Revisão Anual de Patologia de Planta Capitulo7 ( Aplicação da computação na fitopatologia )

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Aplicações da computação na Fitopatologia - 243 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
APLICAÇÕES DA COMPUTAÇÃO NA 
FITOPATOLOGIA 
 
Marcelo Giovanetti Canteri
 
Universidade Estadual de Londrina, Caixa Postal 6001, 
86051-990 Londrina, PR 
canteri@uel.br 
 
Cláudia Vieira Godoy 
Embrapa Soja, Caixa Posta 231, 86001-970 Londrina, PR 
godoy@cnpso.embrapa.br 
 
Emerson Medeiros Del Ponte 
Universidade Federal de Pelotas, Campus universitário s/n, 96010-900 
Pelotas, RS 
edelponte.faem@ufpel.edu.br 
 
José Maurício Cunha Fernandes 
Embrapa Trigo, Caixa Postal 451, 99001-970 Passo Fundo, RS 
mauricio@cnpt.embrapa.br 
 
Willingthon Pavan 
Universidade de Passo Fundo, Campus I - Km 171 - BR 285 
 Caixa Postal 61, 99001-970 Passo Fundo, RS 
 pavan@upf.br 
 
 
RESUMO 
 
A simulação e a modelagem de sistemas foram as primeiras 
aplicações dos computadores na fitopatologia. A partir de então, a relação 
entre a fitopatologia e a informática se expandiu e as duas ciências aparecem 
conjuntamente em áreas como bioinformática, agricultura de precisão, 
sensores automatizados e em serviços da Internet. Termos como redes 
neuronais, data mining e GPS necessitam ser conhecidos pelos 
fitopatologistas. Esta revisão abordará os primórdios da aplicação da 
informática na fitopatologia, passando pelo progresso sentido nos últimos 
anos, especialmente com o advento da Internet, citando diversos exemplos de 
aplicações e procurará indicar as novidades na pesquisa, ensino e extensão, 
que originarão aplicações práticas para um horizonte não muito distante. 
244 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
SUMMARY 
 
COMPUTATIONAL TRENDS IN PLANT PATHOLOGY 
Modeling and system simulations were the first studies to hardly 
make use of computers in the science of Plant Pathology. Since then, the 
relationship between Plant Pathology and Informatics increased and both 
sciences are closely related in areas like bioinformatics, precision agriculture, 
automated sensors and Internet services. Neural networks, data mining and 
GPS are terms needed to be better understood by plant pathologists. This 
review aims at presenting aspects of Informatics applied to Plant Pathology, 
since the first applications, passing by the notorious progress in the last years, 
presenting current examples, especially in the Internet, and finally discussing 
on the future computer applications at a not so far future. 
 
 
INTRODUÇÃO 
 
O avanço tecnológico proporcionado pela informatização tem 
atingido diretamente a fitopatologia, tornando impossível ficar-se alheio a esta 
evolução. Na década de 80, com o início da popularização dos computadores, 
a maioria dos trabalhos que envolviam a aplicação da informática na 
fitopatologia abordava o desenvolvimento de softwares na área de simulação e 
modelagem matemática. Desde então, muitas coisas mudaram, tanto na área 
de desenvolvimento de softwares e linguagens de programação, como em 
hardware. Surgiram áreas impensadas, até a época, para o uso de 
computadores, inclusive com a viabilização de novas ciências. A agricultura 
de precisão e a bioinformática são exemplos de atividades impossíveis de 
serem conduzidas sem o advento dos computadores. Sensores e 
microprocessadores foram miniaturizados, com custo reduzido e resistência às 
intempéries climáticas melhorada. Bancos de dados de informações e 
programas podem ser rodados em tempo real na Internet. Como tirar proveito 
destes avanços e o que realmente necessita ser conhecido em profundidade 
pelos fitopatologistas será o foco de discussão desta revisão. Ao final será 
apresentada uma lista contendo os websites citados no decorrer do texto 
(tabela 1). 
 
 
HISTÓRICO DA INFORMÁTICA NA FITOPATOLOGIA 
 
Informática é ferramenta, como já citado por Teng & Rouse no 
histórico artigo sobre o uso da informática na fitopatologia (Teng & Rouse, 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 245 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Tabela 1. Websites citados no texto 
 
Título do website URL (http://) 
APSnet Educational Center www.apsnet.orb/education 
DD Iowa State ent.iastate.edu/rdi 
DD University of Florida ddis.ifas.ufl.edu 
Departamento de Fitossanidade – UFRGS www.ufrgs.br/agro/fitossan 
Distance Diagnosis (DD) University of Georgia www.ddi.org 
Galeria de fotos www.ufrgs.br/agro/fitossan/galeria 
Herbário José Porfírio da Costa Neto www.ufrgs.br/agro/fitossan/herbario 
Herbário virtual de Fitopatologia www.ufpel.edu.br/faem/dfs/herbario 
ICASA www.icasa.net 
ISPP Online Instructional Technology 
Symposium 
www.ispp-itsymposium.org.nz 
Periódicos capes www.periodicos.capes.gov.br 
Portal Patologia de sementes www.patologiadesementes.com.br 
Scientific Electronic Library (Scielo) www.scielo.org.br 
Sisalert – simulação de doenças e pragas da 
maçã 
inf.upf.br/sisalert 
The Plant Pathology Internet Guide book www.uni-bonn.de/pk/ppigb 
 
246 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
1984). Até então, podiam-se usar os computadores para atividades que hoje 
em dia são consideradas corriqueiras, tais como análise de dados e elaboração 
de gráficos, simulação e modelagem, coleta e armazenamento de dados, 
processamento de textos e disseminação de informações. Nesta época, sequer 
se imaginava a gama de aplicações que estaria por vir como, por exemplo, o 
surgimento da Internet. A “disseminação de informações” citada pelos autores 
referia-se apenas ao correio eletrônico, que estava em fase de propagação no 
meio científico. A informática podia ser resumida simplesmente pela palavra 
computador e ainda se falava em linguagem Fortran, processador de textos 
Wordstar e planilha eletrônica Visicalc. Os autores, além de descreverem para 
a comunidade fitopatológica os componentes do computador (Rouse & Teng, 
1984) também listavam as áreas da fitopatologia que se desenvolveram com o 
advento da informática naquela época, tais como a modelagem, os sistemas de 
manejo de dados, sistemas de entrega de informações e os equipamentos para 
monitoramento ambiental e armazenamento de dados de campo. 
Para efeito comparativo, em tempos mais recentes, Crowson & 
McGillivray (2002) citam uma série de aplicações da informática na 
fitopatologia, para profissionais que trabalham no campo ou em laboratórios, 
envolvidos em processos de tomada de decisão ou em definição de políticas 
de desenvolvimento. Os autores dividem as aplicações em: Manejar dados 
para produzir informações (Armazenamento de dados, Sistemas de 
nomenclatura, Coleções de culturas, Dados moleculares, Banco de Dados do 
sistema quarentenário, Banco de dados Bibliográficos), Interpretar a 
informação para produzir conhecimento (Sistemas de informação 
taxonômica, Sistemas de informação molecular, Sistemas de informações 
geográficas, Sistemas multimídia), Usar o conhecimento para suporte a 
tomada de decisão (Diagnósticos, Modelos de epidemias), Usar 
conhecimento para fazer previsões, Educação e treinamento e para 
Armazenar e disseminar informação. 
 
 
FUNÇÕES BÁSICAS DOS COMPUTADORES 
 
As atividades realizadas pelos computadores (dispositivos 
eletrônicos equipados com microprocessadores) podem ser enquadradas em 
três funções básicas: computação, processamento de informações e 
comunicação. A ordem em que essas funções são apresentadas tem um 
aspecto histórico. A primeira função do computador foi a de realizar cálculos, 
ou seja, consistia essencialmente em uma máquina de calcular. Gradualmente, 
o computador foi se tornando mais sofisticado de modo a acumular as outras 
funções.Aplicações da computação na Fitopatologia - 247 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
Na fitopatologia, as áreas de aplicação da tecnologia da informação 
estão dentro de uma ou mais destas funções dos computadores. A função de 
computação foi a primeira a ser evidenciada, com os modelos matemáticos 
para simulação de epidemias de doenças de plantas (Kranz & Hau, 1980; 
Kranz & Royle, 1978; Teng & Zadoks, 1980). O processamento de 
informações obteve ênfase com os trabalhos de elaboração de escalas 
diagramáticas e softwares para classificação de microrganismos, dentre outras 
aplicações. Hoje em dia, encontra-se também a função de comunicação, 
acumulando as duas anteriores. 
 
 
COMPUTAÇÃO 
 
O termo computação está relacionado à realização de cálculos 
complexos. Grande parte das aplicações de computadores na fitopatologia, 
estava dentro desta função (Teng & Rouse, 1984). Nos dias atuais, a 
realização de cálculos geralmente também está associada à função de 
processamento de informações ou a função de comunicação. Por exemplo, os 
cálculos executados por um modelo de simulação podem ser apresentados via 
Internet, neste caso, também será utilizada a função de comunicação. As áreas 
da fitopatologia em que se utilizam cálculos matemáticos estão relacionadas 
principalmente à epidemiologia. Isto gerou, no início, uma certa ojeriza aos 
computadores por muitos fitopatologistas, os quais já possuíam uma certa 
aversão aos cálculos da epidemiologia. A fim de se redimirem, os 
computadores “aprenderam” novas funções como o processamento de 
imagens e a comunicação. Os modelos de simulação para estudos 
epidemiológicos, os sistemas de alerta e previsão, os softwares estatísticos e 
até as planilhas eletrônicas com exercícios de epidemiologia são exemplos da 
aplicação da função da computação. O livro, Exercises in plant disease 
epidemiology, editado por Francl & Neher (1997) apresenta vários exemplos 
destas aplicações, incluindo disquetes com os programas apresentados no 
texto. 
Após este início, sensores e microprocessadores, relativamente 
baratos, em associação com os softwares para seu controle, baterias para 
armazenamento de energia e a comunicação por satélites habilitaram as 
pessoas que trabalham com meio ambiente, incluindo os fitopatologistas a 
coletar grandes quantidades de dados de forma georreferenciada (Jahns, 2000) 
e a processá-los produzindo conhecimento (Udink tem Cate & Dijkhuizen, 
1999). 
 
248 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
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PROCESSAMENTO DE INFORMAÇÕES 
 
O processamento de informações envolve o armazenamento e a 
manipulação de dados, tendo pouco a ver com cálculos ou computações, mas 
que são realizados pelos mesmos equipamentos, os computadores. 
Atualmente, o termo processamento de informações é preferido ao termo 
processamento de dados, devido ao fato que “dado” apresenta um sentido 
razoavelmente estreito. Dados são informações não processadas e as imagens 
e textos, utilizados como instrumento de trabalho pela fitopatologia, são 
considerados dados já processados, ou seja informações. Para processar dados 
transformando-os em informações úteis, há necessidade de coletá-los nas 
condições de campo, o que nem sempre é tarefa fácil. A tecnologia da 
informação auxilia no desenvolvimento de equipamentos e sensores próprios 
para coleta de dados importantes para manejo de doenças. Equipamentos 
nacionais como o Colpam e o AuraOne, servem para monitorar condições 
propícias para a infecção das principais doenças de algumas culturas. No 
exterior, diversas empresas desenvolvem produtos informatizados para a 
fitopatologia. 
 
 
COMUNICAÇÃO 
 
A mais recente aplicação dos computadores é a comunicação. 
Nesta era da Tecnologia da Informação, o e-mail e a Internet são ferramentas 
consolidadas de comunicação. A Internet é um sistema que integra a 
comunicação e informação nas formas estática, dinâmica e tempo-real, 
apresentando-se como um poderoso meio para uma disseminação rápida e 
mundial da informação. De fato, atualmente o acesso à informação tem sido 
feito essencialmente pela Internet. Além de não ser somente um meio 
transmissor da informação, é também um meio de troca, armazenamento, 
ordenamento e análise da informação. O seu acesso tem se tornado cada vez 
mais disponível e o aumento da velocidade de acesso à informação tem 
permitido que gráficos, áudio e vídeos e elementos animados possam ser 
integrados a sistemas de informação baseados na Internet. 
Na Fitopatologia, tais ferramentas estão sendo utilizados na 
pesquisa, educação e extensão. Enquanto alguns pesquisam exclusivamente 
em materiais tradicionais impressos, muitos recursos podem atualmente ser 
obtidos on-line, em alguns casos com acesso livre. A facilidade de 
comunicação e troca de informações em formato digital entre pesquisadores 
distantes geograficamente, agiliza a disseminação do conhecimento e o acesso 
à informação. Congressos e conferências científicas cada vez mais utilizam a 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 249 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
Internet como meio primário de comunicação anteriormente ao evento. Como 
exemplo, o Congresso Brasileiro de Fitopatologia de 2003, além da 
divulgação das informações do evento, a Internet permitiu que as inscrições e 
envio de resumos pudessem ser feitas on-line, sendo as informações gravadas 
automaticamente em um banco de dados. O sistema permitiu que revisores 
acessassem o sistema e fornecessem os pareceres sobre a aceitabilidade do 
trabalho, gerando respostas automáticas enviadas aos autores, agilizando de 
sobremaneira o processo. 
Um exemplo da facilidade permitida pelos computadores para a 
comunicação é citado por Palm (1996). A autora comenta que o progresso 
obtido na sistemática de microrganismos, bem como a sua utilidade para os 
usuários, depende do conhecimento acumulado e da organização desta 
informação. Os avanços da tecnologia da informação permitem a análise de 
dados de seqüência genética com intercâmbio entre laboratórios. Permite a 
análise estatística para determinar o relacionamento filogenético e o 
desenvolvimento de programas para auxílio em estudos taxonômicos. 
O manejo integrado de pragas e doenças é essencialmente um 
sistema de troca intensiva de informações. Tanto a pesquisa como a sua 
implementação necessita de um suprimento confiável de informação pontual. 
A Internet oferece os meios para o estabelecimento da comunicação entre 
pesquisadores ligados ao manejo integrado e profissionais de extensão e 
destes com sua clientela. Neste particular, a Web tem permitido o 
desenvolvimento de uma importante fonte de recursos e dados para a 
pesquisa, extensão, ensino e treinamento em manejo integrado, que não era 
prontamente tão acessível antes do advento da Internet. 
 
 
APLICAÇÕES ATUAIS 
 
As aplicações da informática na fitopatologia podem ser divididas 
de acordo com a função a que se destinam. Canteri et al. (1999), baseados em 
Scott (1998) sugerem uma classificação que procura englobar as três funções 
básicas do computador (computação, processamento de informações e 
comunicação) de uma forma mais detalhada, envolvendo a parte de software e 
hardware. Segundo esta classificação a tecnologia da informação na 
fitopatologia pode ser útil para: 
 Organizar fatos para produzir informações; 
 Interpretar informações para produzir conhecimento; 
 Usar conhecimento para apoio no processo de tomada de decisão; 
 Usar conhecimento para fazer previsões; 
250 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
 Transmitir o conhecimento com função de educação e 
treinamento; Armazenar e disseminar informações; 
 Comunicação e consultas remotas. 
A seguir, cada uma destas funções será esclarecida, procurando-se 
sempre utilizar exemplos de trabalhos desenvolvidos, com maior ênfase em 
trabalhos no Brasil. 
 
 
ORGANIZAR FATOS PARA PRODUZIR 
INFORMAÇÕES 
 
O uso da tecnologia de banco de dados para selecionar e organizar 
o que se deseja de uma grande quantidade de dados bibliográficos foi uma das 
primeiras e, ainda permanece, como uma das mais poderosas aplicações da 
tecnologia da informação na fitopatologia, com grande utilidade para os 
profissionais da área. Revisões bibliográficas tornaram-se simples e rápidas de 
serem realizadas com a distribuição de resumos e artigos científicos em 
formato digital. Artigos da revista Fitopatologia Brasileira podem ser 
encontrados gratuitamente na Scientific Eletronic Library (Scielo). Muitas 
universidades e institutos de pesquisa tem acesso à base de dados 
WebofScience que oferece possibilidade de consulta à resumos dos principais 
periódicos do mundo todo. As principais bibliotecas da área agronômica do 
Brasil possuem sistemas de busca de dados informatizados, como a base de 
dados PERI da USP. A CAPES disponibiliza para bibliotecas de universidade 
federais e demais instituições conveniadas, o acesso a artigos completos em 
formato PDF através do website Periódicos CAPES. Nestes sistemas de 
publicação da versão digital do artigo de periódico, é possível fazer o 
download de artigos de edições futuras que ainda não foram impressas, ou até 
mesmo de artigos em correção, devidamente identificados como tal. 
O manejo de dados também facilita a consulta de sinônimos de 
nomes de patógenos e de meios de cultura para microrganismos. Um banco de 
dados sobre a Bibliografia Brasileira de Nematóides vem sendo desenvolvido 
pelo Cenargen. A mais recente atividade nesta área é a associação com a 
biologia molecular para armazenamento e manipulação de base de dados de 
seqüência de nucleotídeos em pesquisas sobre o código genético dos 
principais microrganismos e das principais culturas do país, sendo executada 
no Brasil pelo programa Genoma da FAPESP. 
 
 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 251 
 
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INTERPRETAR INFORMAÇÕES PARA PRODUZIR 
CONHECIMENTO 
 
Dentro desta aplicação incluem-se sistemas de informações 
taxonômicas para viroses e outros microrganismos. Os Sistemas de 
informações geográficas (GIS) ou SIG em português merecem destaque por 
seu potencial de aplicação. Num SIG, a informação digital é apresentada na 
forma de mapas com camadas sobrepostas de informações. Assim, é possível 
mapear a distribuição de um patógeno em função do tempo ou em função de 
dados climáticos. 
A combinação de textos, imagens e sons é responsável por outra 
área de aplicação, a Multimídia. Um exemplo é o software distribuído em CD-
ROM “Doenças em Cereais de Inverno”, desenvolvido por pesquisadores da 
Embrapa Trigo. Os Anais em CDROM do 6º Simpósio Brasileiro de Patologia 
de Sementes, realizado no ano de 2000 na Universidade Federal de Pelotas, 
foi o primeiro, e talvez único até o momento, a disponibilizar, além dos slides 
das palestras, o áudio completo em formato de áudio digital MP3. Neste, 
podem ser ouvidas todas as palestras apresentadas, com duração de 30 
minutos a mais de 1 hora cada. 
Softwares podem ser desenvolvidos com a finalidade de interpretar 
informações para produzir conhecimento. Uma parceria entre a Universidade 
Estadual de Ponta Grossa e a Universidade Federal de São Carlos gerou o 
MCB, Software para manejo do Complexo Broca Podridão (CBP) em cana-
de-açúcar. O Sistema permite monitorar a entrada de colmos de cana-de-
açúcar em usinas e gera com resultado análises estatísticas sobre a ocorrência 
do CBP em áreas de produção nas diversas variedades plantadas. Sistemas 
para análise de imagens como o SIARCS (Jorge, 1996) desenvolvido pela 
Embrapa, o Quant desenvolvido por pesquisadores da Universidade Federal 
de Viçosa e o Assess – Software para análise de imagens para quantificação 
de doenças, comercializado pela APS Press são úteis para o desenvolvimento 
de escalas diagramáticas. 
 
 
USAR CONHECIMENTO PARA APOIO NO PROCESSO 
DE TOMADA DE DECISÃO 
 
Software para diagnóstico de doenças que utilizam chaves 
dicotômicas e os sistemas especialistas são os principais representantes deste 
grupo de aplicações. Sistemas especialistas são programas que usam o 
conhecimento e simulam a lógica da decisão para resolver problemas de 
difícil solução, somente resolvidos por especialistas (Harmon & King, 1985). 
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Na Fitopatologia, tais sistemas têm grande potencial no desenvolvimento de 
sistemas de apoio à decisão na previsão, simulação, na diagnose e no manejo 
de doenças (Michalski et al., 1983). De maneira geral, o desenvolvimento do 
sistema apresenta estágios distintos: 1) seleção do problema; 2) 
desenvolvimento do protótipo; 3) desenvolvimento do sistema especialista 
completo; 4) avaliação (Pozza et al., 1999). O TOMEX-UFV (Pozza et al., 
1997) é um exemplo de sistema especialista para diagnóstico de doenças do 
tomateiro desenvolvido no Brasil. 
Além de softwares genéricos para análise estatística (Statistica, 
1995) existem alguns direcionados especificamente para área de fitopatologia. 
O software SASM-Agri (Sistema para Análise e Separação de Médias) auxilia 
o processo de tomada de decisão por permitir ao usuário selecionar, por meio 
de análise estatística, material genético resistente às doenças (Canteri et al., 
2001). 
 
 
USAR CONHECIMENTO PARA FAZER PREVISÕES 
 
Podem ser softwares ou equipamentos desenhados para realizar 
previsão de epidemias em função de dados climáticos ou de distribuição de 
plantas em uma determinada região. No Brasil, o Colpam (Vieira et al., 1997), 
é um equipamento projetado para coletar parâmetros ambientais, que serve de 
auxílio na previsão de doenças de várias culturas. Possui um sensor de 
molhamento foliar e um de temperatura que são fixados junto à planta. 
Armazena e processa as informações de acordo com tabelas que calculam o 
valor diário de severidade, indicando quando se deve realizar a primeira 
aplicação para controle de doenças. O programa Agroalerta, gerenciado pelo 
Dr. Modesto Barreto, da UNESP, emite previsões de doenças para as culturas 
do Amendoim, Batata, Cebola, Cenoura, Melão e Tomate. O sistema recebe 
dados de uma rede de estações agrometeorológicas, calcula condições 
favoráveis à infecção pelos principais patógenos e emite um alerta aos 
participantes do sistema. 
Nos Estados Unidos, um modelo de previsão do risco da giberela 
do trigo é executado em tempo real na Internet. Para rodar o modelo, o 
usuário fornece a data de florescimento médio da cultura. O modelo utiliza 
dados horários de estações climáticas distribuídas em diversos estados 
americanos, gerando classes de risco em escala de cores, através da 
interpolação dos resultados. Por meio de um site na Internet, o usuário 
identifica a posição de sua lavoura ou região no mapa, verificando o risco de 
ocorrência de uma epidemia. De uma forma similar, na província de Ontário, 
Canadá, mapas de previsão de contaminação de grãos de trigo com uma 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 253 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
micotoxina de Fusarium, a desoxinivalenol, são gerados diariamente para 
uma data de espigamento, em programas específicos, e as imagens 
disponibilizadas na Internet para consulta. 
No Brasil, o grupo de pesquisa Simuplan, formado pela parceria 
entre pesquisadores da Embrapa Trigo e daUniversidade de Passo Fundo, 
desenvolve pesquisas para o desenvolvimento e aprimoramento de modelos 
de simulação e previsão de doenças de plantas. O programa SisAlert, 
desenvolvido pelo grupo em parceria com a Embrapa Uva e Vinho, é um 
sistema para previsão de doenças de fruteiras onde informações climáticas 
coletadas em uma rede de estações automáticas enviam, em uma pequena 
escala de tempo, informações para um computador central que as armazena, 
realiza cálculos e gera alerta de risco. Atualmente o sistema gera alerta de 
risco de ocorrência da sarna da maçã, a mancha foliar da Gala e a podridão 
branca. No website do Sisalert, os alertas são armazenados podendo ser 
consultados pelos produtores cadastrados, além do recebimento automático 
em telefones celulares. Além de priorizar o acesso pela Internet, os modelos e 
programas desenvolvidos pelo grupo têm o objetivo de gerar resultados na 
forma de gráficos e imagens, permitindo uma melhor interpretação do 
modelo, ao contrário dos antigos programas para ambiente de Disk Operating 
System (DOS). 
 
 
TRANSMITIR O CONHECIMENTO COM FUNÇÃO DE 
EDUCAÇÃO E TREINAMENTO 
 
A nova mídia oferecida pela tecnologia da informação tem crescido 
de forma exponencial. O CD-ROM e a Internet podem ser utilizados como 
formas de transferência de conhecimento eficientes, comparados com livros e 
periódicos impressos, com algumas vantagens intrínsecas como à abrangência 
da disseminação, disponibilização constante, bem como no menor custo de 
implementação e atualização. O acesso a esses materiais tende a se 
popularizar ainda mais e apresentar uma maior interatividade e melhor 
apresentação do que os similares impressos. O Crop Protection Compendium 
editado pelo CABi é uma rica fonte de informações sobre o tema proteção de 
plantas, sendo desenvolvido por dezenas de especialistas de diversos locais do 
mundo. O programa, desenvolvido primariamente em versão de CDROM, 
também existe na versão on-line na Internet, porém de acesso restrito a 
assinantes. 
Em relação à Internet, universidades do mundo inteiro, geralmente 
através de seu departamento de fitopatologia ou correlato, hospedam páginas 
com informações direcionadas à disseminação de informações. No Brasil, um 
254 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
exemplo, dentre outros encontrados, é o Departamento de Fitossanidade da 
Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS) que mantém seu 
website constantemente atualizado. Nesta é possível se encontrar, além das 
informações básicas acerca das atividades de ensino, pesquisa e extensão, 
páginas de disciplinas com cronograma, roteiros e apostilas de aulas, notícias 
do departamento e serviços on-line como resultados de laudos da clínica 
fitossanitária. A página se apresenta como o principal meio de comunicação 
do departamento com aqueles vinculados a este e com o público externo. 
Ainda, o website hospeda dois projetos. O primeiro, ligado as atividades da 
Clínica Fitossanitária, consiste em uma “galeria de fotos” de doenças com a 
descrição do sintoma presente na imagem, o agente causal, autoria e local e 
data de coleta. A consulta pode ser feita por agentes causais ou por culturas, 
além de uma busca geral. O segundo projeto é a informatização do acervo da 
coleção do Herbário Fitopatológico Prof. José Porfírio da Costa Neto, com o 
objetivo de organizar e disponibilizar consultas ao acervo via Internet que já 
consta com mais de 2 mil registros incluídos na base de dados. 
Na área de Patologia de Sementes, um portal de Internet foi 
desenvolvido na Universidade Federal de Pelotas (UFPel), com o objetivo 
principal de abrigar um manual on-line com fotografias e descrições de 
fungos ocorrentes nas sementes das principais culturas agrícolas. Além deste, 
apresenta ainda a descrição dos métodos de detecção patógenos em sementes, 
um guia de laboratórios credenciados e a base Quem é Quem na Patologia de 
Sementes. O Herbário virtual de Fitopatologia é um projeto Interinstitucional, 
também iniciado na UFPel, que conta atualmente com a parceria da 
Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro e Universidade Federal Rural 
de Pernambuco, com o objetivo de desenvolver, continuamente, um banco de 
dados na Internet com fotografias de sintomas típicos e descrição de doenças 
de plantas, que possa ser útil para o ensino e auxílio à diagnose de doenças de 
plantas. Na ficha da doença constam informações como o agente causal, 
importância da doença, sintomatologia, epidemiologia e controle. Nas 
instituições participantes, sob a supervisão de editores associados, alunos de 
graduação encontram-se envolvidos na elaboração dos materiais que serão 
disponibilizados no website. 
No exterior, o APSnet Education Center, mantido pela Sociedade 
Americana de Fitopatologia, é um website que objetiva divulgar publicações 
instrucionais revisadas na área de fitopatologia. O website é dividido em 
categorias como fichas de doenças, exercícios de laboratório (introdutório e 
avançado), apresentações e glossário ilustrado, dentre outros recursos. É de 
consulta livre e serve como um importante recurso para alunos e instrutores de 
cursos de fitopatologia. Os editores discutem como vantagens a centralização 
das informações, onde um professor pode usar em sua página da disciplina, 
um link para o material disponível no APSnet Education Center, evitando a 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 255 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
redundância de criação, além de se ter acesso a um material revisado por 
especialistas. O glossário ilustrado pode ser integrado, na forma de link, nos 
textos de materiais instrucionais. O Catálogo de recursos inclui uma lista 
atualizada de recursos instrucionais como vídeos, livros e websites. Além da 
versão on-line, o material é editado anualmente em formato de CDROM, com 
o objetivo de atingir aqueles usuários com dificuldade ou sem acesso a 
Internet. Uma publicação revisada, The Plant Health Instructor, também está 
disponível no website, onde as publicações recebem citação similar às 
revistas científicas, um DOI (Digital Object Identifier) que permite acesso on-
line permanente à publicação. 
Software em formato de jogo são ferramentas úteis para educar e 
treinar estudantes. Simulam a realidade e podem ser utilizados para auxiliar 
no aprendizado do processo de diagnose de doenças e quantificação de 
severidade de doenças entre outras aplicações. Alguns exemplos de jogos de 
simulação disponíveis são AppleScab, LateBlight, Resistan e TurfBlight 
(Bridge et al., 1997), onde os estudantes aplicam o que aprenderam quando 
tencionam manejar as doenças evitando a resistência ao fungicida. O 
programa de computador desenvolvido na Universidade de Massey 
denominado Diagnosis
TM
 permite auxiliar estudantes a chegar a resultados de 
observação e simulação de laboratório para problemas de diagnose de 
doenças. No programa existem cenários preparados bem como um programa 
“Shell” para que os instrutores construam seus próprios cenários, que podem 
ser distribuídos entre usuários (Stewart et al., 1995). 
Em relação ao treinamento de avaliadores de doenças, alguns 
programas clássicos são o DISTRAIN (Tomerlin & Howell, 1988) e o 
DISPRO (Nutter Jr., 1989), um software para treinar avaliadores de doenças 
em trigo. No Brasil, o software COMBRO (Canteri & Giglioti, 1998) objetiva 
o treinamento de avaliadores de severidade de doenças da cana-de-açúcar. 
Assim como na maioria deste tipo de programa, o usuário faz os testes e ao 
final é emitido um resultado do seu desempenho, no formato de gráficos e 
tabelas. 
A educação à distância pode ser enquadrada neste contexto,uma 
vez que o computador facilita a comunicação entre professores e alunos 
distantes geograficamente. Os avanços nas tecnologias de informação, 
principalmente com o advento da Internet, tem encorajado alguns instrutores e 
educadores a utilizarem tais tecnologias de comunicação assíncrona. De 
maneira geral, tem sido observado que, para cursos básicos, as ferramentas de 
educação à distância, principalmente baseadas na Internet, têm sido úteis e 
eficientes como complementares ao ensino presencial de cursos regulares. 
Normalmente, professores desenvolvem o website da disciplina onde 
hospedam todas as informações importantes ao aluno como cronograma de 
aulas, apostilas para download, comunicados, testes on-line, links para 
256 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
websites úteis, divulgação de notas, etc. Como vantagens para o aluno está o 
acesso facilitado e a qualquer momento do material didático e comunicados. 
Para o professor, todo o material digital é reutilizado no semestre posterior, 
podendo ser continuamente ampliado. Além de complementares a cursos 
presencias, existem sistemas mistos onde o curso é dado à distância, com 
alunos localizados em sua residência ou Instituição de origem, porém a prática 
de laboratório é complementada a participação dos alunos em sessões na 
escola, com periodicidade variável (Littel, 2001). Por outro lado, o uso de 
sistemas de educação a distância para cursos de fitopatologia exclusivamente 
pela Internet, são ainda raros. Schumann (2003) discute que cursos totalmente 
on-line podem ser interessantes para aqueles casos de programas de alto nível 
direcionados à um público especializado e com necessidade de treinamento 
por especialistas distantes geograficamente dos alunos. 
As ferramentas da tecnologia da informação podem facilitar a troca 
de experiências e informações entre instrutores e educadores que, 
normalmente, atuam de forma isolada no seu dia-a-dia. Além da facilidade da 
comunicação por e-mail, a Internet oferece meios de interação através de 
grupos de interesse, podendo ser possível, inclusive, realizar conferências on-
line. Neste sentido, de 15 de maio a 30 de junho de 2001 foi realizado o On-
line Instructional Technology Symposium organizado pela comissão de ensino 
da Sociedade Internacional de Fitopatologia (ISPP) e hospedado na 
Universidade Massey, Nova Zelândia. Autores de palestras enviadas na forma 
de artigos on-line puderam fornecer links para websites adicionais onde se 
disponibilizava mais informações e amostras dos softwares apresentados. A 
dinâmica do evento consistiu na apresentação semanal de artigos de tópicos 
específicos, seguido de discussão entre os conferencistas e os participantes do 
evento, em listas de discussão na página do evento. O evento contou com 321 
participantes localizados em 48 países. Os arquivos das palestras e discussões 
conduzidas no evento estão disponíveis no website do evento e constituem 
boa fonte de consulta acerca do tema. 
 
 
ARMAZENAR E DISSEMINAR INFORMAÇÕES 
 
Esta é a última aplicação listada por Scott (1998) e é a que tem 
apresentado maior crescimento nos últimos anos. Sequer foi prevista em todo 
o seu potencial por Teng & Rouse (1984). Geralmente, o armazenamento e 
disseminação de informações estão associados às outras aplicações citadas 
anteriormente, assim, um software produzido para “organizar fatos e produzir 
informações” pode ser disponibilizado via Internet com a função de 
“disseminar informações”. A Web é um poderosíssimo meio de disseminação 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 257 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
de informações na área fitopatológica. A grande dificuldade está em localizar 
a informação e certificar-se sobre a veracidade da mesma. Uma boa dica é 
utilizar-se de websites ligados a instituições reconhecidas em sua área de 
atuação, tais como universidades e institutos de pesquisa. 
A localização de informações na área fitopatológica tem recebido 
grande auxílio do Plant Pathology Internet Guide Book, um website que 
organiza e classifica links para websites com informações sobre a 
fitopatologia a nível mundial. A divulgação de informações via Web permite 
acesso às publicações antes só disponíveis de forma impressa e que 
demoravam mais de um mês para chegar em terras brasileiras. A Internet 
permite acesso instantâneo às informações produzidas como os artigos de 
periódicos. Desta forma, facilita e impulsiona o progresso da área de proteção 
de plantas. 
Nesse contexto, a Sociedade Americana de Fitopatologia criou 
recentemente uma revista eletrônica, com corpo editorial, que publica artigos 
científicos exclusivamente pela Internet, o Plant Health Progress, indexado 
pelo CAB. Segundo os editores, a taxa de publicação vem aumentando a cada 
ano, sendo que o tempo para publicação de um artigo varia de 2 a 4 meses 
desde o recebimento do artigo. Por não ter os custos de revistas impressas, 
pode-se utilizar maior número de fotografias coloridas de qualidade. O artigo 
é publicado em formato html no website com a opção de download de uma 
versão em formato PDF, próprio para impressão. Os artigos são citados 
também no formato DOI (Digital Object Identifier). 
 
 
COMUNICAÇÃO E CONSULTAS REMOTAS 
 
Apesar de não ter sido citada por Scott (1998) esta aplicação da 
tecnologia da informação na fitopatologia foi incluída por Canteri et al. 
(1999). Além de armazenar e disseminar informações, a Internet também é 
útil para consultas remotas e comunicação. No Brasil a Embrapa desenvolveu 
o “Diagnóstico de doenças do milho via WEB” disponibilizado no website 
http://diagnose.cnptia.embrapa.br/milho/. No sistema, o usuário navega 
escolhendo as opções apresentadas, juntamente com fotografias de sintomas, 
que o levam a possível diagnose da doença. 
Com o acesso facilitado à Internet e à scanners, câmeras de vídeo e 
fotografia digital nos Estados Unidos no final dos anos 90, surgiu o interesse 
pelo desenvolvimento de sistemas de diagnose à distância, através de imagens 
digitais (Diagnóstico Digital). Um sistema pioneiro foi desenvolvido na 
Universidade da Geórgia, no ano de 1997, onde o projeto distribuiu estações 
digitais em 94 dos 159 municípios do Estado da Geórgia. Basicamente cada 
258 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
estação consiste em um computador, mesa para digitalização com câmeras 
fotográficas digitais e scanner ou mesmo sistema de captura de vídeo 
instalado em microscópios, para a obtenção das imagens de estruturas do 
patógeno. Após a digitalização, o usuário acessa um sistema conectado a 
Internet que permite o cadastro das informações relevantes à diagnose, bem 
como associa a imagem digital do sintoma. Na seqüência, o sistema envia as 
informações para uma base de dados de especialistas, que são avisados, 
normalmente pelo e-mail, do envio de um registro para a diagnose baseada na 
imagem e informações. A partir daí, os especialistas acessam o sistema, 
incluindo os resultados da diagnose, que são enviados novamente para o 
usuário solicitante (Holmes et al., 2000). 
Em um acalorado debate sobre o uso da diagnose digital Dyson 
(1999) e Holmes (1999) discutiram as vantagens, desvantagens, limitações e 
cuidados no uso da tecnologia para diagnósticos precisos. Os defensores 
argumentam que o diagnóstico digital é mais rápido e ideal para casos onde o 
tempo que a amostra leva até a clínica devido à distância, compromete o 
resultado da análise. Ainda, os defensores citam alguns casos de sucesso, 
enquanto que os críticos lembram que apenas a imagem não é suficiente para 
realizar um bom diagnóstico e que se investeuma cifra muito alta para os 
poucos casos de doenças que são de difícil diagnose. Do contrário, na maioria 
das vezes os sintomas podem ser facilmente resolvidos com o auxílio da 
bibliografia básica. 
 
 
TENDÊNCIAS 
 
Previsões são tentativas de concretizar tendências, sendo estas 
uma seara mais segura que aquelas. A história nos fornece uma lista de 
previsões que deram errado, mesmo aquelas realizadas por especialistas em 
sua época observando as tendências do momento. Algumas previsões 
“furadas” listadas pela Revista Newsweek no artigo “Predictions: Cloudy 
Days in Tomorrowland”, de janeiro de 1997 foram “O rádio não tem futuro”, 
Lord Kelvin, Presidente da Royal Society, 1897. “O cavalo está aqui para 
ficar. O automóvel é apenas uma novidade, uma moda”, Presidente do 
Michigan Savings Bank, em 1903, perdendo a oportunidade de comprar um 
lote de ações por U$ 5.000,00, vendidas anos depois por U$ 12,5 milhões por 
seus contemporâneos. “Não há razão para uma pessoa ter um computador em 
casa”, Keneth Olsen, Presidente e fundador da Digital Equipment Corp em 
1977. 
A seguir serão relatadas tendências, tomando-se a liberdade de 
elaborar algumas previsões. Algumas poderão não se concretizar, outras 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 259 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
poderão parecer mais adequadas a outro gênero literário, mas todas foram 
baseadas em publicações e relatos de grupos de pesquisa do Brasil e do 
exterior. As tendências serão apresentadas em áreas em que já ocorre uma 
grande interação da fitopatologia com a informática, entre elas a simulação e 
modelagem de sistemas, a agricultura de precisão, a bioinformática e a 
Internet. 
 
 
SIMULAÇÃO E MODELAGEM DE SISTEMAS 
 
Os computadores são freqüentemente utilizados para executar 
simulações de um sistema real. Entre as simulações, incluem-se as de tráfego 
em uma cidade, previsão de tempo, simulação de explosões nucleares, análise 
da bolsa de valores, simulações ambientais, simulação do crescimento e 
desenvolvimento de plantas, dentre outras. De fato, muitos dos computadores 
mais poderosos no mundo são utilizados para executar algum tipo de 
simulação. O uso de simulação por computador se baseia no princípio de que 
a abordagem experimental pode ser útil no suporte à tomada de decisões. A 
intenção é a de testar uma política ou estratégia antes da mesma ser 
implementada. 
Um problema real ou imaginário fornece os dados a partir do qual o 
modelo de simulação será construído. A busca pelo entendimento e 
detalhamento do problema inicial resulta no modelo conceitual do mesmo. O 
modelo de simulação, que eventualmente resulta em um programa de 
computador, é derivado do modelo conceitual e espera-se que seja mais 
simples do que o problema original. Se não for mais simples, então será tão 
difícil de usá-lo como se os testes fossem feitos sobre o sistema real. Um 
modelo de simulação é um processo de simplificação e abstração no qual o 
modelador tenta isolar os aspectos relevantes para o problema que resulta em 
uma representação de um objeto, sistema ou idéia de uma forma diferente da 
entidade propriamente dita, mas que apresenta o mesmo comportamento nos 
aspectos relativos ao estudo. Este processo de abstração depende tanto do 
conhecimento sobre o problema como dos objetivos da simulação. 
 
MODELOS DE SIMULAÇÃO DE CULTURAS 
 
Os modelos de simulação de culturas representam a simulação 
dinâmica do crescimento das culturas através da integração numérica com a 
ajuda de computadores. Em essência, os modelos de simulação de culturas são 
programas de computadores que representam matematicamente o crescimento 
das plantas em relação ao seu ambiente (Boote, 1996). Os primeiros modelos 
260 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
de simulação de culturas foram desenvolvidos nos anos 60 e tinham como 
finalidade simular a interpretação da luz e a fotossíntese nas plantas (de Wit, 
1965). Com o tempo, os modelos de simulação aumentaram sua complexidade 
envolvendo grande quantidade de dados para iniciar a simulação. Com a 
complexidade, também vieram as limitações dos modelos. Mesmo assim, há 
uma forte evidência que os modelos de simulação de culturas podem ter uma 
participação importante na pesquisa científica, na tomada de decisão e na 
transferência de tecnologia. 
Modelos de simulação de culturas variam desde as equações 
empíricas para a previsão de rendimento até os modelos complexos de 
desenvolvimento, crescimento e rendimento. Esses modelos complexos 
consideram os princípios que regem os processos de desenvolvimento e 
crescimento e oferecem ampla aplicação (Graff, 1998). Os modelos 
complexos são geralmente estruturados em sub-modelos correspondentes aos 
diferentes aspectos do crescimento e desenvolvimento. Entre os aspectos de 
abrangência dos modelos, encontra-se a fase reprodutiva, crescimento do 
dossel, produção e distribuição de matéria seca, formação e enchimento do 
grão, absorção e perda de água, absorção e remobilização de Nitrogênio e, 
mais recentemente, a intensidade de doenças (Batchelor et al., 1992; 
Pinnschmidt et al., 1995; Calvero & Teng 1997; Willocquet et al., 2002). 
Uma das mais conhecidas e difundidas aplicações dos modelos de 
simulação do crescimento e desenvolvimento das culturas se dá na integração 
aos sistemas de suporte à tomada de decisão na agricultura. Este é o caso do 
sistema DSSAT (Decision Support System for Agrotechnology Transfer), 
desenvolvido pelo projeto IBSNAT (International Benchmark Sites Network 
for Agrotechnology Transfer) junto à Universidade do Havaí. O projeto 
IBSNAT teve uma duração de cerca de dez anos resultando no aplicativo 
DSSAT e uma rede internacional de pesquisadores envolvidos no 
desenvolvimento e teste dos modelos de simulação. O sistema DSSAT 
engloba, além dos modelos de simulação de culturas, um sistema gerenciador 
de base de dados e um módulo de aplicativos, para a avaliação de estratégias 
tecnológicas, via simulações de longo prazo. A estrutura e as funções do 
DSSAT, juntamente com o seu uso em avaliações de estratégias tecnológicas, 
foram descritas por Jones et al. (1989). As maiores limitações existentes no 
DSSAT são aquelas relacionadas com os modelos de simulação de culturas. 
Entre as limitações encontramos a ausência do "stress" imposto às culturas 
por pragas, o efeito do modo de preparo do solo, excesso de água no solo, 
entre outros. O DSSAT incorpora 17 modelos de simulação de culturas. 
Todos os modelos usam os mesmos módulos de simulação do balanço de água 
e Nitrogênio. 
No Brasil, os trabalhos com modelos de culturas iniciaram em 
1990, com a família de modelos CERES, principalmente, na cultura do trigo, 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 261 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
do milho, da soja, do arroz e do feijão (Anunciação & Liu, 1991). Desde 
então, são conduzidos experimentos a campo, sob as mais diversas condições, 
com a finalidade de calibrar e ajustar modelos para as condições da 
agricultura no Brasil. A simulação vem sendo empregada para atacar os 
grandes problemas da cultura do trigo como a variabilidade dos rendimentos 
devido à ocorrência de doenças (Fernandes et al., 2002; Fernandes & Pavan, 
2002) e o risco de ocorrência de geada na floração e chuvas na colheita 
(Cunha et al.,1999). Os resultados obtidos têm fornecido informações 
fundamentais às atividades de zoneamento e planejamento agrícola, 
possibilitando a exploração da cultura do trigo em áreas e épocas menos 
sujeitas a riscos de insucessos devido à ocorrência de adversidades climáticas, 
contribuindo ainda com diretrizes para o crédito e seguro agrícolasbaseado no 
nível de risco de cada área e/ou condição. Em atividades de transferência de 
tecnologia, os modelos de simulação têm sido usados para demonstrar aos 
técnicos e produtores de trigo o efeito do ambiente e da adoção de 
determinadas práticas de manejo sobre o comportamento da cultura. 
 
MODELOS DE SIMULAÇÃO DE EPIDEMIAS 
 
Nos últimos anos, um esforço considerável foi empregado no 
estudo dos modelos para a simulação do progresso das doenças de plantas. Os 
modelos de fenologia, dinâmica de população e os modelos epidemiológicos 
foram desenvolvidos para diversas doenças de importância econômica. 
Entretanto, problemas estão ainda à espera de solução, especialmente quando 
o objetivo final é de incluir estes modelos em sistemas de suporte a tomada de 
decisão para uso dos produtores e dos técnicos. 
A requeima da batata, causada por Phytophthora infestans é uma 
doença importante e relativamente bem-estudada. Não obstante, pesquisas 
ainda são necessárias para o manejo da doença. Além da dinâmica 
populacional e da variabilidade do patógeno, a requeima é altamente 
dependente das condições ambientais, o que faz a doença altamente variável 
no espaço e no tempo (Hijmans et al., 2000). Modelos de simulação são 
usados para integrar o conhecimento epidemiológico sobre P. infestans e 
melhorar a manejo da doença. Os modelos de simulação têm uma etapa diária 
do tempo. Os modelos dinâmicos da simulação devem ser claramente 
distintos dos modelos de previsão de doença. Os modelos da previsão da 
doença são modelos tipicamente empíricos que podem ser úteis para controlar 
a doença ajudando a determinar o início e os intervalos ótimos para a 
pulverização de fungicidas, por exemplo. Os modelos de previsão não 
estimam a severidade da doença sobre o tempo ou o rendimento. Os modelos 
de previsão apresentam um domínio geográfico limitado de validade e 
dificilmente podem ser adaptados para diferentes cultivares. Os modelos 
262 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
dinâmicos da simulação poderiam ser uma base eficaz para o 
desenvolvimento dos modelos de previsão. 
Um dos primeiros modelos de simulação e com aplicação prática 
na área da fitopatologia é o EPIPRE (Epidemics Predictor), desenvolvido na 
Holanda. O EPIPRE gera informações específicas para cada situação 
monitorada. As informações recebidas, referentes a seis doenças de trigo e a 
duas espécies de pulgões, alimentadas ao modelo, resultam em 
recomendações aos usuários (Zadoks, 1986). 
A informação sobre a dinâmica de populações de microorganismos 
é geralmente tratada isoladamente do crescimento do hospedeiro (Zadoks, 
1971). Isso faz com que os danos provocados por doenças não sejam medidos 
adequadamente. Para resolver tal problema, é necessário acoplar os modelos 
de simulação de doenças aos modelos de simulação do crescimento. De fato, 
esse conceito é corrente na literatura, sendo abordado por vários autores 
(Berger, 1989; Pinnschimidt, 1995; Luo et al., 1993). Um grande desafio, no 
entanto, é acoplar os modelos de simulação de epidemias aos modelos de 
crescimento e desenvolvimento de culturas. 
O manejo racional de doenças, no seu princípio, implica no uso de 
vários métodos de controle. A decisão sobre a estratégia a ser usada exige 
uma previsão da severidade final da doença e as perdas conseqüentes do 
desenvolvimento da epidemia. No caso do controle químico, estes 
prognósticos baseiam-se no progresso da doença em relação ao estágio 
fenológico da cultura como forma de determinar o momento adequado de 
aplicação, assim como a economicidade da medida de controle. 
Estimar danos através de observações de doenças é extremamente 
difícil. A severidade dos sintomas visuais pode ser resultante de diferentes 
alterações na fisiologia da planta, o efeito depende do que aconteceu com a 
planta no passado, o que está acontecendo no presente e o que vai acontecer 
no futuro. Portanto, a única estratégia confiável de predizer danos é o 
emprego da simulação com o uso de modelos matemáticos de crescimento da 
planta em relação ao ambiente em que a planta se encontra e também, simula 
as alterações, produzidas pelo patógeno, no crescimento, na fisiologia e as 
conseqüências no rendimento (Shaw, 1997). Porém, o desenvolvimento de 
modelos de simulação necessita de grande esforço de obtenção de dados 
confiáveis. Para progredir é preciso presumir efeitos e testá-los para ver o 
quanto próximo estamos da situação real. Para as doenças foliares, por 
exemplo, é razoável supor que a maioria dos efeitos possa ser atribuída aos 
sintomas visuais e proporcionais à intensidade dos sintomas. Infelizmente, 
esta suposição não é verdadeira em todos os patossistemas. 
A ocorrência de doenças está associada às condições climáticas 
específicas e características da planta. O uso de modelos complexos, 
essencialmente mecanísticos, do tipo de simulação do crescimento e 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 263 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
desenvolvimento de culturas ligado à ocorrência e o progresso das doenças, 
podem servir para orientar decisões no manejo desses fatores, incluindo 
aspectos como a probabilidade de ocorrência, o curso, e o risco de perdas na 
produção. 
A pesquisa sobre mudanças climáticas globais é extremamente 
dependente no uso de modelos da simulação do crescimento e 
desenvolvimento de culturas. Entretanto, muitos dos modelos atuais de 
simulação não esclarecem as perdas por pragas (insetos, doenças, e ervas 
daninhas), apesar do fato que estas freqüentemente causam reduções 
substanciais no rendimento das culturas. 
 
DESENVOLVIMENTO DE SIMULADORES 
 
No fim dos anos 60 e início da década de 70 os pesquisadores 
passaram a desenvolver modelos de computador para a simulação de 
crescimento e rendimento de culturas (Hesketh et al., 1972; Stapleton et al., 
1973; Jones et al., 1974). Ao mesmo tempo em que os computadores foram se 
popularizando também cresceu o número de modelos e de pesquisadores 
envolvidos neste ramo da ciência. 
Uma vez que muitos programas foram desenvolvidos de forma 
independente a incompatibilidade representava uma dificuldade para aqueles 
que se encontravam fora do ambiente de desenvolvimento. Nos dias de hoje, 
há um consenso sobre a necessidade de fazer modelos mais compatíveis e 
eficientes (Porter et al., 1999). 
O desenvolvimento de modelos envolvendo sistemas de produção 
agrícola requer uma análise profunda do sistema, acúmulo de conhecimento e 
uma coleção de dados. Porém, é também crucial o emprego de métodos e 
ferramentas de tecnologia de software. A modularidade e a forma genérica são 
as palavras que descrevem a nova e amplamente aceita metodologia para 
superar as complexidades que surgem ao construir, manter e re-usar modelos 
em partes ou como um todo (Reynolds & Acock, 1997). 
Na agricultura, como em outros modelos dinâmicos o sistema pode 
ser analisado em termos de variáveis de estado, de fluxo e auxiliares (De Wit, 
1982). Estas por sua vez, acabam fazendo parte de um conjunto de equações 
diferenciais que devem ser integradas numericamente dadas a complexidade 
do sistema. Esta estrutura comumente usada faz com que seja possível 
desenhar e codificar um modelo com finalidades de entradas e saídas 
arranjadas com ferramentas de software. Isto tem sido feito utilizando-se de 
bibliotecas de linguagens de programação como o Fortran, C, Pascal e outras. 
A grande maioria dos programas de simulação de crescimento e 
desenvolvimento de culturas foi escrita em linguagem Fortran. Esforços têm 
264 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
sido feitos para queos programas escritos em Fortran sejam re-estruturados 
visando os aspectos fundamentais de modularidade (Wang et al., 2000). 
Por outro lado, novas linguagens de programação com fortes 
características de modularidade são hoje amplamente utilizadas. Entre estas se 
destaca o Java que além da modularidade apresenta outras vantagens como 
segurança, interatividade com banco de dados, disponibilização dos 
aplicativos na Internet e outras. O Java é uma linguagem que foi desenvolvida 
sob o novo paradigma de programação orientada a objetos-POO (Hunt, 1998). 
A programação orientada para objetos tem revolucionado a maneira 
de como os softwares são concebidos, escritos e mantidos. A orientação a 
objetos simplesmente significa a visualização de um problema em termos de 
objetos envolvidos com aquele problema (Kurata, 1999). Os princípios de 
orientação a objetos permitem que os softwares não apenas modelem o mundo 
real, mas permitem que o código do programa seja escrito de uma forma mais 
organizada e consistente. Modelos construídos com linguagem orientada a 
objetos podem ser desenvolvidos de forma intuitiva que imitam com relativa 
precisão a lógica do mundo verdadeiro (Zeiler, 1999). 
O uso de objetos na representação dos elementos permite que os 
controles sobre as ações dos mesmos sejam feitos de forma relativamente 
simples, pois são necessárias somente alterações na classe que está gerando o 
elemento, independente da quantidade. Facilidade também refletida na forma 
de implementação e criação de novos elementos, pois pode ser usada a 
característica de herança a fim de desenvolver um novo elemento a partir de 
suas características individuais e não das coletivas (Chen et al.,1999). 
Características de reaproveitamento são usadas com grande 
freqüência na programação orientada a objetos, pela facilidade e rapidez no 
desenvolvimento, podendo ser aproveitadas para desenvolver simulações 
complexas. Formas de reaproveitamento como documentação padronizada e 
generalização das especificações dos elementos, permitem uma fácil 
adequação às necessidades sobre as características dos objetos. A orientação a 
objetos possibilita inserir novos elementos no ambiente sem que haja a 
necessidade de reescrever o código, fazendo com que os componentes 
envolvidos possam trocar informações necessárias para o funcionamento do 
modelo (Sequeira et al., 1997). Estas características nos permitem desenvolver 
softwares modulares, capazes de se acoplarem na busca de um objetivo 
específico de tal forma que a programação se torna muito mais rápida e 
eficiente. Para o desenvolvimento do módulo principal, busca-se utilizar estas 
tecnologias a fim de obter um módulo que agregue diversos outros sub-
módulos, capazes de gerar a simulação desejada e ofertar os resultados 
esperados (Porter et al., 1999). Na figura 1, é apresentado um diagrama de 
classes representando o crescimento da planta e as fases do patógeno. 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 265 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
Figura 1. Diagrama de classes de um modelo de simulação de doenças 
acoplado a um modelo de simulação de crescimento do 
hospedeiro. 
 
266 – Marcelo Giovanetti Canteri et al. 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
Enquanto técnicas e linguagens de programação orientadas a 
objetos possuem muitas vantagens, diversos modelos existentes de 
crescimento e desenvolvimento de plantas encontram-se escritos em 
linguagem Fortran. Melhor do que re-escrever códigos existentes escritos em 
Fortran, usando uma linguagem orientada a objetos, tal como C++ ou Java, é 
possível a reutilização de códigos existentes escritos em Fortran, levando-os 
para um ambiente onde princípios de orientados a objetos podem estar sendo 
utilizados (Papajorji et al., 2002). 
Muitos estudos estão sendo realizados para integrar sistemas 
desenvolvidos em linguagens com poucos recursos visuais e com pouca 
integração com a Web, como o Fortran, com linguagens e ambientes que 
suportam a orientação a objetos. Uma alternativa é o desenvolvimento de 
midlewares que permitam a integração de modelos de simulação já existentes, 
como a suíte de modelos existentes no DSSAT, com interfaces, bancos de 
dados e novos modelos de simulação. Através destes midlewares, o avanço na 
área de simulação para a agricultura terá um grande crescimento, além de 
poder contar com a possibilidade de desenvolver modelos matemáticos sob 
condições dinâmicas de variáveis de ambiente. 
 
DISPONIBILIZAÇÃO DOS MODELOS DE SIMULAÇÃO 
 
Os avanços tecnológicos na informática, a Internet e as linguagens 
de programação visuais tem produzido novos conceitos e caminhos a serem 
ainda explorados na produção e transferência do conhecimento. Muitas 
tecnologias estão surgindo a fim de facilitar o uso de sistemas de simulação, 
desde softwares para desenvolvimento, distribuição e atualização automática 
na Internet, até a execução de sistemas complexos em equipamentos de 
pequeno porte. 
A busca atual por melhores linguagens de programação está 
concentrada nas linguagens orientadas a objetos, cujas técnicas e ferramentas 
incluem linguagens, sistemas, interfaces, ambientes de desenvolvimento, 
bases de dados, bibliotecas de classes, etc. As linguagens orientadas a objetos 
possuem diversas características que facilitam a sua implementação em 
relação às outras linguagens imperativas. 
A crescente disponibilidade de computadores e dispositivos 
portáteis e das facilidades de comunicação têm deslocado a natureza dos 
sistemas e das aplicações, fazendo com que um novo termo computacional 
venha à tona: COMPUTAÇÃO MÓVEL. A Computação Móvel introduz uma 
nova classe de aplicações, as quais são sensíveis (se adaptam) às alterações 
nas condições do ambiente de execução. Essa nova tecnologia fornece aos 
usuários a capacidade de acessar a Internet a partir de um dispositivo portátil 
como o telefone celular (Dornan, 2001). A Internet, por sua vez, sendo a 
Aplicações da computação na Fitopatologia - 267 
 
RAPP – Volume 12, 2004 
grande rede mundial de computadores permite acesso nas mais diferentes 
situações. Assim como aplicativos podem ser executados na Web e/ou através 
dela, também é possível desenvolver softwares capazes de serem executados 
em equipamentos de pequeno porte como o telefone celular e PDA. O 
processamento pode ser realizado no próprio dispositivo ou em servidores 
Web, retornando o resultado da execução solicitada pelo usuário. Um 
exemplo deste tipo de aplicação pode ser encontrado em Fernandes (2003), 
onde mensagens com avisos de alerta são enviados aos produtores de maçã da 
região de vacaria/RS, após o processamento de dados recebidos de estações 
meteorológicas automáticas. O sistema gera aviso de alerta para a sarna, a 
podridão branca e as manchas da gala. O sistema utiliza programas rodando, 
ininterruptamente, em um servidor de Web e de banco de dados que recebem 
dados de estações meteorológicas automáticas e bases de dados remotas. Os 
dados são processados e os modelos de simulação são executados. As saídas 
dos modelos são mensagens enviadas para a caixa postal (e-mail) dos clientes 
cadastrados e para telefones celulares através de mensagens SMS. As 
informações também podem ser visualizadas no portal do projeto. A 
interatividade do cliente com os sistema pode ser realizada via a utilização de 
PDA´s e celulares capacitados a executar programas específicos 
disponibilizados para tal (http://inf.upf.br/sisalert). 
 
 
AGRICULTURA DE PRECISÃO 
 
A agricultura de precisão está ligada aos Sistemas de Informações 
Geográficas (SIG) ou GIS em inglês e para aplicaçõespráticas no campo 
depende de aparelhos GPS (sistema de posicionamento global). A combinação 
de GIS com outras tecnologias tais como sensoriamento remoto, GPS e 
geoestatística prometem importantes mudanças na previsão de doenças e nas 
recomendações de aplicações de fungicidas (Blaise, 1998). As tecnologias 
para Agricultura de Precisão estão sendo desenvolvidas para obter condições 
específicas, em pequena escala, em tempo real permitindo assim encontrar os 
requerimentos únicos de cada pedaço da área agrícola. Na sua intenção, a 
agricultura de precisão está próxima das tradicionais técnicas de cultivo não 
mecanizadas em pequena escala, onde há um tratamento específico para cada 
local de cultivo (Maohua, 2001). 
Na agricultura de precisão as informações necessitam ser 
analisadas para serem utilizadas, e esta análise só foi viabilizada pela 
aplicação dos computadores. Técnicas de inteligência artificial, 
processamento de imagens, treinamento e análises estatísticas, são 
ferramentas computacionais utilizadas na agricultura de precisão. Termos 
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como processamento de imagens, redes neurais, sistemas multiagentes, 
sistemas de tomada de decisão, data mining e lógica fuzzy estão sendo 
utilizados na produção agrícola. Ferramentas antes destinadas à automação 
industrial hoje acham espaço em sistemas de manejo da área agrícola. Os 
computadores e a tecnologia da comunicação estão intimamente ligados a este 
desenvolvimento. 
A fitopatologia também participa da agricultura de precisão. 
Técnicas de acompanhamento das culturas coletando informações sobre 
intensidade de doenças no campo, com o auxílio de um equipamento de GPS 
(scouting) são utilizadas para comparar os resultados com os mapas de 
produtividade obtidos na colheita. A figura 2 apresenta um destes mapas 
obtidos em uma área experimental da Fundação ABC em um projeto de 
Agricultura de Precisão. 
Outras aplicações na fitopatologia são obtidas de exemplos já 
desenvolvidos em outras áreas, principalmente a ambiental, onde estudos têm 
mostrado que dados de sensoriamento remoto e dados geográficos podem ser 
combinados para melhorar a acurácia de mapas de ocorrência de doenças, 
modelos de previsão e simulação de ocorrência de doenças. Um exemplo da 
aplicação da agricultura de precisão na fitopatologia, em conjunto com 
aplicações meteorológicas pode ser observado na figura 3. O mapa 
apresentado é resultado de um trabalho em conjunto da Universidade Estadual 
de Londrina (UEL), Fundação ABC e IAPAR. Condições de temperatura e 
molhamento favoráveis para infecção por Phakopsora pachyrhizi (Yang et 
al., 1991) foram utilizadas para estimar a probabilidade de ocorrência de 
ferrugem da soja no estado do Paraná. Os computadores também foram úteis 
na coleta e armazenamento dos dados horários de temperatura e umidade 
relativa utilizados nos cálculos e obtidos em mais de 30 estações 
meteorológicas automatizadas posicionadas em pontos estratégicos do estado. 
Aplicações da fitopatologia para agricultura de precisão em conjunto com a 
tecnologia da informação dependem de outras tecnologias. Sensores, 
sensoriamento remoto e visão artificial são apenas algumas das técnicas que 
podem ser utilizadas. 
 
 
SENSORES 
 
A tecnologia da informação necessita de dados para poder 
processar e trabalhar. Estes dados quando coletados por sensores específicos 
são mais precisos e têm uma aplicação mais direcionada (Marchant et al., 
2001). Na Universidade de Illinois trabalhos vêm sendo desenvolvidos no 
sentido de desenvolver sensores para obter em tempo real os acontecimentos 
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Figura 2. Mapa de incidência de oídio em soja obtido com scouting em 
campo de produção. Áreas claras indicam incidência de 0 à 40%, 
áreas escuras indicam incidência acima de 60% e áreas de 
tonalidade intermediária indicam incidência de 40 à 60% 
(Cortesia: Fundação ABC). 
 
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Figura 3. Mapa do Paraná com índice de favorabilidade climática para 
ocorrência de ferrugem da soja em função de condições propícias à 
infecção por Phakopsora pachyrhizi, baseada na coleta de dados 
meteorológicos nos meses de janeiro, fevereiro e março de 2004. 
Quanto mais escura a área, maior a possibilidade de ocorrerem 
epidemias da doença. 
 
 
no ambiente individual de cada planta. O objetivo é desenvolver 
equipamentos com tamanho de até 1 mm para serem acoplados em 
sementes,permitindo georeferência individual. Em um exercício de 
futurologia, sondas desenvolvidas pela biologia molecular (biosensores), 
associadas a microchips com capacidade de georreferenciamento, poderão 
informar os patógenos que estarão atacando as sementes no campo. Esta 
informação, permitirá localizar geograficamente regiões com problemas de 
emergência de plântulas devido aos patógenos. Os biosensores utilizam 
moléculas disponíveis naturalmente com poder de reconhecimento biológico 
(anticorpos, enzimas, receptores celulares e ácidos nucléicos) combinadas 
com modelagem computacional a nível molecular (Tothill, 2001). Os 
biosensores podem ser incorporados a instrumentos eletrônicos de fácil 
utilização como equipamentos para monitoramento on-line ou podem ser 
sensores descartáveis. Têm um grande potencial de utilização na fitopatologia 
como demonstrado por Baumner & Schmid (1998) que desenvolveram um 
sensor para detecção de defensivos agrícolas. Alguns biosensores 
eletroquímicos já são inclusive comercializados, como o “Bactômetro” que 
utiliza impedância e condutância para registrar o crescimento de colônias de 
bactérias (Tothill, 2001). 
Conforme discutido por Seem (2001), a nanotecnologia ou 
nanobiotecnologia, com seus equipamentos miniaturizados podem ser úteis a 
epidemiologistas e modelos. Tais equipamentos podem funcionar como 
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sensores e medir as condições ambientais na superfície da folha, frutos ou 
raízes. Nesse caso, o envio de informações seria feito via conexão sem fio 
(wireless). Micromáquinas podem fazer diversas tarefas em uma pequena 
escala, além de monitorar as condições ambientais, poderiam ter inteligência 
suficiente para saber quando as condições são favoráveis ao desenvolvimento 
de doenças. A natureza sem fio das conexões permite que o fluxo de 
informações entre sensores e máquinas seja contínuo. Em períodos 
apropriados, sinais poderiam ser enviados para gerenciadores do sistema, 
gerando um alerta acerca da ocorrência de importantes eventos, solicitando 
alguma forma de intervenção. Em plantas que são atacadas por um patógeno, 
o cenário ideal é de identificar o mesmo, responder com algum mecanismo de 
defesa que necessita esforço mínimo pela planta ainda preservando a 
quantidade e a qualidade da produção. Se um sensor nanobiotecnológico 
instalado na superfície dos tecidos da planta detecta tanto condições 
favoráveis para o desenvolvimento da doença e a presença real do patógeno, 
então o sensor poderia enviar um sinal ao hospedeiro com uma proteína 
sinalizante que iria elicitar uma resposta da planta ao invasor. 
 
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SENSORIAMENTO REMOTO 
 
Sensoriamento remoto é outra técnica que utiliza equipamentos da 
Tecnologia da Informação. Imagensde satélite ou mesmo obtidas à baixa 
altitude, em infravermelho apresentam alta correlação com o vigor vegetativo 
e o maior volume de biomassa. No ciclo das culturas, quando analisadas as 
imagens é possível acompanhar o desenvolvimento de epidemias e 
acompanhar sua evolução. Pode-se perceber a variação de cores provocada 
pelo manejo diferenciado dos talhões. Através da resolução espacial de 20 
metros ou até 1 metro (satélite Ikonos) as imagens podem indicar uma série de 
anomalias. O problema é que outros fatores além da doença podem provocar 
variação no volume acumulado de biomassa, além de que os dados nem 
sempre chegam no tempo desejado, devido a interferências atmosféricas 
(nuvens) e também o alto preço de aquisição de imagens de satélites. 
Como alternativa aos satélites podem-se utilizar levantamentos 
aerofotogramétricos, que apesar de sua aplicabilidade ainda apresentam custos 
impeditivos para adoção em larga escala. Everitt & Escobar (1999) utilizaram 
imagens aéreas digitais em infravermelho, obtidas em levantamento 
aerofotogramétrico, para detectar murcha do carvalho provocada por 
Ceratocystis fagacearum. Aeromodelos equipados com dispositivos para 
aquisição de imagens em infravermelho são uma alternativa às imagens de 
satélites e aos levantamentos aerofotogramétricos. Pesquisas neste sentido 
vêm sendo desenvolvidas pela Embrapa Instrumentação Agropecuária de São 
Carlos. Também, Silveira et al. (2001) demonstraram um sistema de controle 
de robô aéreo que pode ser útil para aplicações de sensoriamento remoto em 
áreas agrícolas. 
O sensoriamento remoto não precisa necessariamente ser realizado 
a longa distância. Radiômetros podem ser utilizados ao nível de campo para 
obter leituras em vários comprimentos de onda, inclusive o infravermelho. A 
literatura nacional tem exemplos destes trabalhos. Medidas de refletância, 
obtidas por um radiômetro portátil de múltiplo espectro, foram utilizadas por 
Canteri et al. (1999) para comparação com medidas de severidade de doenças 
foliares e produtividade em amendoim. Gianasi et al. (2000) utilizaram o 
sensoriamento remoto para verificar a eficiência de fungicidas no controle da 
queima das folhas por alternaria (Alternaria dauci) em cenoura. Marchiorato 
et al. (2002) utilizaram espectroadiometria de campo para detectar o 
nematóide Meloidogyne incognita em lavouras de algodão. 
Analisar, armazenar e interpretar as imagens são as maiores 
dificuldades do sensoriamento remoto. Programas de treinamento 
desenvolvidos por Universidades e Empresas de Pesquisa, como o 
desenvolvido pela Universidade de Purdue podem ser uma alternativa. O 
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treinamento é feito pela Internet, ressaltando o uso de GPS e SIG. Novas 
empresas podem ser formadas para prestar serviços analisando os dados dos 
produtores. Mapas de rendimento, obtidos via colheitadeira equipada com 
GPS, podem ser comparados com as imagens obtidas durante o ciclo da 
cultura. Outras informações como o índice de área foliar, o conteúdo de 
clorofila e a severidade da doença podem ser correlacionados para tentar 
explicar a variabilidade espacial da produção. Trabalhos nesta área vêm sendo 
desenvolvidos na Fundação ABC por uma associação de Universidades e 
Institutos de Pesquisa (Valentini, 2002). 
A NASA, em um projeto com horizonte até 2020 pretende 
aumentar a utilização de sensoriamento remoto na agricultura, reduzindo os 
riscos da colheita e melhorando o meio ambiente. Em resultados divulgados 
em palestras, a aplicação de inseticidas foi beneficiada pelo uso das imagens 
em 4 cores do campo de produção. Verificou-se que insetos foram atraídos 
por áreas mais saudáveis do campo, representadas em cores mais fortes, em 
imagens com infravermelho. Nas áreas mais “verdes” foi utilizado mais 
inseticida, com economia do produto quando computado o uso na área total. 
Talvez aplicações neste sentido também possam ser úteis na fitopatologia. 
Definir aplicações de fungicidas à taxa variável de acordo com o vigor 
vegetativo do campo de produção. Além destas possibilidades futuras, 
resultados práticos de sensoriamento remoto com uso de avaliações de 
infravermelho já foram apresentados por Watson et al. (2000) na estimativa de 
colonização de macieiras por Phymatotrichopsis omnivora. 
 
 
VISÃO ARTIFICIAL 
 
A visão artificial utiliza como dado de entrada imagens 
digitalizadas que, após serem processadas, podem ser armazenadas ou resultar 
em um comando, como abrir ou fechar um bico de pulverização. O ponto de 
partida é o processamento de uma imagem digital. Trabalhos nesta área, 
aplicados à fitopatologia, vêm sendo desenvolvidos desde a década de 80, 
quando as máquinas ainda não possuíam grande capacidade de 
processamento. Blanchette (1982) descreveu a análise de imagens como uma 
nova técnica, útil para medir defeitos em árvores. Lindow & Webb (1983) 
estão entre os pioneiros no estudo de sistemas para quantificação de sintomas 
em folhas doentes, utilizando análise de imagem de vídeo digitalizadas. 
A aplicabilidade de sistemas de processamento de imagens foi 
possibilitada pelo incremento na performance dos computadores. Kampmann 
& Hansen (1993) utilizaram imagens digitalizadas coloridas para quantificar a 
severidade de oídio em folhas de pepino, trabalho semelhante foi realizado 
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por Kokko et al. (1993) para quantificar a descoloração em internódios de 
colmos de trigo, provocada pela podridão comum de raízes. Sintomas de vírus 
em folhas de milho, provocados por MSV (Maize Streak Virus) também 
foram quantificados em um sistema baseado em microcomputador, com um 
alto grau de automação segundo os autores (Martin & Rybicki, 1998). 
Niemira et al. (1999) desenvolveram um sistema para analisar tubérculos de 
batata em relação à suscetibilidade a Phytophthora infestans. Mais 
recentemente, o software Assess – Image Analysis software for plant disease 
quantification foi projetado exclusivamente para quantificar doenças em 
imagens digitalizadas (Lamari, 2002). 
O processamento de imagens, além das aplicações citadas acima e 
antes de ser um primeiro passo para aplicação da visão artificial, também é 
útil para elaboração de escalas diagramáticas (Rodrigues et al., 2002). 
Trabalhos que procuram aplicar o processamento de imagens para 
desenvolver sistemas com visão artificial são citados na literatura. Ahmad et 
al. (1999) desenvolveram um sistema para classificar sementes de soja com 
sintomas de danos por fungos e vírus. Leemans et al. (1999) apresentaram um 
método para identificar defeitos em frutos de maçãs, entre eles lesões 
provocadas por fungos, utilizando visão artificial. Guyer & Yang (2000) 
apresentaram um sistema de visão artificial para detecção de defeitos em 
frutos de cereja utilizando imagens espectrais. Nos próximos anos estima-se 
que novas aplicações sejam apresentadas, principalmente a nível de campo, 
envolvendo a Agricultura de Precisão. Pesquisas com pilotagem automática 
de veículos agrícolas, baseado em GPS já são realidade (Wilson, 2000). 
Pulverizadores inteligentes equipados com câmaras de vídeo e computador 
poderão ser utilizados para aplicar fungicidas on-time à taxa variável, 
principalmente para doenças com distribuição em agregado nos campos de 
produção. 
 
 
BIOINFORMÁTICA 
 
A informação hereditária e funcional de uma planta ou um 
patógeno está armazenada na forma de DNA, RNA e proteínas. Estas 
macromoléculas são cadeias lineares montadas a partir de compostos 
químicos bem conhecidos (nucleotídeos) representados por um alfabeto fixo,