Sensoriamento remoto no mapeamento e identificação de doenças em soja

• Processo: 19/20903-1
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Vigência (Início): 01 de janeiro de 2020
• Vigência (Término): 31 de dezembro de 2020
• Área do conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Fitossanidade
• Pesquisador responsável: Waldir Cintra de Jesus Junior
• Beneficiário: Christian Anthony Prates Price
• Instituição-sede: Centro de Ciências da Natureza (CCN). Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR). Campus de Lagoa do Sino. Buri , SP, Brasil
• Assunto(s): Fitopatologia Dinâmica de populações Sistema de informação geográfica (SIG) Sensoriamento remoto Tomada de decisão Mapeamento Aerofotogrametria Análise visual

Resumo

Ocorrências de pragas e doenças em lavouras são imprevisíveis em relação ao local e ao momento. Porém, um programa eficiente de monitoramento consegue fornecer subsídios capazes de auxiliar o produtor na tomada de decisão, antes que os fatores bióticos atinjam o nível de dano econômico. Uma possível maneira de auxílio à tomada de decisão é a utilização do sensoriamento remoto por meio de imagens obtidas por satélites ou veículo aéreo não tripulado (VANT), que em curto espaço de tempo podem fornecer informações importantes sobre a ocorrência do problema. Apesar dos avanços obtidos ainda não foi possível identificar o estresse biótico apenas por meio de imagens aéreas. Desta forma, motiva-se a realização do presente estudo na utilização de aerofotogrametria a fim de caracterizar o problema de sanidade na cultura da soja. Para isso, será utilizado uma área de dez hectares na qual haverá cinquenta coletas georeferênciadas por meio de pano de batida e análise visual, e voos com VANT. Os resultados adquiridos por meio das coletas serão manuseados no software QGIS, tecnologia de sistema de informação geográfica (SIG), utilizando o método Inverse Distance Weighting (IDW), para efetuar a interpolação de dados, e no final gerar mapas de incidência conforme problemas de natureza biótica na cultura da soja, enquanto com os dados adquiridos pelo VANT serão utilizados no Software QGIS para o cálculo do índice de vegetação (IV). Com os resultados obtidos, espera-se utilizar o IV em conjunto com os mapas de incidência como forma de aumentar a precisão na identificação do estress biótico (doenças e pragas) e no auxílio à tomada de decisão quanto a aplicação de futuras estratégias de manejo. (AU)