Variabilidade espacial de classes e atributos de solos para definição de zonas de manejo de café em Minas Gerais

• Processo: 25/27874-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de janeiro de 2026
• Data de Término da vigência: 31 de dezembro de 2026
• Área de conhecimento: Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
• Pesquisador responsável: Sérgio Henrique Godinho Silva
• Beneficiário: Amanda Hellen Prado Neto
• Instituição Sede: Escola de Ciências Agrárias. Universidade Federal de Lavras (UFLA). Lavras , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 21/06968-3 - Da semente à xícara: internet das coisas na cadeia produtiva de cafés de qualidade, AP.TEM
• Assunto(s): Pedometria Sensoriamento remoto
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Mapeamento de Solos | Pedometria | Sensoriamento Proximal | Sensoriamento Remoto | Pedometria

Resumo

O solo se apresenta de forma contínua na paisagem, mas de forma heterogênea em termos de classes e atributos. Conhecer essa variabilidade espacial de classes e atributos de solos tende a ser fundamental para tomadas de decisão em relação ao uso e manejo mais apropriados. Nos últimos anos, várias ferramentas têm auxiliado nesta tarefa, como sensores próximos e remotos e, ao conhecer essa variabilidade, tem sido possível estabelecer zonas de manejo das culturas e escolha de cultivares. Este plano de trabalho tem por objetivo mapear as classes e atributos de solos de fazenda de café no sul de Minas Gerais, testando-se diferentes conjuntos de dados para se chegar na definição de zonas de manejo de solos. A área de estudo é uma fazenda de café localizada em Nepomuceno, Minas Gerais, com aproximadamente 18 ha. A área já vem sendo cultivada a pelo menos 5 anos. Amostras de solos serão coletadas em grid regular na área e submetidas a análises de textura, fertilidade, matéria orgânica e com sensores próximos (fluorescência de raios-X portátil, susceptibilímetro magnético e sensor de cores. Diferentes técnicas de mapeamento digital de solos serão testadas para a espacialização de classes e atributos e análises de clusters serão adotadas para a separação de grupos de solos semelhantes para fins de manejo. Espera-se: i) encontrar quais atributos de solos mais contribuem para a sua diferenciação; ii) quantificar a importância de sensores próximos e remotos na definição de zonas de manejo; e iii) determinar quais fatores (classes ou atributos de solos, dados de sensores, etc.) mais se relacionam com a produtividade do café. (AU)