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Improving nitrogen use efficiency in sugarcane using remote sensing data linked to crop modeling and yield mapping technologies

Processo: 19/19246-6
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Doutorado Direto
Vigência (Início): 03 de fevereiro de 2020
Vigência (Término): 02 de fevereiro de 2021
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Agronomia - Ciência do Solo
Pesquisador responsável:José Eduardo Corá
Beneficiário:Hugo Miranda Faria
Supervisor no Exterior: Bruno Basso
Instituição-sede: Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias (FCAV). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Jaboticabal. Jaboticabal , SP, Brasil
Local de pesquisa : Michigan State University (MSU), Estados Unidos  
Vinculado à bolsa:17/18418-2 - Eficiência na adubação nitrogenada na cultura de cana-de-açúcar por meio da utilização de tecnologias de sensoriamento remoto, modelagem e de mapeamento da produtividade da cultura, BP.DD
Assunto(s):Sensoriamento remoto   Processamento de imagens   Fertilizantes nitrogenados   Veículos aéreos não tripulados

Resumo

O objetivo geral é desenvolver novos conhecimentos que possam levar a melhorias na avaliação da variabilidade do rendimento da cana e no gerenciamento de nitrogênio da cana. Para atingir esses objetivos, serão monitorados experimentos de campo de tratamento com nitrogênio com VANTs para validar os índices de vegetação usados para avaliar a absorção de N pela cana-de-açúcar e vincular dados sensoriais proximais à modelagem de culturas. O conhecimento e as ferramentas adquiridas com esse projeto proposto melhorariam os métodos e ferramentas para quantificar as necessidades de nitrogênio da cana-de-açúcar e ajudariam os agricultores a implementar sistemas de gerenciamento de nitrogênio eficientes e sustentáveis nos níveis da fazenda e da bacia hidrográfica. Embora a maioria das pessoas possam ver os benefícios de usar uma abordagem mais precisa para gerenciar as culturas com informações adicionais, as ferramentas fornecidas pela agricultura de precisão e outras tecnologias da informação ainda não passaram para o gerenciamento agrícola convencional. A crescente complexidade dos sistemas torna os cálculos de benefícios financeiros complicados e incertos, retardando sua adoção e difusão. Essas questões podem ser resolvidas melhorando o processo de tomada de decisão, integrando sistemas biofísicos avançados com modelos de decisão econômica e combinando soluções agrícolas de precisão com plataformas eletrônicas inovadoras para a extensão de novas soluções. Este projeto desenvolverá ferramentas de transferência de tecnologia (sistemas de apoio à decisão e modelos integrados de simulação biofísica e econômica) para disseminar o conhecimento e as soluções tecnológicas geradas durante o projeto para estudantes, extensão e partes interessadas. Nesse sentido, o projeto integrará componentes biofísicos, de extensão, educacionais e socioeconômicos para promover a adoção das soluções tecnológicas.