Delineamento e utilização de unidades de gestão diferenciada da adubação em lavouras de cana-de-açúcar

• Processo: 23/04638-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2023
• Data de Término da vigência: 01 de setembro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola
• Pesquisador responsável: José Paulo Molin
• Beneficiário: Ricardo Canal Filho
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Bolsa(s) vinculada(s): 24/15314-5 - Delineamento e utilização de Unidades de Gestão Diferenciada da adubação em lavouras de cana-de-açúcar, BE.EP.DR
• Assunto(s): Agricultura de precisão Fertilidade do solo Adubação Produtividade de culturas Agricultura sustentável Produção sustentável Cana-de-açúcar Lavoura
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Adubação em taxas variadas | Agricultura de precisão | Fertilidade do Solo | Mapas de Produtividade | Sustentabilidade da produção agrícola | Agricultura de precisão

Resumo

O alto custo para coleta e análise de amostras de solo representam um gargalo para o setor canavieiro, impedindo a identificação da variabilidade espaço-temporal de lavouras, ocasionando ineficiência na aplicação dos insumos e queda da sustentabilidade na cadeia produtiva, tema central da Agricultura de Precisão (AP). Com a recente adoção de tecnologias de monitoramento da produtividade de lavouras pelo setor, essa abordagem ineficiente pode ser substituída pela adoção de Unidades de Gestão Diferenciada (UGDs) da fertilidade do solo e adubação da cultura, em busca de uma produção econômica e ambientalmente mais sustentável. Entretanto, há uma ausência de estratégias claramente definidas para delineamento e implementação da técnica no setor canavieiro. Este trabalho possui o objetivo de investigar e desenvolver abordagens para delineamento de UGDs para adubação em taxas variadas da cultura da cana-de-açúcar, com séries históricas de mapas de produtividade como dado primário. Desenvolvido em três etapas, serão utilizados algoritmos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para modelar a produtividade da cultura, identificando os fatores chave da variabilidade. Em seguida, técnicas estatísticas desenvolvidas para a AP serão testadas e comparadas com uma abordagem inédita de delineamento de UGDs que será proposta. O uso de mapas de produtividade e de sensoriamento do dossel será proposto para reinterpretação das UGDs como modelo temporalmente estático na tomada de decisão. Para avaliação dos cenários em questão, serão realizadas análises econômicas de custo-benefício, bem como balanço de nutrientes e energéticos dos tratamentos sugeridos. Espera-se, ao final, obter uma metodologia de delineamento de UGDs da fertilidade do solo e adubação para a cana-de-açúcar, indicando estratégias para implementação da técnica, até hoje não adotada pelo setor.