Autor(es)

Furuya, Danielle Elis Garcia ; Bolfe, Edson Luis ; Da Silveira, Franco ; Barbedo, Jayme Garcia Arnal ; Da Silva, Tamires Lima ; Romani, Luciana Alvim Santos ; Castanheiro, Leticia Ferrari ; Gebler, Luciano

• Tipo de documento: Artigo Científico
• Fonte: CLIMATE; v. 13, n. 10, p. 24-pg., 2025-09-28.

Resumo

Hailstorms are a major climatic threat to apple production, causing substantial economic losses in orchards worldwide. Anti-hail nets have been increasingly adopted to mitigate this risk, but the scientific literature on their effectiveness and future applications remains scattered, especially considering advances in digital agriculture. This study synthesizes current knowledge on the use of anti-hail nets in apple orchards through a systematic review and explores future perspectives involving digital technologies. A PRISMA-based review was conducted using three databases, revealing information regarding the studied countries, netting colors, and apple varieties, among others. A clear research gap was identified in integrating anti-hail nets with remote sensing and Artificial Intelligence (AI). This paper also analyzes studies from Vacaria, Brazil, a key apple-producing region and part of the Semear Digital project, highlighting local efforts to use hail netting in commercial orchards. Potential applications of AI algorithms and remote sensing are proposed for hail netting assessment, orchard monitoring, and decision-making support. These technologies can improve predictive modeling, quantify areas, and enhance precision management. Findings suggest combining traditional protective methods with technological innovations to strengthen orchard resilience in regions exposed to extreme weather. (AU)

• Processo FAPESP: 24/05205-4 - Desenvolvimento de métodos de mapeamento de uso da terra baseados em dados multisensores e algoritmos de aprendizado de máquina
• Beneficiário: Danielle Elis Garcia Furuya
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 22/09319-9 - Centro de Ciência para o Desenvolvimento em Agricultura Digital - CCD-AD/SemeAr
• Beneficiário: Silvia Maria Fonseca Silveira Massruhá
• Modalidade de apoio: Auxílio à Pesquisa - Centros de Ciência para o Desenvolvimento
• Processo FAPESP: 24/10569-5 - Cenário global de desenvolvimento tecnológico para agricultura digital
• Beneficiário: Tamires Lima da Silva
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 25/05985-2 - Análise de estresses em culturas agrícolas por meio de aprendizado profundo e imagens de sensoriamento remoto e proximais
• Beneficiário: Letícia Ferrari Castanheiro
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado
• Processo FAPESP: 23/12215-3 - Proposição de Estratégias para Superar as Barreiras que Dificultam a Implementação das Tecnologias da Agricultura 4.0: um estudo de caso nos Distritos Agro-Tecnológicos (DATs)
• Beneficiário: Franco da Silveira
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Pós-Doutorado