Avaliação do desempenho agronômico da sucessão soja-milho por satélite, aéreo e terrestre: Regiões Geográficas Intermediárias de Campinas e Marília

• Processo: 25/12673-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de outubro de 2025
• Data de Término da vigência: 30 de setembro de 2027
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia
• Pesquisador responsável: Luiz Gustavo Nussio
• Beneficiário: Annelise Aila Gomes Lobo
• Instituição Sede: CENTRO AGRICULTURA TROPICAL SUSTENTAVEL/USP
• Vinculado ao auxílio: 24/15456-4 - Desenvolvimento de um sistema de monitoramento dinâmico e gestão de precisão para cultivo composto de soja e milho utilizando dados integrados de satélite, aerotransportado, terrestre e rede, AP.PFPMCG.TEM
• Assunto(s): Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Ciências Agrárias | Modelagem Em Agricultura | Sensoriamento Remoto | Ciências Agrárias

Resumo

A combinação de métodos de satélite, aéreos e terrestres para avaliar o desempenho agronômico permite a calibração precisa de modelos de predição relacionados ao crescimento, saúde, previsão de produtividade e estimativa de biomassa das culturas. O milho e a soja estão entre as culturas mais cultivadas globalmente. A sucessão de soja e milho é uma prática agrícola crucial, amplamente utilizada em muitas regiões, contribuindo significativamente para a sustentabilidade e a produtividade dos sistemas de cultivo. O sucesso agronômico dessa sequência é afetado por uma miríade de fatores, incluindo condições climáticas, variedades de solo, técnicas de manejo e a interação entre essas culturas em diversos cenários. Avanços em tecnologias de sensoriamento remoto, como imagens de satélite, dados de drones e medições terrestres, agora oferecem a oportunidade de obter uma compreensão aprofundada do desempenho das culturas em várias dimensões espaciais e temporais. Embora a medição em campo seja essencial para calibrar e ajustar modelos, ela costuma ser demorada e trabalhosa. Enquanto isso, sistemas de sensoriamento remoto podem coletar rapidamente dados multitemporais sobre a vegetação em áreas extensas, e o uso de dados de sensoriamento remoto está se tornando mais comum na pesquisa de vegetação. Em aplicações agrícolas práticas, o sensoriamento remoto é utilizado para estimar o índice de área foliar, a biomassa, o teor de clorofila e a altura das plantas por meio de diversas abordagens. Os resultados deste estudo serão publicados na forma de artigos científicos e apresentações em congressos.