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Integração de sensores no manejo sustentável de nutrientes na cana-de-açúcar: desenvolvendo ferramentas na agricultura digital

Processo: 24/10366-7
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Regular
Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2025
Data de Término da vigência: 31 de julho de 2028
Área do conhecimento:Interdisciplinar
Pesquisador responsável:Peterson Ricardo Fiorio
Beneficiário:Peterson Ricardo Fiorio
Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
Pesquisadores associados:Ana Cláudia dos Santos Luciano ; André Freitas Colaço ; Christopher Michael Usher Neale ; Daniel Garbellini Duft ; Joe David Luck ; José Alexandre Melo Demattê ; Mathias Christina ; Roberto Fray da Silva ; Rodnei Rizzo
Assunto(s):Agricultura digital  Sensoriamento remoto  Sustentabilidade 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Adubação NPK | agricultura digital | Sensores Hiperespectrais | Sensoriamento Remoto | Sustentabilidade | Sensoriamento Remoto

Resumo

Fertilização a base de nitrogênio (N), fósforo (P) e potássio (K) é uma das práticas agrícolas fundamentais para o desenvolvimento da cana-de-açúcar, influenciando na produtividade e qualidade tecnológica. Atualmente, a principal técnica para quantificação de nutrientes é análise de solo e tecidos vegetais, que é inviável em larga escala, possui custos elevados e utiliza produtos químicos. Nesse sentido, propomos desenvolver tecnologias integradas empregando sensores espectrais laboratoriais e aerotransportados, para otimizar a predição e espacialização da condição nutricional da cana-de-açúcar. As primeiras coletas e análises serão realizadas no experimento instalado no Centro de Tecnologia Canavieira (CTC), Piracicaba - SP. Com cinco variedades de cana e quatro adubações de NPK. Será coletado dados espectrais de folhas em laboratório (espectrorradiometro FieldSpec), dossel (Aeronaves Remotamente Pilotadas - RPA) e agronômicos, em diferentes estágios fenológicos: 60, 120, 180 e 240 dias após o corte - DAC, por dois ciclos produtivos. Em seguida será avaliado: i) ajustes da intensidade de reflectância das bandas multiespectrais com base na assinatura hiperespectral foliar de laboratório; ii) adicionar nos modelos para folhas frescas, variáveis relacionadas as interações entre planta e nutrientes; iii) explorar o potencial de modelos espectrais para amostras processadas (secas e moídas) para cana-de-açúcar, abrangendo diferentes variedades; e iv) testar a transferibilidade dos modelos entre estágios vegetativos, em diferentes regiões. As inovações mencionadas oferecem benefícios tanto para os produtores quanto para a indústria, incluindo a redução no tempo de coleta de informações nutricionais da cultura, diminuição dos custos associados às análises químicas, a redução do uso de reagentes químicos na quantificação dos nutrientes. (AU)

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