Uso de tecnologias de sensoriamento remoto, modelagem e mapas de produtividade visando aumento da eficiência na adubação nitrogenada em cana-de-açúcar

• Processo: 21/12233-6
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2021
• Data de Término da vigência: 31 de agosto de 2022
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Pesquisador responsável: José Eduardo Corá
• Beneficiário: Hugo Miranda Faria
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 16/13461-4 - Uso de tecnologias de sensoriamento remoto, modelagem e mapas de produtividade visando aumento da eficiência na adubação nitrogenada em cana-de-açúcar, AP.BIOEN.TEM
• Assunto(s): Agricultura de precisão Produção agrícola Produção vegetal Fertilidade do solo Fertilizantes nitrogenados Cana-de-açúcar Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Crop Modeling | precision agriculture | Remote Sensing | Unmanned Aerial Vehicles | Fertilidade do solo

Resumo

O objetivo principal do presente trabalho é desenvolver conhecimentos visando melhorias na determinação da variabilidade espacial da produtividade da cultura da cana de açúcar e no manejo da adubação nitrogenada da cultura. Para atingir as metas propostas, experimentos de campo, envolvendo doses e épocas de aplicação de fertilizante nitrogenado na cultura de cana-de-açúcar, serão monitorados com sensores óticos, embarcados em drones, visando validar índices de vegetação utilizados para avaliar a absorção de N pela cultura. Os dados obtidos com sensoriamento remoto serão utilizados para alimentar modelos matemáticos para estimar o desempenho e produtividade da cultura. O modelo irá fornecer abordagem integrada para calcular taxa variável de N ideal usando previsões das condições do clima. O conhecimento e ferramentas esperadas pelo presente trabalho contribuirão para melhorar os métodos e ferramentas utilizadas para quantificar as necessidades de N demandadas pela cultura de cana-de-açúcar, assim como auxiliar produtores a implementar sistemas de gestão de N mais eficientes e sustentáveis. Embora, os benefícios de se usar abordagens mais precisas para gerenciamento da produção agrícola sejam conhecidos, as ferramentas fornecidas pela agricultura de precisão e outras tecnologias da informação ainda não atingiram de forma plena e consistente a gestão agrícola como um todo. A complexidade do sistema agrícola dificulta avaliação dos benefícios financeiros da utilização de novas tecnologias, retardando a sua adopção e difusão. No entanto, esse fato pode ser superado por meio de melhorias do processo de tomada de decisão, integrando tecnologias disponíveis, modelos de decisão econômica e plataformas inovadoras. O presente projeto visa desenvolver ferramentas de transferência de tecnologia (sistemas de apoio à decisão e modelos de simulação biofísico e econômico integrados) para disseminar o conhecimento e soluções tecnológicas geradas para estudantes e profissionais interessados em promover adoção de soluções tecnológicas. (AU)