No Brasil, a produção de laranjas tanto para suco como para o consumo in natura vem crescendo em todo o país, com a produção estimada segundo a primeira estimativa, divulgada pelo USDA (Departamento de Agricultura dos Estados Unidos) em dezembro, é que seja de 305 milhões de caixas de 40,8 kg, o equivalente a uma produtividade média de 886 caixas por hectare para a safra 2023/24.
Apesar de uma grande quantidade de plantas cítricas estarem expostas durante todo ano a vários ataques de pragas e doenças, o greening aparece afetando todas as variedades cítricas, sendo considerada atualmente a mais grave doença dos citros no mundo.
Essa doença é causada pela bactéria Candidatus Liberibacter spp. é transmitida pelo inseto psilídeo Diaphorina citri, que ao se alimentar de uma planta doente transmite a doença às demais plantas. O principal sintoma que leva ao diagnóstico em campo é o mosqueado amarelado das folhas, que aparece em média cerca de um ano após a contaminação, já em um estágio avançado da doença.
Por não possuir cura ou tratamento ou variedade porta-enxerto resistente à doença seu controle é realizado através de inspeção constante das plantas e do inseto transmissor. Os métodos mais utilizados para diagnosticar a doença são o método de inspeção visual e a análise do PCR.
A principal limitação da inspeção visual é a subjetividade na avaliação das plantas acarretando erros da ordem de 50% no diagnóstico.
Procurando uma alternativa mais precisa de diagnóstico, a Embrapa realizou um estudo em que:
- Foram fornecidas amostras de seis tipos de folhas de citros com sintomas de doenças e deficiência nutricional, contendo 54 amostras para cada tipo de doença (Greening, CVC e Rubelose) e deficiência nutricional (Manganês, Magnésio e Zinco);
- As amostras foram digitalizadas por um scanner de mesa, com resolução de 100 DPI, e dimensão de 400 × 200 pixels, no modelo de cores RGB, utilizando somente a parte frontal da folha;
- Foi desenvolvido um software em linguagem Java no ambiente de desenvolvimento integrado Netbeans para o processamento de imagens;
- Foi utilizada uma RNA do tipo Perceptron multicamada (PMC) com o algoritmo backpropagation, da API do toolbox Weka (2010), com o objetivo de realizar a segmentação da imagem por cor
Através desse experimento foi possível observar que manchas de greening apresentaram cor amarela assimétricamente e foi proposta a divisão da folha em quadrantes para se determinar a porcentagem de cada cor utilizada em cada quadrante.
As imagens digitalizadas foram binarizadas e em seguida foi determinada a contorno da folha em cada imagem. O contorno foi aplicado na imagem original, e na imagem resultante foi realizada a segmentação por cor usando RNA PMC, que mostrou ser adequada, com acurácia de 96,04%.
Entretanto, outra alternativa é o diagnóstico precoce, uma vez que o controle do vetor pode ser efetuado por meio de aplicações de pesticidas para evitar a incidência do mesmo, entretanto há espécies de insetos resistente e este procedimento envolve um impacto ambiental considerável, como exemplo, levando à dizimação de insetos polinizadores.
Analisando a necessidade do desenvolvimento de métodos analíticos para o diagnóstico da citrus greening, desde a incubação do patógeno, denominada de fase assintomática até a fase sintomática, a eficiência da espectroscopia de fluorescência induzida por laser para o diagnóstico de mudas em fase assintomática.
Esse método apresenta aplicabilidade e precisão muito superior ao que vem sendo obtido pelo método de controle por inspeção visual em fase sintomática.
