Aplicação prática da espectroradiometria na identificação da assinatura espectral da ferrugem asiática da soja e criação de modelo de predição

• Processo: 18/24869-0
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Regular
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2021
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitossanidade
• Pesquisador responsável: Carlos Gilberto Raetano
• Beneficiário: Carlos Gilberto Raetano
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Botucatu. Botucatu , SP, Brasil
• Pesquisadores associados: Marcelo Giovanetti Canteri ; Matheus Mereb Negrisoli
• Assunto(s): Ferrugem (doença de planta) Epidemiologia Soja Glycine max Phakopsora pachyrhizi Sensoriamento remoto Espectrorradiometria
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Epidemiologia | Glycine max | Manejo de Doença | Phakopsora Pachyrhizi | Sensoriamento Remoto | tecnologia de aplicação | Tecnologia de Aplicação de Produtos Fitossanitários

Resumo

O monitoramento representa a base de um manejo de doenças bem-sucedido, dando aporte para tomada de decisão quanto ao momento e necessidade de controle. A ferrugem asiática da soja (FAS) é a principal doença da cultura e manejada majoritariamente com fungicidas, com adoção do controle químico "calendarizado". Há uma grande lacuna quanto às técnicas de monitoramento da doença, tornando o monitoramento por sensoriamento remoto uma das mais promissoras. Este trabalho tem como objetivo obter correlação entre o progresso da FAS na cultura da soja com os valores de refletância da cultura sob condições de infestação da doença, de modo a propor um modelo de predição da doença e utilizá-lo como método no monitoramento para tomada de decisão do uso do controle químico. O projeto de pesquisa será conduzido entre 2019 e 2021 na Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA/UNESP), Botucatu, SP, em três experimentos. No Experimento (1) serão coletados dados a campo para correlação quanto ao monitoramento da FAS, comparando valores obtidos em monitoramento da severidade da doença, baseado no número de pústulas.cm-2, valores de reflectância em bandas a serem estabelecidas e leituras para determinação da fluorescência da clorofila e o rendimento quântico do fotossistema II. No Experimento (2) serão calculados os índices vegetativos (IV) com base nas leituras e modelagem e correlação dos dados para determinação das bandas ou IV mais responsivos com a doença. Por fim, no experimento (3) será realizada a aplicação do monitoramento por espectroradiometria no manejo de P. pachyrhizi a campo, determinando diferentes momentos de controle e avaliando a eficácia de controle do patógeno assim como as características quali-quantitativas da pulverização. (AU)

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)

NEGRISOLI, MATHEUS MEREB; NEGRISOLI, RAPHAELMEREB; DA SILVA, FLAVIONUNES; LOPES, LUCASDA SILVA; DE SOUZA JUNIOR, FRANCISCODE SALES; VELINI, EDIVALDO DOMINGUES; CARBONARI, CAIO ANTONIO; RODRIGUES, SERGIO AUGUSTO; RAETANO, CARLOS GILBERTO. Soybean rust detection and disease severity classification by remote sensing. AGRONOMY JOURNAL, v. 114, n. 6, p. 17-pg., 2022-09-15. (18/24869-0, 18/26486-0)

NEGRISOLI, MATHEUS MEREB; DA SILVA, FLAVIO NUNES; NEGRISOLI, RAPHAEL MEREB; LOPES, LUCAS DA SILVA; SOUZA JUNIOR, FRANCISCO DE SALES; DE FREITAS, BIANCA REZENDE; VELINI, EDIVALDO DOMINGUES; RAETANO, CARLOS GILBERTO. Impact of Fungicide Application Timing Based on Soybean Rust Prediction Model on Application Technology and Disease Control. AGRONOMY-BASEL, v. 12, n. 9, p. 23-pg., 2022-09-01. (18/26486-0, 18/24869-0)