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Radar transportado por drone para agricultura de precisão na cana de açúcar

Processo: 17/19416-3
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE
Vigência: 01 de novembro de 2018 - 31 de dezembro de 2020
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Convênio/Acordo: IBM Brasil
Pesquisador responsável:Hugo Enrique Hernández Figueroa
Beneficiário:Hugo Enrique Hernández Figueroa
Instituição-sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Empresa: IBM Brasil - Indústria, Máquinas e Serviços Ltda
Município: Campinas
Instituição parceira: Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (Brasil). Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). Embrapa Informática Agropecuária
Pesquisadores principais:Barbara Janet Teruel Mederos ; Barbara Janet Teruel Mederos
Bolsa(s) vinculada(s):18/12726-0 - Radar transportado por drone para agricultura de precisão na cana de açúcar, BP.MS
18/14690-2 - Radar transportado por drone para agricultura de precisão na cana de açúcar, BP.MS
Assunto(s):Agricultura de precisão  Biomassa  Cana-de-açúcar  Umidade do solo  Radar 

Resumo

A agricultura de precisão é uma ferramenta poderosa para o aumento e redução de custos da produção de cana-de-açúcar. Representou 27% do PIB em 2012 e o Estado de São Paulo tem a maior produção no Brasil. Este projeto de pesquisa apresenta uma estratégia de agricultura de precisão com uma nova metodologia de sensoriamento remoto que permite o aumento da produção de cana em pelo menos 30% e uma redução dos custos de produção em pelo menos 20%. Esses benchmarks de melhoria são os critérios de sucesso desse projeto. A abordagem baseia-se no uso de um sistema de levantamento de dados transmitido por drone, DBSS, que transporta câmeras óticas e também um radar de imagem polarimétrico, interferométrico e multibanda. O DBSS pode fornecer mapas da umidade do solo e da classificação da cana de açúcar e da biomassa além das imagens óticas e de radar de uma maneira mais rápida, mais barata e melhor do que os sistemas de satélite, aeronave e sistemas transmitidos por drone do estado da arte disponíveis no mercado. Ferramentas de software serão desenvolvidas para gerar mapas de erva daninha, de déficit de crescimento e de previsão de produção da plantação de cana-de-açúcar a partir dos dados DBSS. O gerente da plantação de cana-de-açúcar será treinado para realizar as ações imediatas correspondentes. Uma avaliação extensiva da metodologia será realizada comparando os resultados do DBSS com os conjuntos de dados verdadeiros do campo do trabalho de campo. Os entregáveis serão o software para gerar o conjunto de mapas e o procedimento de agricultura de precisão para o gerente da plantação de cana-de-açúcar. Além disso, toda a documentação sobre o projeto, incluindo o DBSS, o trabalho de campo e os dados de avaliação estarão disponíveis como códigos abertos e conjuntos de dados abertos. Duas unidades da Universidade de Campinas, a Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (líder do projeto) e a Faculdade de Engenharia Agrícola, juntamente com a T-Jump Tecnologia Ltda., uma empresa de pequeno porte e desenvolvedora do recém lançado DBSS, que realizará o levantamento e entrega de dados sem nenhum custo ao orçamento do projeto. A metodologia proposta fornece informações adicionais ao gerente de produção de cana-de-açúcar e pode ser complementada por várias outras fontes de informação. Entende-se que o gerenciamento global de uma fazenda ou site de produção é um mercado potencial para a IBM, como um fornecedor de soluções de software. Além disso, a economia agrícola está crescendo continuamente e precisa de pacotes de software mais complexos e extensivos para gerenciamento geral. O tema de pesquisa tem o potencial de um grande impacto científico por ser multidisciplinar, abrangendo áreas de automação, sensoriamento remoto, processamento de sinal e imagem, reconhecimento de padrões, interação de ondas eletromagnéticas com a vegetação e solo, engenharia agrícola, geologia e engenharia de produção. É prevista uma ampla divulgação e uso da propriedade intelectual, pois este trabalho e software desenvolvido estarão disponíveis como fonte aberta. Dois estudantes de mestrado estarão totalmente envolvidos. Nossos resultados têm o potencial de ser publicados em revistas de alto impacto científico nas áreas de eletrônica e engenharia aeroespacial, ondas eletromagnéticas, sensoriamento remoto, agronomia e geologia. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
FAPESP e IBM apoiam projetos de agricultura digital 
Unicamp assinou 75 novos contratos de P&D com a indústria em 2018 
Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar 
Radares embutidos en drones monitorean el crecimiento de los cañamelares 
Drone-borne radar monitors sugarcane growth 
Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o auxílio:
Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar 
Unicamp firmou 75 convênios de P&D e teve 71 patentes concedidas em 2018 
FAPESP e IBM apoiam projetos de agricultura digital  
Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (21 total):
Mais itensMenos itens
A Lavoura online: Drone equipado com radar monitora crescimento da cana-de-açúcar (15/Jun/2021)
Saense: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (09/Jun/2021)
Notícias Agrícolas: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (08/Jun/2021)
Consecti - Conselho Nacional de Secretários Estaduais para Assuntos de CT&I: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (08/Jun/2021)
Agro Advisor: Drone com radar monitora crescimento da cana-de-açúcar (03/Jun/2021)
Portal do Agronegócio: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (02/Jun/2021)
Portal Canaonline: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (31/Mai/2021)
MSN (Portugal): Drone com radar é usado para monitorar plantações (31/Mai/2021)
Ag|Evolution - Hub Agrodigital: Drone usa radar miniatura para definir colheita da cana em SP (31/Mai/2021)
Plantão News (MT): Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (30/Mai/2021)
Aparecidanet: Radar montado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (29/Mai/2021)
Revista Cenarium online: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (29/Mai/2021)
Jornal da Cidade (Bauru, SP) online: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (28/Mai/2021)
Jornal da Unicamp online: Radar embarcado com drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (28/Mai/2021)
IDEA : Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (28/Mai/2021)
Agrosoft: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (28/Mai/2021)
UDOP - União dos Produtores de Bioenergia: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (28/Mai/2021)
Brasilagro: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (28/Mai/2021)
Quimiweb: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (28/Mai/2021)
Tecno Insider: Radar embarcado em drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar (28/Mai/2021)
CGC Educação: Radar embarcado com drone monitora o crescimento da cana-de-açúcar - CGC (28/Mai/2021)

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
LUEBECK, DIETER; WIMMER, CHRISTIAN; MOREIRA, LAILA F.; ALCANTARA, MARLON; ORE, GIAN; GOES, JULIANA A.; OLIVEIRA, LUCIANO P.; TERUEL, BARBARA; BINS, LEONARDO S.; GABRIELLI, LUCAS H.; HERNANDEZ-FIGUEROA, HUGO E. Drone-Borne Differential SAR Interferometry. REMOTE SENSING, v. 12, n. 5 MAR 2020. Citações Web of Science: 5.
ORE, GIAN; ALCANTARA, MARLON S.; GOES, JULIANA A.; OLIVEIRA, LUCIANO P.; YEPES, JHONNATAN; TERUEL, BARBARA; CASTRO, VALQUIRIA; BINS, LEONARDO S.; CASTRO, FELICIO; LUEBECK, DIETER; MOREIRA, LAILA F.; GABRIELLI, LUCAS H.; HERNANDEZ-FIGUEROA, HUGO E. Crop Growth Monitoring with Drone-Borne DInSAR. REMOTE SENSING, v. 12, n. 4 FEB 2020. Citações Web of Science: 0.

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