Estimativa da produtividade de soja, massa e composição química de pastagens por meio sensoriamento remoto

• Processo: 24/16495-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2024
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geodésia
• Pesquisador responsável: Nilton Nobuhiro Imai
• Beneficiário: Marcela Martins Faveri
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/06029-7 - Sensoriamento remoto de alta resolução para agricultura digital, AP.TEM
• Assunto(s): Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: composição química do pasto | delineamento amostral baseado em imagens multiespectrais | manejo de pastagem e cuidados com a soja | produtividade da soja | produtividade do capim | Sistema integração lavoura pecuária ILP | Sensoriamento Remoto

Resumo

A integração lavoura pecuária (ILP) vem crescendo com grande intensidade no Brasil, devido os grandes benefícios para o solo, produtividade e estabilidade nas culturas de grãos, pastagem e produção de bovinos, gerados com maior sustentabilidade. Por isso, a estimativa da produtividade da soja e da massa de forragem das pastagens são fundamentais na ILP, entretanto, demasiadamente trabalhosas nas avaliações convencionais, potencializadas pelas grandes extensões de cultivos comerciais. Com isso, imagens de sensoriamento remoto viabilizam estimativas dessas variáveis em extensas áreas no Brasil. Especialmente no estudo da variabilidade espacial e identificação de problemas localizados na produtividade da soja, contribuindo também para o manejo adequado das pastagens, além da estimativa da composição relacionada com os nutrientes das pastagens para o gado. Para realizar essas estimativas serão utilizadas imagens multiespectrais tomadas de câmaras instaladas em Veículos Aéreos Remotamente Pilotados, dados amostrais de produtividade da soja e dados provindos da análise de componentes de amostras de capim. As imagens multiespectrais georreferenciadas são relacionadas com as amostras cujas posições são conhecidas. Desta forma, modelos regressivos poderão ser ajustados para realizar as estimativas desejadas. O estudo será desenvolvido de 2024 a 2025, em áreas com pastagens (Brachiaria) e soja em sistemas de integração lavoura pecuária, no oeste paulista. O técnico é responsável pela coleta de amostras na soja e pastos safrinha em sucessão, e em pastagem perene. Essa coleta será feita com o uso de receptor GNSS e as amostras coletadas e preparadas por esse técnico. Para isso será necessário que esse técnico seja devidamente instruído para utilizar receptor GNSS. Alguns processamentos como pesagem e estimativa do peso de grãos de soja com teor de umidade padrão, assim como estimativa da massa de capim após secagem em estufa são de responsabilidade desse técnico. Além disso, esse técnico será treinado para organizar os dados e realizar processamentos para produzir estatísticas descritivas dos dados produzidos. Esse técnico deverá contribuir para realizar as análises dos dados espaciais relacionados com dados de sensoriamento remoto, uma vez que possui competência técnica nos aspectos agronômicos observados no campo.