Técnicas de sensoriamento remoto para monitoramento de artrópodes-praga em agricultura

Resumo

Surtos de muitas pragas não são uniformemente distribuídos nas lavouras, assim como o momento das infestações é imprevisível. Além disso, programas de manejo de pragas efetivos dependem fortemente da detecção de infestações o mais cedo possível, permitindo que os produtores tomem decisões antes que as pragas estejam bem estabelecidas e as perdas de produtividade aumentem. Práticas de monitoramento, para detectar surtos de praias emergentes são dispendiosos, desafiadores quanto às práticas a serem utilizadas e, em alguns sistemas de produção, o monitoramento efetivo é dificultado pela falta de técnicas de amostragem confiáveis. Estresse biótico, como a herbivoria por artrópodes-pragas, elícita respostas de defesas fisiológicas em plantas, que levam a alterações na reflectância foliar. Avançadas técnicas de coleta de imagens podem ser utilizadas para detectar tais mudanças na reflectância de lavouras, e, portanto, ser usadas como um método não-invasivo de monitoramento de pragas. Dessa maneira, nosso objetivo principal com o proposto projeto é descrever padrões de reflectância de plantas agrícolas infestadas por artrópodes-pragas. Os primeiros modelos a serem utilizados serão a mosca-branca, Bemisia tabaci (Gennadius, 1889) (Hemiptera: Aleyrodidae) infestando plantas de soja e o ácaro-rajado, Tetranychus urticae (Koch, 1836) (Acari: Tetranychidae) infestando plantas de morango. Diferentes ferramentas de sensoriamento remoto serão utilizadas e comparadas, como sensores multiespectrais aéreos, sensores multiespectrais orbitais e sensores multi e hiperespectrais terrestres. Será considerado que obteve sucesso o método caso esse permita a identificar de perfis de reflectância do dossel em plantas infestadas por artrópodes, tanto em condições de semi-campo, quanto em condições de campo. Ainda mais, diferentes abordagens para processar os dados serão testadas, com o intuito de encontrar métodos menos complexos e mais confiáveis. Os dados de reflectância serão sempre correlacionados com o número de insetos amostrado e coletado em loco, a fim de se obter dados robustos que representem infestações reais. (AU)