Avaliação de modelos espaciais para diagnóstico e prognóstico de problemas em canaviais, considerando diferentes condições agro-ambientais e cenários distintos

• Processo: 20/15541-0
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geografia Física
• Pesquisador responsável: Marcelo Elias Delaneze
• Beneficiário: Noellen Caroline Cavalcanti de Araujo
• Empresa: IDGeo Inteligência em Dados Geográficos Ltda
• CNAE: Cultivo de cana-de-açúcar ; Atividades de apoio à agricultura ; Atividades profissionais, científicas e técnicas não especificadas anteriormente
• Vinculado ao auxílio: 19/15567-2 - Sistema especialista para diagnóstico e predição de infestações e falhas em áreas de cultivo de cana-de-açúcar, AP.eScience.PIPE
• Assunto(s): Agricultura digital Geotecnologias Sensoriamento remoto Análise geoambiental Produção agrícola Produção vegetal Cana-de-açúcar Ribeirão Preto (SP)
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: agricultura digital | Biometria | geotecnologias | modelagem espacial dinâmica | Monitoramento remoto | Sensoriamento remoto

Resumo

Considerando que a proposta de diagnóstico e prognóstico agrícola será desenvolvido com base nos dados e observações realizados nas condições geoambientais da região de Ribeirão Preto-SP, há necessidade de avaliar o desempenho do modelo quando aplicado em cenários geográficos distintos em termos de características físicas (geomorfologia, solos), climáticos (distribuição de chuva, e temperatura), biológicos (variedades predominantes) e antrópicas/operacionais (técnicas de manejo). Este estudo é fundamental para avaliar o potencial de escalabilidade do produto, entender as limitações do modelo proposto, levantar dados para calibração e ajuste. Este plano de atividades tempo por objetivo 1) Realizar a validação dos mapas de diagnósticos nos diferentes polos produtores canavieiros da região centro-sul: MG, MS, MT, PR, GO. 2) Coletar dados biofísicos e espectrais e avaliar a dinâmica de comportamento em relação aos dados da região de Ribeirão Preto-SP. 3) Obter dados em campo e propor índices para para calibração e ajuste dos parâmetros dos modelos de diagnóstico e prognóstico, conforme características geoambientais da área monitorada. Deve-se destacar que além dos aspectos de conhecimento, estas atividades também permitirão contato com maior diversidade de técnicas produção e gestão de áreas agrícolas, enriquecendo as possibilidades de entrega do produto. (AU)