Sustentabilidade
Inteligência artificial ajuda a detectar a lagarta-do-cartucho, importante ameaça ao milho – MAIS SOJA

A Embrapa Instrumentação (SP) desenvolveu um método que utiliza sensores de imagem e inteligência artificial para identificar a lagarta-do-cartucho, uma das pragas mais agressivas da cultura do milho. O sistema analisa imagens digitais e identifica a lagarta tanto na folha da planta como na espiga de milho. Dessa forma, é possível minimizar a subjetividade de métodos tradicionais, que são trabalhosos e dependem da observação humana para a realização da mesma tarefa.
O milho é um dos cereais mais cultivados no mundo e a lagarta-do-cartucho (Spodoptera frungiperda) é uma das principais pragas da cultura. Esse inseto pode causar perdas capazes de comprometer 70% da produção, de acordo com pesquisadores da Embrapa. A lagarta ataca as plantas tanto na fase vegetativa quanto na fase reprodutiva.
Método alternativo
A metodologia foi publicada na revista Eletronicts, no artigo Computational Intelligence Approach for Fall Armyworm Control in Maize Crop, de Alex Bertolla e Paulo Cruvinel. Eles contam que o trabalho foi motivado pela discrepância entre o método atual de detecção e o resultado pretendido, isso os levou a pesquisar uma alternativa para a detecção precoce de pragas em áreas cultivadas.
Bertolla conta que o estudo focou no reconhecimento e na classificação de padrões dinâmicos da lagarta-do-cartucho, que além do milho, ataca diversas culturas agrícolas, como a soja e do algodão. Ele ressalta que a solução obtida pode auxiliar agrônomos e laboratórios a ter resultados mais precisos.
Para facilitar a captação das imagens, uma câmera fotográfica simples pode ser acoplada em implementos agrícolas, para que possa coletar as imagens das lagartas presentes nas plantas de milho, tanto folhas como espiga, enquanto executa operações na lavoura. A câmera não precisa ser de alto custo, é necessário apenas produzir imagens com boa resolução.
Integração de processos
O método integra processamento digital de imagens e sinais, estatística multivariada, técnicas de aprendizado de máquina e visão computacional. “O aprendizado de máquina descreve a capacidade dos sistemas de aprender a partir de dados personalizados de treinamento de problemas para automatizar e resolver tarefas associadas. Em conjunto com esse conceito, o aprendizado profundo também é um processo de aprendizado de máquina, mas baseado em redes neurais artificiais com um conjunto de camadas de propósito específico”, esclarece Cruvinel.
Bertolla explica que o algoritmo computacional tem a capacidade de avaliar as imagens digitais de distintos estágios de crescimento da lagarta situada nas plantas de milho, assim como seu estágio de desenvolvimento e frequência de ocorrência na área de cultura. O programa foi desenvolvido em Python, linguagem de programação de alto nível muito usada em ciência de dados e aprendizado de máquina.

O estudo avaliou um total de 2.280 imagens de lagartas-do-cartucho presentes em folhas ou em espigas na área de cultivo do milho, de forma a qualificar cinco distintos estágios de desenvolvimento da praga durante o ciclo de produção.
Como foi feito o desenvolvimento
Para classificação dos padrões dinâmicos da lagarta foi elaborado um diagrama de blocos do método (imagem abaixo), que apresenta em quatro etapas o passo a passo do trabalho realizado. Bertolla relembra que a primeira etapa consistiu na aquisição e pré-processamento das imagens da lagarta, bem como o tratamento, remoção de ruídos e operação de padrão de cor.
O passo seguinte focou no processamento das imagens, na segmentação da imagem da lagarta, que nada mais é que extrair o fundo de forma a explicitar com prioridade apenas a imagem de lagartas que possam estar presentes no ambiente de cultura. Em seguida foi realizada a extração de características dos objetos restantes, de forma a se buscar caracterizar exclusivamente o inseto de interesse. De acordo com Bertolla, informações de cor e textura, bem como características geométricas foram utilizadas para a caracterização e reconhecimento de padrões da lagarta-do-cartucho.
“No último bloco, utilizamos conceitos da inteligência computacional, baseado em aprendizado profundo, em que uma rede neural artificial convolucional (CNN) treinada permite a classificação dos diferentes estágios da lagarta. A CNN é utilizada especificamente para analisar dados visuais. Para fins de comparação de desempenho, apresentamos também um conjunto de cinco classificadores, conhecidos como máquina de suporte de vetores (SVM), com o objetivo de classificar cada estágio da lagarta individualmente”, conta Bertolla. Esse método analisa os dados e reconhece padrões.

Base para futuros estudos
Cruvinel e Bertolla relatam que a qualidade dos resultados confirmou a recomendação do uso da estrutura baseada em aprendizado profundo. Os dados passaram por análise de acurácia, precisão, tempo de processamento e desempenho do hardware para o cenário proposto.
“O método também apresentou resultado considerável em quesitos referentes ao desempenho de hardware e tempo de processamento, o que pode ser também interessante para uma ação futura relacionada à disponibilização dessa tecnologia na versão embarcada, para uso diretamente como parte de implementos agrícolas”, aponta Cruvinel.
Eles sugerem, para trabalhos futuros, incluir outras técnicas de inteligência artificial dedicada ao controle de pragas para o reconhecimento e classificação de padrões, tanto de forma não supervisionada como por meio do uso de uma câmera multiespectral embarcada em um Veículo Aéreo Não Tripulado (VANT) para operação em tempo real.
Foto de capa: Marina Pessoa
Fonte: Joana Silva/Embrapa Instrumentação
Autor:Joana Silva/Embrapa Instrumentação
Site: Embrapa
Sustentabilidade
Milho impulsiona exportações de Mato Grosso do Sul em setembro – MAIS SOJA

As exportações de milho de Mato Grosso do Sul registraram um salto expressivo em setembro de 2025, com aumento de 1.851% no volume exportado em relação ao mesmo mês do ano anterior. O Estado embarcou 371,7 mil toneladas, gerando uma receita de US$ 74 milhões de dólares, valor 1.934% superior ao de setembro de 2024, segundo dados da Secretaria de Comércio Exterior (SECEX), compilados pela Aprosoja/MS.
Para o analista de Economia da Aprosoja/MS, Mateus Fernandes, os fatores mercadológicos têm feito o volume de exportação aumentar. “O preço do grão no mercado internacional está melhor que os preços internos e nesse momento as empresas processadoras instaladas no estado já fizeram seus estoques do grão, o que torna o mercado externo uma opção mais vantajosa”.
O principal destino do milho sul-mato-grossense foi o Irã (32%), seguido por Iraque (16%), Bangladesh (10%), Arábia Saudita (10%) e Vietnã (10%). Apesar do bom desempenho anual, em relação a agosto de 2025 houve retração de 16%, o equivalente a 71,7 mil toneladas a menos.
Já as exportações de soja do Estado recuaram 34% na comparação anual, totalizando 189,9 mil toneladas e US$ 80,1 milhões em faturamento. Na comparação com agosto, a queda foi ainda mais acentuada, de 45%. A China segue como principal destino, respondendo por 96% das exportações de soja sul-mato-grossense, seguida de Tailândia e Argentina, com 2% cada.
“A soja apresentou uma comercialização mais acelerada, comparando com as duas safras anteriores,o que explica de certa forma uma desaceleração no volume exportado. Outro fator importante foram os preços melhores que nas safras anteriores que contribuíram para que o grão fosse vendido com mais rapidez. Além disso, com a safra recorde de milho, a capacidade de armazenamento fica comprometida, fazendo com que os produtores vendam mais rapidamente a soja para poder ganhar espaço de armazenagem”.
No cenário nacional, o Brasil exportou em setembro 7,3 milhões de toneladas de soja, crescimento de 20% frente a setembro de 2024, e 7,5 milhões de toneladas de milho, alta de 18%. A China manteve-se como principal compradora de soja brasileira, responsável por 92% do volume total exportado.
O Boletim de Exportação é elaborado pela Aprosoja/MS, com base em dados oficiais da SECEX, e pode ser conferido clicando aqui.
Fonte: Crislaine Oliveira – Aprosoja MS
Autor:Crislaine Oliveira/Aprosoja MS
Site: Aprosoja MS
Sustentabilidade
Melhoramento Genético de grãos transforma ciência em produtividade para o milho no Brasil – MAIS SOJA

A produção brasileira de grãos deve alcançar a marca histórica de 333,3 milhões de toneladas em 2025, segundo o Levantamento Sistemático da Produção Agrícola (LSPA), do IBGE. O crescimento de 13,9% em relação a 2024 é puxado, principalmente, pelo avanço do milho, que se destaca tanto em volume quanto em produtividade, especialmente na segunda safra. O cereal ocupa papel central na produção agrícola nacional e no abastecimento global, com impacto direto sobre a economia e a segurança alimentar. Nesse cenário, o investimento em genética tem se mostrado decisivo para garantir estabilidade, eficiência e produtividade nas lavouras de milho.
Por trás de cada grão colhido existe uma trajetória silenciosa, que conecta ciência de ponta, decisões estratégicas e anos de trabalho contínuo. Até que um novo híbrido de milho chegue às mãos do agricultor, ele percorre um caminho que começa nos laboratórios de pesquisa genética e passa por testes rigorosos, cruzamentos precisos e o uso das mais modernas tecnologias de melhoramento e de avaliação no campo.
“A base de tudo está no DNA da planta e na interação do genótipo com o ambiente. Pesquisadores analisam o genoma do milho em busca de características como produtividade, resistência a doenças, tolerância à seca e ao calor. Com um dos bancos genéticos mais robustos do setor, nós exploramos a diversidade presente em milhares de linhagens para desenvolver híbridos superiores, adaptados às mais diversas condições do campo brasileiro”, explica Cristian Rafael Brzezinski, Global Corn Research Manager da GDM, empresa líder global no melhoramento genético de sementes.
A partir desse material genético, os melhoristas da GDM entram em ação. Cruzam linhagens com características complementares, como por exemplo a tolerância o enfezamento do milho, e melhores componentes de produção como peso de grãos, número de grãos, dentre outros. E acompanham a performance das novas gerações em diferentes solos, climas e regiões do país buscando mais adaptação e estabilidade produtiva. São anos de avaliações conduzidas em uma rede de estações experimentais e campos de ensaio, até que se chegue a um híbrido produtivo, estável, e muito confiável.
Com o avanço da biotecnologia, novas camadas se somam a esse processo. As entidades de melhoramento genético integram eventos transgênicos aprovados, como o gene Bt, que confere tolerância a pragas, sempre seguindo os mais rigorosos padrões de segurança ambiental e alimentar. Essa integração é viabilizada por parcerias estratégicas com instituições e empresas que compartilham o compromisso com a inovação responsável.
Existe também a edição gênica com técnicas como o CRISPR-Cas9. Essa tecnologia permite modificar genes da própria planta com precisão cirúrgica, acelerando o desenvolvimento de híbridos mais tolerantes ainda, as principais doenças, sem necessidade de inserção de DNA externo. Além de oferecer soluções mais rápidas, essa abordagem abre caminhos regulatórios mais flexíveis em diversos mercados, por não ser considerada transgênica.
“Antes de chegar ao mercado, cada novo híbrido desenvolvido pela GDM passa por grande rede de testes em condições de manejo semelhantes ao dos agricultores e ensaios de Valor de Cultivo e Uso (VCU), exigidos pelo Ministério da Agricultura, que atestam produtividade, sanidade e estabilidade em todas as regiões edafoclimáticas recomendadas. Somente após essa validação científica e regulatória é que a produção comercial começa garantindo ao agricultor uma semente de alta performance, pronta para entregar resultado”, conta Andre Gradowski de Figueiredo, Development Corn Manager da GDM.
Para o produtor, todo esse processo pode parecer invisível. Mas ele está presente em cada detalhe da lavoura: na previsibilidade da colheita, na resistência da planta às adversidades climáticas, na segurança de investir em uma genética que responde com desempenho.
Ao unir ciência e campo, alta tecnologia e sensibilidade agronômica, o melhoramento genético reforça seu papel como ponte entre a pesquisa de excelência e os desafios reais do agricultor brasileiro. O objetivo é produzir mais com menos, de forma sustentável e eficiente para apoiar alimentar o país, gerar empregos e apoiar a economia nacional.
Sobre a GDM
GDM é um grupo global que pesquisa, desenvolve e comercializa produtos com propriedade intelectual em genética de plantas de cultivos extensivos. A companhia está na vanguarda somando tecnologias e talentos, fomentando a inovação, associatividade e o desenvolvimento de novos negócios que impactam o core e a cadeia de valor agroindustrial. Está presente no Brasil há 20 anos e na Argentina desde 1982. Opera em 15 países com 3.400 colaboradores.
Mais informações: www.gdmseeds.com
Fonte: Assessoria de Imprensa GDM
Sustentabilidade
Line-up aponta importação de 7,220 mi de t de fertilizantes em outubro – Williams – MAIS SOJA

De acordo com levantamento realizado pela agência marítima Williams Brasil, foi agendada a importação de 7,220 milhões de toneladas de fertilizantes no período de 1º a 13 de outubro.
Pelo porto de Santos (SP) deve ser desembarcada a maior parte (2,062 milhões de toneladas). Depois aparece o porto de Paranaguá (PR), com 1,764 milhão de toneladas.
O relatório da agência leva em conta as embarcações já ancoradas, as que estão em largo esperando atracação e ainda as com previsão de chegada até o dia 20 de dezembro de 2025.
Fonte: Rodrigo Ramos / Safras News
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