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Diagnóstico de problemas no canavial por meio de imagens de satélites

Processo: 17/22870-8
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
Vigência: 01 de setembro de 2018 - 31 de maio de 2019
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geografia Física
Pesquisador responsável:Marcelo Elias Delaneze
Beneficiário:Marcelo Elias Delaneze
Empresa:IDGeo Inteligência em Dados Geográficos Ltda
CNAE: Cultivo de cana-de-açúcar
Atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente
Município: Piracicaba
Bolsa(s) vinculada(s):18/17809-0 - Diagnóstico de problemas no canavial por meio de imagens de satélites, BP.PIPE
Assunto(s):Sensoriamento remoto  Autômatos celulares  Imagens de satélites  Imageamento de satélite  Cana-de-açúcar  Lavoura  Controle de pragas 

Resumo

O desenvolvimento de novos produtos e técnicas que reduzam os custos de produção é uma preocupação permanente dos produtores de cana-de-açúcar. Perdas da produção relacionadas com o controle tardio de doenças ou pragas podem promover decréscimos na ordem de 85% do potencial produtivo dos talhões. Portanto, o diagnóstico precoce do problema é fundamental para melhorar os procedimentos de controle de pragas na lavoura, principalmente quando as áreas a serem monitoradas são extensas. Assim, essa pesquisa propõe monitorar e diagnosticar as áreas de baixa produtividade agrícola causadas por infestações de plantas daninhas, pragas e doenças fitopatogênicas, utilizando imagens orbitais gratuitas e modelagem dinâmica espacial. O método proposto utiliza pesos de evidência para parametrizar o modelo e verificar qual a influência de cada uma das variáveis preditivas selecionadas e autômatos celulares para estudar a distribuição espacial e geométrica de novas áreas com baixa produção. Para verificar a independência espacial entre os mapas de entrada será utilizado a estatística da Incerteza da Informação Conjunta. A validação do modelo ocorrerá pelos métodos de decaimento exponencial e decaimento constante, que utilizam o conceito de fuzziness of location, mais eficiente que o método de comparação pixel a pixel. (AU)

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