| Processo: | 24/01557-3 |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Mestrado |
| Data de Início da vigência: | 01 de junho de 2024 |
| Data de Término da vigência: | 28 de fevereiro de 2026 |
| Área de conhecimento: | Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola |
| Pesquisador responsável: | Lucas Rios do Amaral |
| Beneficiário: | Laura Delgado Bejarano |
| Instituição Sede: | Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil |
| Assunto(s): | Agricultura de precisão Geoestatística Aprendizado computacional |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Agricultura de precisão | Amostragem de Solo | Geoestatística | machine learning | mapeamento digital de solos | Agricultura de precisão |
Resumo O solo é um sistema essencial para a vida e a agricultura; no entanto, enfrenta problemas de degradação devido a práticas agrícolas intensivas. A agricultura de precisão busca otimizar o manejo de recursos, coletando dados sobre várias variáveis, incluindo propriedades do solo. Sem embargo, a variabilidade espaço-temporal apresenta desafios para a tomada de decisões precisas e eficientes, além de exigir amostragem de alta densidade, que geralmente é cara e desgastante. Por esta razão, esta pesquisa procura avaliar a eficácia de diferentes técnicas de interpolação em cenários com variadas densidades amostrais na predição de atributos de fertilidade do solo. Serão avaliados métodos tradicionais determinísticos, geoestatísticos e de aprendizado de máquina, utilizando dados de três áreas do estado de São Paulo, Brasil, sob diferentes práticas agronômicas. Características espaciais dos dados e dos mapas de prescrição de fertilizantes serão avaliadas. Espera-se gerar um procedimento para a tomada de decisão (framework) sobre métodos e configurações a serem utilizadas em cada situação. Isso visa otimizar a amostragem e análise de dados do solo para uma agricultura de precisão mais rentável e sustentável. (AU) | |
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