Monitoramento biométrico e espectral em campo para caracterização de diferentes condições de desenvolvimento da cana-de-açúcar, calibração de modelos de crescimento da vegetação, acúmulo de biomassa e estimativa de produtividade

• Processo: 18/10439-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de julho de 2018
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2020
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geografia Física
• Pesquisador responsável: Mateus Vidotti Ferreira
• Beneficiário: João Felipe Gromboni
• CNAE: Atividades de apoio à agricultura ; Consultoria em tecnologia da informação ; Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• 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 Sensoriamento remoto Geoprocessamento Coleta de dados Análise espectral Cana-de-açúcar
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura de precisão | Calibração | Geoprocessamento | modelos preditivos | Monitoramento de cana-de-açúcar | Sensoriamento Remoto | Geotecnoligias Agrícolas

Resumo

O princípio utilizado para o estudo da vegetação por sensoriamento remoto é a existência de relações entre respostas radiométricas de um dossel e os parâmetros que caracterizam o estado de crescimento da planta. Desta forma, é de fundamental importância o acompanhamento em campo, com realização de análises biométricas, a fim de disponibilizar um conjunto de dados que viabilizem modelagens dinâmicas de desempenho do crescimento da vegetação e potencial de produtividade. Assim, este plano de atividade apresenta como objetivo principal levantar um conjunto de dados temporais de parâmetros biofísicos e espectrais do desenvolvimento da cana-de-açúcar em campo ao longo da evolução das safras 2018/19/20, a fim de disponibilizar dados consistentes para calibração e validação dos modelos de crescimento da vegetação simulados a partir de produtos de sensoriamento remoto orbital. Em termos metodológicos, serão realizadas coletas de dados biométricas e espectrais conforme proposta de Marafon (2012) e Pellegrino (2001), a fim de acompanhar e caracterizar o desempeno do crescimento vegetal para as categorias: cana sadia; cana com presença de mato; cana com infestação de praga; cana com falhas sintomáticas. (AU)