Monitoramento em campo para diagnóstico de manchas de baixa produtividade na cana-de-açúcar - Foco em áreas de usinas parceiras

• Processo: 20/15534-4
• 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: Lucas Siqueira Germano Perecin
• 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): Sensoriamento remoto Monitoramento agrícola
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Automato celulares | Diagnostico Agrícola | Modelagem Geoespacial | Monitoramento agrícola | Pesos e Evidências | Sensoriamento Remoto

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 fundamental o acompanhamento em campo, com realização de análises periódicas, a fim de disponibilizar um conjunto de dados confiáveis para realizar a calibração da ferramenta de diagnóstico das manchas. Considerando as necessidades de desenovlvimento do projeto, o presente plano de atividade apresenta os seguintes objetivos gerais: 1 - 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 2020/2021, 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 e variáveis espaciais.2 - Tratamento das informações levantadas em campo, auxiliando o pesquisador responsável na classificação das manchas, utilizando técnicas de SIG, sensoriamento remoto e métricas de paisagem.