Vigor de sementes de feijão por imagem multiespectral: o novo artigo da Unimontes

Um lote de sementes de feijão pode germinar 99% no laboratório e, mesmo assim, ter vigor desigual. É o vigor que diz se as plântulas vão emergir rápido e por igual no campo, e medi-lo exige testes adicionais ao de germinação. O próprio teste de germinação leva nove dias, e os testes de vigor consomem as sementes avaliadas, pedem mão de obra e dependem de quem os conduz.

Um artigo publicado em 2 de novembro de 2026 no Journal of Experimental Agriculture International testa uma alternativa: medir, semente a semente e sem destruí-la, se a imagem multiespectral distingue sementes de feijão de vigor contrastante. O trabalho é do grupo do Laboratório de Análise de Sementes do Departamento de Ciências Agrárias da Universidade Estadual de Montes Claros (Unimontes), no campus de Janaúba (MG), em parceria com o IFNMG, campus Araçuaí, e foi feito com um VideometerLab 4.

Como o estudo criou duas condições de vigor a partir do mesmo lote

Os autores partiram de um único lote da cultivar Pérola, produzido no campo experimental agroecológico do IFNMG em 2026. Antes de tudo, o lote foi caracterizado: 99,3% de germinação, 96,7% na primeira contagem, 97,3% de protrusão radicular, índice de velocidade de germinação de 33,7 e 9,4% de teor de água. Era, portanto, material de alta qualidade fisiológica.

Uma parte do lote foi mantida como estava (condição de alto vigor). A outra passou por envelhecimento acelerado a 41 °C por 72 horas, em caixas gerbox com alta umidade relativa, o que induz a deterioração (condição de baixo vigor). Cada condição teve quatro repetições de 50 sementes, cada repetição envelhecida em sua própria caixa.

Usar o mesmo lote é a escolha que dá força ao desenho experimental. Genética, origem e histórico de produção são idênticos nas duas condições; a única diferença é o tratamento de envelhecimento.

O que foi medido em cada semente

As oito repetições foram imageadas no mesmo dia no VideometerLab 4, que segundo o artigo cobre 19 bandas entre 365 e 970 nm, do ultravioleta ao infravermelho próximo, com pixel de 30 µm. A segmentação no software do equipamento identificou 407 objetos; depois de excluir fragmentos e sementes encostadas (área abaixo de 10 mm² ou acima de 100 mm²), ficaram 394 sementes: 200 de alto vigor e 194 de baixo vigor.

De cada semente foram extraídas 35 variáveis, em quatro grupos:

Grupo	Variáveis	Quantas
Morfologia	área, comprimento, largura, razão largura/comprimento, compacidade circular e elíptica	6
Forma	parâmetros Beta do contorno (BetaShape 1 a 7)	7
Cor	L*, a* e b* do espaço CIELAB	3
Espectro	reflectância média em cada uma das 19 bandas	19

A pergunta central era qual desses grupos carrega a informação sobre o vigor.

A reflectância separou as condições em quase todo o espectro

Em 17 das 19 bandas, as sementes de alto vigor refletiram mais luz do que as envelhecidas, com diferença significativa nas médias por repetição (teste t de Welch). Só 780 e 850 nm ficaram de fora. As maiores diferenças relativas apareceram no visível: cerca de 15,4% em 490 nm e 14,3% em 515 nm.

A cor seguiu a mesma direção: as sementes envelhecidas ficaram mais escuras (L* de 58,9 para 56,5) e mais avermelhadas e amareladas (a* e b* maiores). Na morfologia, cinco das seis variáveis diferiram, com as sementes envelhecidas maiores em área, comprimento e largura. Os parâmetros de forma, por outro lado, quase não mudaram.

Numa análise de componentes principais com as 35 variáveis, o primeiro componente explicou 47,5% da variação e foi dominado pelas bandas espectrais. As duas condições se deslocam ao longo desse eixo, mas as nuvens de pontos se sobrepõem bastante, como se vê na Figura 2. A análise exploratória mostra onde está a variação, não quanto ela permite classificar.

98,2% de acerto com um classificador linear e validação por repetição

Para medir a capacidade de classificação, os autores usaram análise discriminante linear (LDA), um modelo simples e interpretável, e uma validação mais exigente do que a separação aleatória de sementes entre treino e teste. Na validação por repetição (leave-one-replicate-out), cada uma das oito repetições é retirada inteira, o modelo é treinado nas outras sete e testado nela. Assim, nenhuma semente de teste divide caixa de envelhecimento ou imagem com as sementes de treino.

O resultado está na imagem de abertura deste texto. Só com as 19 bandas, o modelo acertou 98,2%: 197 das 200 sementes de alto vigor e 190 das 194 de baixo vigor. Juntar as 35 variáveis deu 98,0%, ou seja, morfologia, forma e cor não acrescentaram nada ao espectro. Sozinhas, a cor chegou a 68,5% e a morfologia a 63,2%. A forma ficou em 26,4%, abaixo do acaso, o que mostra como a variação entre repetições pode enganar um modelo construído sobre descritores fracos. É exatamente o tipo de problema que uma validação por repetição revela e uma divisão aleatória esconderia.

Os coeficientes mostram que a discriminação vem da combinação de regiões do espectro. Como bandas vizinhas são muito correlacionadas, os autores alertam que o sinal e o tamanho de cada coeficiente não devem ser lidos como prova de um mecanismo fisiológico específico.

O que o estudo ainda não prova

Os autores são cuidadosos com os limites, e vale repeti-los. As sementes envelhecidas passaram 72 horas em alta umidade e foram imageadas sem secagem. Parte da separação pode vir, então, do estado de hidratação, e não só da deterioração: isso explicaria o aumento de área e comprimento (as sementes incharam) e pesa sobretudo em 940 e 970 nm, regiões de absorção da água. O escurecimento do tegumento em feijão carioca também pode ocorrer com calor e umidade, independentemente do vigor.

Além disso, foram um lote, uma cultivar e um único tratamento de envelhecimento, com condições propositalmente contrastantes. O artigo conclui que os resultados ainda não se generalizam para lotes comerciais que diferem naturalmente em vigor, que é a aplicação prática que interessa. Os próximos passos apontados são níveis intermediários de vigor, outros lotes e cultivares e validação externa independente.

Lido assim, o resultado é uma base sólida: com 19 bandas e um modelo linear, a imagem multiespectral capta, semente a semente, uma diferença que a forma e a cor sozinhas não captam. Transformar isso em ferramenta de controle de qualidade exige agora o passo da validação contra o método de referência, em lotes reais.

A produção científica da Unimontes com o VideometerLab

Este não é o primeiro artigo do grupo de Janaúba com a tecnologia. No início de 2026, os mesmos pesquisadores publicaram na mesma revista uma revisão sobre inteligência artificial e imagem multiespectral com o VideometerLab aplicadas à qualidade de sementes. O artigo sobre feijão é o passo seguinte: dados próprios, desenho experimental cuidadoso e análise reprodutível, feita em Python e R. O trabalho teve apoio de CAPES, FAPEMIG e CNPq.

A Nova Spectra, representante oficial da Videometer no Brasil, acompanhou a instalação e o treinamento do VideometerLab da Unimontes em 2026, e é uma satisfação ver o equipamento gerar ciência publicada em poucos meses. O artigo se soma a uma literatura de mais de 500 referências científicas com a tecnologia, que está instalada em 53 países.

Para entender por que o espectro carrega mais informação que uma foto colorida, veja o comparativo entre imagem RGB, multiespectral, NIR e raio X. E para um exemplo de uso das bandas de água em rotina de recepção, veja o protocolo de classificação de soja na recepção.

Referência: Santos, J. R. P. dos; David, A. M. S. de S.; Barbosa, R. S.; Souza, A. K. de M.; Cangussu, L. V. de S.; Xavier, D. J. R.; Santos, A. M. dos; Moreira, A. C. R. (2026). Multispectral imaging for discriminating common bean seeds under contrasting vigor conditions induced by accelerated aging. Journal of Experimental Agriculture International, 48(11), 280-295. doi.org/10.9734/jeai/2026/v48i114610. Artigo de acesso aberto, licença CC BY 4.0.

Como testar a análise de vigor nas suas sementes

Se a sua pergunta é de vigor, viabilidade ou qualidade fisiológica, em feijão ou em outra espécie, o caminho começa com uma amostra. Envie sementes de lotes com qualidade conhecida pelo seu método de referência: são elas que permitem saber se o espectro acompanha o que você já mede. A análise é feita no equipamento de demonstração, em Curitiba (PR), e o retorno é um relatório que diz se a tecnologia separa o que você precisa separar, normalmente em cerca de dez dias úteis. Fale conosco e descreva o seu material.