Aprimoramento de métricas fenológicas e aplicação computacional para identificar soja e milho no bioma Cerrado

• Processo: 25/00099-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de maio de 2025
• Data de Término da vigência: 29 de julho de 2025
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências
• Pesquisador responsável: Michel Eustáquio Dantas Chaves
• Beneficiário: Livia Gabriele Dias Soares
• Supervisor: Lia Barbara Cunha Barata Duarte
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Engenharia. Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Tupã. Tupã , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Universidade do Porto (UP), Portugal
• Vinculado à bolsa: 24/08083-7 - Identificação de lavouras de soja e milho no Cerrado brasileiro via imagens de satélite, BP.IC
• Assunto(s): Fenologia Monitoramento agrícola Segurança alimentar Sensoriamento remoto Agricultura sustentável
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: fenologia | Monitoramento agrícola | segurança alimentar | Sensoriamento Remoto | Sustentabilidade Agrícola | Sensoriamento Remoto

Resumo

A segurança alimentar é preocupação global, destacada em todas as conferências globais e nos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS). O Cerrado, bioma essencial à biodiversidade brasileira, enfrenta desafios crescentes devido à expansão agrícola e à pressão por produção de commodities, como soja e milho. Nesse contexto, são necessárias estratégias inovadoras para garantir provisão de serviços ecossistêmicos e produção agrícola legal e sustentável, alinhada a acordos internacionais. O sensoriamento remoto, que inclui índices espectrais e métricas fenológicas, é ferramenta crucial para reduzir incertezas relacionadas à identificação, mapeamento e ao monitoramento de lavouras agrícolas. Com isso, esta proposta busca a obtenção de um estágio no exterior que possibilite aprimorar o conjunto de métricas fenológicas para aumentar a precisão de classificações de uso e cobertura da terra no Cerrado. A metodologia envolve análise espectro-temporal de dados Landsat 8/OLI, cálculo de índices espectrais ligados à biomassa, ao conteúdo de água nas plantas e ao efeito de background do solo e integração de métricas fenológicas em cadeia de processamento. Serão desenvolvidas aplicações para Sistemas de Informações Geográficas de software livre e protocolos para controle de qualidade de amostras. O objetivo é melhorar a separabilidade entre soja e milho, criando bancos de amostras qualitativas e métodos escaláveis, por meio de uma parceria com a Universidade do Porto, em Portugal. Assim, o estudo contribui para avanços científicos e para a segurança alimentar global, em consonância com os ODS 2, 9, 12 e 13.