Predição do teor de Nitrogênio em cana-de-açúcar por dados Hiperespectrais: Comparação de modelos preditivos

• Processo: 25/25210-5
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de fevereiro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia
• Pesquisador responsável: Peterson Ricardo Fiorio
• Beneficiário: Milena Moral Castilho
• Instituição Sede: Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (ESALQ). Universidade de São Paulo (USP). Piracicaba , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 24/10366-7 - Integração de sensores no manejo sustentável de nutrientes na cana-de-açúcar: desenvolvendo ferramentas na agricultura digital, AP.R
• Assunto(s): Fertilizantes nitrogenados Agricultura de precisão Modelagem Saccharum Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Adubação nitrogenada | Agricultura de precisão | Curva espectral | Modelagem | Saccharum spp | Sensoriamento Remoto | Sensoriamento Remoto

Resumo

A cana-de-açúcar representa um dos principais cultivos agrícolas do Brasil, sendo o nitrogênio um nutriente essencial para seu desenvolvimento. O monitoramento nutricional tradicional, baseado em análises laboratoriais de solo e tecido vegetal, apresenta limitações significativas como alto custo, uso de reagentes químicos nocivos e tempo considerável entre amostragem e obtenção de resultados. Neste contexto, a espectrorradiometria, obtenção de dados por meio da reflectância da folha, surge como alternativa promissora para o diagnóstico nutricional não destrutivo. Este projeto propõe investigar o potencial das curvas espectrais para determinação do teor de nitrogênio em cana-de-açúcar, explorando folhas frescas. A pesquisa buscará desenvolver modelos preditivos robustos, incorporando variáveis complementares aos dados espectrais e avaliando sua transferibilidade entre variedades e estágios de desenvolvimento, Os resultados poderão contribuir para o avanço do conhecimento científico sobre relações entre características espectrais e status nutricional da cana-de-açúcar, além de fornecer subsídios para o desenvolvimento de ferramentas práticas de diagnóstico nutricional, otimizando o manejo da adubação nitrogenada, aumentando a eficiência de uso de fertilizantes e reduzindo impactos ambientais. (AU)