由圣保罗大学一个跨学科科研小组开发了一项能够对玉米养分情况进行早期评估，以使农民准时干预，保证收成，防止损失的办法。
由圣保罗大学物理学院和畜牧业与食品工程系共同进行题为“计算机视觉在植物营养物质方面的运用”科研研究。这项技术利用叶片的数字图像与计算机视觉相结合，能够在几分钟时间内，判断出早期发育阶段的玉米缺乏哪种营养物质。
科研人员介绍说，该技术应用人工智能，对植物小苗叶子进行识别，以判断植物是否缺乏如氮、磷、镁、硫、钾、铜、铁、锌和锰等微量养分素。植物长成的叶子以可视方式记录了其各种养分缺乏状况。而在植物成长的初期，即一周或两周时期，此类信号已经显现，但尚未处于可视阶段。该技术运用扫描仪对叶子的数字化图像进行解读，解读后，图像被显示成数学模型，运用软件与预先构建的模型进行比对。
实验表明，该技术具有87%的准确度，并已经接近实际运用。科研小组正在进行田间实验并已进行专利申请，未来还会将该技术运用于其他作物进行研究。
只要观察玉米的叶片，有经验的农民就可肯定玉米缺乏哪种营养物质，但这只是在玉米长成及收获产量大局已按时，这时为时已晚，严重的营养物质缺乏可引起玉米减产50％。该技术可在玉米成长一周或两周时对其营养物质情况进行评估，农民可有几个月的时间进行纠正。这样就能够保证玉米优质高产。
