Uso de bioestimulantes na mitigação do estresse térmico do milho avaliado por meio de ferramentas de visão computacional - Vieira, Franciele de Lima [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2025)
O milho (Zea mays L.) é uma cultura de expressiva relevância global, amplamente utilizada na alimentação humana e animal, na indústria e na produção de biocombustíveis. Diante do aumento da frequência de eventos climáticos extremos, especialmente o estresse térmico causado por altas temperaturas, torna-se essencial o desenvolvimento de estratégias mitigadoras para preservar o potencial produtivo das culturas agrícolas. Neste contexto, os bioestimulantes despontam como alternativas promissoras para melhorar a tolerância das plantas ao estresse abiótico. Este trabalho teve como objetivo avaliar o efeito da aplicação foliar de bioestimulantes à base de níquel, silício e micronutrientes na mitigação do estresse térmico em plantas de milho, bem como testar o uso de visão computacional como ferramenta para detecção precoce de respostas fenotípicas. O experimento foi conduzido em campo, em delineamento em blocos casualizados (DBC), com quatro repetições, em esquema fatorial duplo 4x4, utilizando a cultivar MG 540 PWU da Morgan Sementes. Foram avaliados dois fatores principais: aplicação de silício (solução com 12% de Si e 12% de K2O) e de níquel (NiSO4·6H2O), cada um com quatro níveis: controle (sem aplicação), metade da dose recomendada, dose recomendada e o dobro da dose. Também foram incluídos dois tratamentos adicionais com aplicação do produto à base de micronutrientes (RECOVERY – Bience Agriscience: N – 1,5%; Mg – 3,0%; Zn – 1,5%; Mn – 1,5%; Fe – 0,75% e Se – 0,1%), nos estádios V6 e R1 da cultura. A fenotipagem de alto rendimento foi realizada por meio de 8 voos com drone Mavic 2 Pro, a 20 metros de altura, em momentos distintos após a emergência da cultura. As imagens foram processadas via software WebODM e analisadas com o pacote FieldImageR (R), obtendo-se os seguintes índices espectrais: BI, GLI, HI, NGRDI, SI, VARI e BGI. Para cada ortomosaico, foi ajustada uma Rede Neural Artificial do tipo Perceptron Multicamadas, com covariáveis de entrada referentes à média, mediana e desvio padrão das bandas vermelho, verde e azul dos pixels das parcelas. O treinamento foi feito com 75% dos dados e validação com os 25% restantes, utilizando o algoritmo de retropropagação resiliente. Os resultados mostraram efeito estatisticamente significativo (p<0,001) da aplicação de silício e níquel sobre os atributos de produtividade do milho: comprimento e diâmetro da espiga, número de fileiras e número de grãos em três fileiras. Por outro lado, os tratamentos com micronutrientes apresentaram médias estatisticamente semelhantes à média geral. Apesar da alta acurácia visual dos ortomosaicos, os algoritmos de visão computacional utilizados não foram capazes de detectar diferenças significativas entre os tratamentos com base nos índices espectrais para as características que foram significativas na análise de variância.

Corn (Zea mays L.) is a crop of significant global importance, widely used in human and animal nutrition, industry, and biofuel production. Given the increasing frequency of extreme weather events, especially heat stress caused by high temperatures, it is essential to develop mitigation strategies to preserve the productive potential of agricultural crops. In this context, biostimulants emerge as promising alternatives to improve plant tolerance to abiotic stress. This study aimed to evaluate the effect of foliar application of nickel-, silicon-, and micronutrient-based biostimulants on mitigating heat stress in corn plants, as well as to test the use of computer vision as a tool for early detection of phenotypic responses. The experiment was conducted in the field, in a randomized block design (RBD), with four replicates, in a 4x4 double factorial scheme, using the MG 540 PWU cultivar from Morgan Sementes. Two main factors were evaluated: application of silicon (solution with 12% Si and 12% K2O) and nickel (NiSO4·6H2O), each with four levels: control (no application), half the recommended dose, recommended dose, and double the dose. Two additional treatments were also included with the application of a micronutrient-based product (RECOVERY – Bience Agriscience: N – 1.5%; Mg – 3.0%; Zn – 1.5%; Mn – 1.5%; Fe – 0.75% and Se – 0.1%) at stages V6 and R1 of the crop. High-throughput phenotyping was performed using eight flights with a Mavic 2 Pro drone, at a height of 20 meters, at different times after crop emergence. The images were processed using WebODM software and analyzed with the FieldImageR (R) package, obtaining the following spectral indices: BI, GLI, HI, NGRDI, SI, VARI, and BGI. For each orthomosaic, a Multilayer Perceptron Artificial Neural Network was adjusted, with input covariates referring to the mean, median, and standard deviation of the red, green, and blue bands of the pixels of the plots. Training was performed with 75% of the data and validation with the remaining 25%, using the resilient backpropagation algorithm. The results showed a statistically significant effect (p<0.001) of the application of silicon and nickel on the productivity attributes of corn: ear length and diameter, number of rows, and number of grains in three rows. On the other hand, the treatments with micronutrients presented averages statistically similar to the overall average. Despite the high visual accuracy of the orthomosaics, the computer vision algorithms used were unable to detect significant differences between treatments based on spectral indices for the characteristics that were significant in the analysis of variance.
Use of biostimulants to mitigate heat stress in corn evaluated using computer vision tools
Keywords: Milho; Silício; Níquel; Elementos traços na nutrição; Redes neurais (Computação)