| Processo: | 17/19398-5 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Parceria para Inovação Tecnológica - PITE |
| Data de Início da vigência: | 01 de abril de 2019 |
| Data de Término da vigência: | 31 de março de 2021 |
| Área do conhecimento: | Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola - Engenharia de Água e Solo |
| Acordo de Cooperação: | IBM Brasil |
| Pesquisador responsável: | Marcos Vinícius Folegatti |
| Beneficiário: | Marcos Vinícius Folegatti |
| Instituição Sede: | Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | Piracicaba |
| Empresa: | IBM Brasil - Indústria, Máquinas e Serviços Ltda |
| Município da Empresa: | Rio de Janeiro |
| Instituição parceira: | EMBRAPA AGROPECUARIA OESTE/EMBRAPA |
| Pesquisadores associados: | Danilton Luiz Flumignan ; Fabio Ricardo Marin ; Jéfferson de Oliveira Costa ; João Paulo Francisco ; Luciano Sobral Fraga Junior ; Rubmara Ketzer Oliveira ; Wagner Wolff |
| Assunto(s): | Evapotranspiração Geoprocessamento Irrigação de precisão Otimização estocástica Aeronaves não tripuladas |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Evapotranspiração | Geoprocessamento | Irrigação de Precisão | otimização estocástica | Veículos aéreos não tripulados (VANTs) | Evapotranspiração |
Resumo
A variação espaço-temporal da evapotranspiração (ET) é a chave para melhorar a gestão da água em áreas agrícolas irrigadas. Muitos métodos de sensoriamento remoto foram desenvolvidos para mapear ET, entre eles o mais utilizado é o Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL). No entanto, o SEBAL foi desenvolvido para sensores de satélite e resoluções de imagens particulares, nas quais funções e parâmetros empíricos dentro de seu algoritmo são correspondentes a estes. Portanto, o objetivo deste estudo será a calibração estocástica do algoritmo SEBAL para imagens de veículo aéreo não tripulado (VANT) sob clima subtropical. O estudo será realizado na cidade de Piracicaba, no estado de São Paulo. Imagens do VANT, dados meteorológicos (correlação de turbilhões, razão de Bowen e estação meteorológica), e os dados lisimétricos corresponderão às campanhas do VANT, sendo medidos em tempo real. Utilizando o algoritmo SEBAL será estimado todos os componentes do balanço energético e consequentemente a ET. Assim, a calibração será feita usando o método de mínimos quadrados para resíduos entre a ET, observada (lisímetros, correlação de turbilhões e razão de Bowen) e ET, estimado pelo algoritmo SEBAL. O método de otimização estocástica Particle Swarm Optimization (PSO) será usado para minimizar a soma de desvios dos quadrados. Os novos parâmetros empíricos do algoritmo SEBAL serão obtidos em níveis de incerteza e podem ser usados para compor a prescrição de irrigação por taxa variável (VRI) e compreender a variabilidade espacial do estresse hídrico, ajudando os agricultores a tomar decisões e aumentar a produtividade. (AU)
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