Pesquisa em metodologias de sensoriamento remoto adquiridos por aerolevantamentos para Agricultura e Manejo Florestal de Precisão.

• Processo: 23/02430-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2023
• Data de Término da vigência: 30 de novembro de 2023
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências
• Pesquisador responsável: Cesar Antonio Francisco
• Beneficiário: Sara Poleto Santos Ferreira
• CNAE: Atividades técnicas relacionadas à arquitetura e engenharia
• Vinculado ao auxílio: 21/05962-1 - Pesquisa em metodologias de sensoriamento remoto adquiridos por aerolevantamentos para agricultura e manejo florestal de precisão, AP.PIPE
• Assunto(s): Agricultura de precisão Mapeamento geográfico Manejo florestal Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Agricultura de precisão | Cartografia | manejo florestal | sensor laser | sensor multiespectral | Sensoriamento Remoto | Sensoriamento Remoto

Resumo

A agricultura e o manejo florestal 4.0 é uma analogia à Indústria 4.0, como resultado da transformação digital do agronegócio por meio da coleta massiva de dados para ajudar na tomada de decisão. Por detrás das atividades operacionais agrícola e florestal de grandes grupos e empresas nacionais e estrangeiras há uma demanda crescente por dados de sensoriamento remoto que são insumos básicos para as atividades de análises de agricultura e manejo florestal de precisão. Esta demanda fica mais evidente no Brasil onde ambos os setores representaram juntos em 2019 mais de 20% do PIB brasileiro. Quanto mais precisa for a escala de obtenção espacial e temporal dos dados, mais assertiva serão as informações da operação. Atualmente são utilizados dados de forma isolada e limitada, com baixa integração, em sua maior parte oriundo de sensores multiespectrais. Em contrapartida, nos últimos anos, tem havido um forte foco das empresas de mapeamento em aumentar a velocidade de entrega de dados ao cliente. Fatores como o upload de dados do campo para a nuvem, alinhamento automático de varreduras, automação do produto e entrega por meio do navegador significam que os usuários finais estão recebendo seus dados com mais rapidez. Com o impulso para gêmeo digital, agora há mais interesse na cobertura completa de edifícios e ativos utilizando uma variedade de tecnologias integradas, em especial a LiDAR. Existem tecnologias que viabilizam a integração de sensores scanner LiDAR e multiespectral aplicado na agricultura e no manejo florestal de precisão. No entanto, é pouco praticada a aquisição de dados numa mesma área com o emprego da tecnologia LiDAR e multiespectral em ARPs convencionais para mapeamento em grande escala. É, portanto, objetivo geral deste projeto realizar pesquisas aplicadas para aquisição e análise em dados de sensoriamento remoto de alta precisão obtidos por meio de aerolevantamentos tripulados e não-tripulados com tecnologia LiDAR e Multiespectral, bem como desenvolver uma solução integrada de aquisição, processamentos e análises de dados tridimensionais do relevo e das estruturas da vegetação. Especificamente, o projeto de pesquisa proposto busca aprofundar a comparação de métodos de aquisição e uso de dados de sensoriamento remoto LiDAR e Multiespectral obtidos por aerolevantamentos tripulados e não-tripulados para serem aplicados nas atividades de agricultura e manejo florestal de precisão durante as fases de planejamento, execução e colheita de plantios. Por meio deste projeto será possível entrar no mercado de Agronegócios e Florestal como provedor de solução de dados de sensoriamento remoto por aerolevantamentos para aplicações em projetos de agricultura e manejo florestal de precisão. Isto possibilitará aprofundar o conhecimento nas aplicações voltadas para os departamentos agrícolas e florestais das empresas que produzem em grandes áreas e que hoje, por meio das tecnologias existentes, apresentam gargalos em relação à capacidade produtiva dos dados provenientes por sensoriamento remoto por drones, e que devido à baixa capacidade de cobertura de áreas, demandam equipes e equipamentos internamente, ou contratação de diferentes empresas para realizar os trabalhos de aquisição de dados.