Metodologia para mapeamento e monitoramento de sistemas de integração lavoura-pecuária usando dados de sensoriamento remoto

• Processo: 21/15001-9
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2022
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola
• Acordo de Cooperação: Organização Holandesa para a Pesquisa Científica (NWO)
• Pesquisador responsável: João Francisco Gonçalves Antunes
• Beneficiário: Inacio Thomaz Bueno
• Instituição Sede: Núcleo Interdisciplinar de Planejamento Energético (NIPE). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 17/50205-9 - Monitoramento de sistemas integrados lavoura-pecuária por meio de sensoriamento remoto e agricultura de precisão para uma produção mais sustentável - rumo à agricultura de baixo carbono, AP.TEM
• Assunto(s): Aprendizagem profunda Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado profundo | Intensificação agrícola | Nanossatélites | Sensoriamento Remoto | Série temporal de imagens | Sistemas ILP | Mapeamento e monitoramento de sistemas ILP com sensoriamento remoto

Resumo

A expansão agrícola sobre área de pastagens no Brasil, principalmente ocasionada pelo cultivo de grãos e cana-de-açúcar, levou à intensificação da pecuária nos remanescentes de pastagens nessas regiões. Durante as últimas décadas, a produção agrícola de grãos aumentou drasticamente no Brasil devido, principalmente, ao aumento da produtividade. Por outro lado, nos últimos anos, a cana-de-açúcar aumentou sua produção principalmente com base na expansão de sua área plantada, principalmente sobre áreas de pastagem. No mesmo período, o Brasil se tornou um dos principais produtores mundiais de carne bovina. Embora as estatísticas agrícolas gerais indiquem que a intensificação das pastagens vem ocorrendo nos últimos anos, é necessária uma análise mais detalhada, considerando, por exemplo, a distribuição geográfica dessas, os tipos de sistemas envolvidos (por exemplo, se são pastagem puras ou pastagens mistas com culturas agrícolas) e variáveis de manejo. Nesse sentido, este plano se concentra no que pode ser aprendido sobre o manejo de pastagens a partir de sensoriamento remoto - uma ferramenta poderosa que tem visto relativamente pouca aplicada neste contexto. (AU)

Publicações científicas

(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)

TORO, ANA P. S. G. D. D.; BUENO, INACIO T.; WERNER, JOAO P. S.; ANTUNES, JOAO F. G.; LAMPARELLI, RUBENS A. C.; COUTINHO, ALEXANDRE C.; ESQUERDO, JULIO C. D. M.; MAGALHAES, PAULO S. G.; FIGUEIREDO, GLEYCE K. D. A.. SAR and Optical Data Applied to Early-Season Mapping of Integrated Crop-Livestock Systems Using Deep and Machine Learning Algorithms. REMOTE SENSING, v. 15, n. 4, p. 16-pg., 2023-02-01. (17/50205-9, 21/15001-9)