Plataforma de gestão do canavial: monitoramento remoto da qualidade da matéria prima no campo

• Processo: 19/11567-8
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE
• Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2019
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2022
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geografia Física
• Acordo de Cooperação: FINEP - PIPE/PAPPE Subvenção
• Pesquisador responsável: Luiz Henrique Pereira
• Beneficiário: Luiz Henrique Pereira
• Empresa: IDGeo Inteligência em Dados Geográficos Ltda
• CNAE: Atividades de apoio à agricultura ; Consultoria em tecnologia da informação ; Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Pesquisadores principais: Mateus Vidotti Ferreira ; Ronan José Campos
• Pesquisadores associados: Sergio dos Anjos Ferreira Pinto
• Vinculado ao auxílio: 17/08449-8 - Sistema de monitoramento remoto de alta frequência para gestão da qualidade do canavial e predição da produtividade agrícola, AP.PIPE
• Assunto(s): Agricultura de precisão Agricultura digital Sensoriamento remoto Produtividade Sistema de informação geográfica (SIG) Diagnóstico de doenças em plantas Cana-de-açúcar
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura de precisão | agricultura digital | Diagnostico Agrícola | Estimativa de produtividade | gestão agrícola | WebSIG | Sensoriamento Remoto

Resumo

Devido ao aumento da demanda e maior competitividade da produção de cana-de-açúcar no Brasil, o incremento da produtividade no campo e a otimização de recursos configuram-se na questão chave a ser resolvida atualmente. Buscando contribuir com a maximização da produtividade e redução de custos, a presente proposta de pesquisa tem como objetivo desenvolver um sistema especialista de monitoramento e apoio à gestão da qualidade da matéria prima no campo, baseado na integração de um modelo de análise dinâmica do desempenho do crescimento da cana-de-açúcar e predição de produtividade, com um modelo de diagnóstico e alerta da presença e evolução das anomalias vegetais na lavoura. Para sua realização, é proposta uma combinação entre as abordagens multisensor e detecção de mudança, de modo a ampliar a frequência de coleta de dados espectrais, promovendo a simulação detalhada da evolução do canavial, e oferecendo uma ferramenta de monitoramento efetivo da eficiência operacional agrícola no campo. (AU)