especialmente aquelas relacionadas à fertilidade. A proposta é acrescentar informações sobre aspectos físicos e biológicos que também influenciam a qualidade do solo.

Para realizar uma análise, o usuário informa características e dimensões da área. O sistema pode indicar a quantidade de pontos que devem ser avaliados. Em cada ponto, são necessárias seis fotografias: duas da superfície, duas da camada de zero a 15 centímetros e outras duas da profundidade entre 15 e 30 centímetros.

As imagens precisam seguir determinadas orientações para que a avaliação seja adequada. O protocolo estabelece cuidados com distância, iluminação e enquadramento, além da recomendação de não utilizar filtros ou flash. Para registrar as camadas mais profundas, é necessário abrir uma pequena trincheira no solo.

O momento da coleta também interfere no resultado. A recomendação é evitar períodos em que o solo esteja muito seco ou excessivamente encharcado.

Além das fotografias, o usuário responde perguntas sobre características observadas no local, como existência de raízes, presença de organismos e dificuldade encontrada durante a escavação.

A inteligência artificial é responsável por analisar características identificáveis nas imagens, mas não determina sozinha a avaliação final. Nas variáveis que contam com participação computacional, a observação humana representa 60% da nota, enquanto a análise realizada pelo sistema corresponde aos outros 40%.

Entre os elementos considerados estão cobertura do solo, sinais de erosão, raízes, poros, agregados, estrutura das partículas e indícios visíveis de atividade biológica.

O sistema foi desenvolvido utilizando mais de 600 fotografias de diferentes tipos de solos brasileiros. A maior parte das imagens utilizadas no treinamento veio da região Centro-Oeste, incluindo Mato Grosso do Sul, Mato Grosso, Goiás e Distrito Federal.

De acordo com os pesquisadores, o aprendizado de máquina permite identificar diferentes características presentes nas imagens e reconhecer sinais associados à atividade biológica. A ferramenta também possui um mecanismo de calibração destinado a aprimorar as avaliações à medida que novos dados são utilizados.

As fotografias enviadas pelos usuários não são incorporadas ao banco utilizado para o treinamento do sistema. O acesso também não exige cadastro, e-mail ou número de telefone. A ferramenta pode ser utilizada diretamente pelo navegador de um celular ou computador.

Apesar de já estar disponível, o SoilView ainda será submetido a uma etapa mais ampla de validação científica. Nos testes realizados durante o desenvolvimento, os pesquisadores identificaram uma correlação estatística considerada forte e positiva com métodos empregados na avaliação da estabilidade dos agregados e da atividade biológica do solo.

Uma nova pesquisa cadastrada na UFMS pretende ampliar essa comparação. O estudo deverá analisar 80 pontos submetidos a oito diferentes formas de manejo, distribuídas entre áreas de Chapadão do Sul e Campo Grande. Entre os ambientes avaliados estarão pastagens, incluindo áreas em processo de degradação, sistemas agroflorestais, plantio direto e cultivo mínimo.

Os resultados deverão contribuir para a elaboração do primeiro artigo científico específico sobre a ferramenta, que ainda não foi publicado.

Lançado há menos de um mês, o software já havia registrado mais de 100 análises, segundo o pesquisador. Como não são coletados dados capazes de identificar os usuários, a equipe não consegue saber quem realizou cada avaliação ou em quais propriedades o sistema foi utilizado.

A ferramenta foi disponibilizada gratuitamente devido à origem do projeto em uma universidade pública e ao objetivo de ampliar o acesso à tecnologia. Além dos produtores rurais, o programa pode ser utilizado por técnicos, pesquisadores e estudantes das áreas de ciências agrárias.

A intenção dos pesquisadores é transformar parte das observações realizadas diretamente no campo em informações padronizadas, permitindo comparações e oferecendo novos elementos para decisões relacionadas ao manejo de lavouras e pastagens. Com informações: Campo Grande News

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