Sensoriamento remoto de alta resolução para agricultura digital

• Processo: 25/00902-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Jornalismo Científico
• Data de Início da vigência: 01 de junho de 2025
• Data de Término da vigência: 31 de maio de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geodésia
• Pesquisador responsável: Antonio Maria Garcia Tommaselli
• Beneficiário: Marco Vinicius Trindade Ropelli
• Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
• Instituição Anfitriã: Universidade de São Paulo (USP), Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/06029-7 - Sensoriamento remoto de alta resolução para agricultura digital, AP.TEM
• Assunto(s): Fotogrametria
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Fotogrametria | Imagens Multiespectrais | Integração de dados espaciais | Sensoriamento remoto proximal | Varredura a laser | Veículo Aéreo Remotamente Pilotado | Fotogrametria

Resumo

A comunicação científica dos resultados alcançados no projeto temático SENSORIAMENTO REMOTO DE ALTA RESOLUÇÃO PARA AGRICULTURA DIGITAL é o principal objetivo deste projeto, em conjunto com a formação adequada do bolsista. Esta comunicação visa outros pesquisadores, produtores rurais e o público em geral, o que requer múltiplas abordagens de comunicação, que serão desenvolvidas e aplicadas pelo bolsista. Esta comunicação é fundamental, tendo em vista os desafios que a agricultura vem enfrentando, que requerem a assimilação e desenvolvimento de novas tecnologias para aumentar a produtividade de modo sustentável. A incorporação da Agricultura Digital é um dos caminhos para fazer face à estes desafios e isso inclui o uso de Sensoriamento Remoto de alta resolução, Posicionamento GNSS (Global Navigation Satellite System) acurado, análise espacial e Inteligência Artificial (IA). O objetivo principal do projeto temático ao qual esta bolsa está vinculada, é estudar a utilização em Agricultura Digital de dados e imagens multirresolução e multitemporais coletados por distintas plataformas e múltiplos sensores, envolvendo sensores ativos e passivos, multi e hiperespectrais, embarcados em veículos aéreos remotamente pilotados e sistemas terrestres móveis. Serão desenvolvidos sistemas físicos, técnicas e software para a aquisição, processamento e análise destes dados visando a detecção de patógenos, deficiências nutricionais, predição de produção e impacto econômico. Serão desenvolvidos sistemas para coleta de dados multiespectrais, hiperespectrais, de varredura a LASER georreferenciados os quais serão fundidos em estruturas de dados tridimensionais, englobando as vistas aéreas e terrestres, reduzindo oclusões e propiciando o desenvolvimento e aplicação de técnicas de IA específicas para dados tridimensionais multitemporais. São aspectos importantes deste projeto as ênfases na acurácia dos dados geoespaciais com vistas ao uso de dados multitemporais, o uso de técnicas de IA que explorem o conhecimento existente. Serão exploradas múltiplas cooperações internacionais e uma rede de pesquisa local. (AU)