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Monitoramento de sistemas integrados lavoura-pecuária por meio de sensoriamento remoto e agricultura de precisão para uma produção mais sustentável - rumo à agricultura de baixo carbono

Processo: 17/50205-9
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de julho de 2018 - 30 de junho de 2023
Área do conhecimento:Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola
Convênio/Acordo: Organização Holandesa para a Pesquisa Científica (NWO)
Pesquisador responsável:Paulo Sergio Graziano Magalhães
Beneficiário:Paulo Sergio Graziano Magalhães
Pesq. responsável no exterior: Ramon F. Hansen
Instituição no exterior: Delft University of Technology (TU Delft), Holanda
Instituição-sede: Núcleo Interdisciplinar de Planejamento Energético (NIPE). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Pesquisadores principais:
( Atuais )
João Francisco Gonçalves Antunes ; Rubens Augusto Camargo Lamparelli
Pesquisadores principais:
( Anteriores )
Jansle Vieira Rocha
Bolsa(s) vinculada(s):21/15001-9 - Metodologia para mapeamento e monitoramento de sistemas de integração lavoura-pecuária usando dados de sensoriamento remoto, BP.PD
20/06775-8 - Avaliação dos efeitos de sistemas de integração lavoura-pecuária e práticas de manejo associadas em processos de ciclagem de carbono no solo usando o modelo Agro-IBIS, BP.PD
20/02223-0 - Agricultura de precisão em sistemas intensificados lavoura-pasto, BP.PD
+ mais bolsas vinculadas 18/25473-2 - Influência do rigor geoestatístico na qualidade do mapeamento em agricultura de precisão, BP.MS
18/24493-0 - Agricultura de precisão em sistemas intensificados lavoura-pasto, BP.PD
18/24707-0 - Avaliação dos efeitos de sistemas de integração lavoura-pecuária e práticas de manejo associadas em processos de ciclagem de carbono e nitrogênio no solo usando o modelo Daycent, BP.PD
18/24985-0 - Metodologia para o mapeamento e monitoramento de diferentes sistemas de manejo de pastagens para Pecuária e sistemas mistos de Agricultura-Pecuária com sensoriamento remoto, BP.PD - menos bolsas vinculadas
Assunto(s):Agricultura de precisão  Agricultura sustentável  Sensoriamento remoto  Pastagens  Lavoura  Pecuária 

Resumo

O objetivo do estudo proposto é fornecer apoio ao programa brasileiro de agricultura de baixo carbono relacionado à sustentabilidade do ponto de vista da eficiência do uso da água, da produtividade e da qualidade do solo, explorando as capacidades dos dados de sensoriamento remoto e análise de precisão da agricultura. Este programa, criado em 2010, visa reduzir as emissões de gases de efeito estufa em 160 milhões de toneladas de dióxidos de carbono equivalentes anualmente até 2020 (CGIAR, 2017). Três principais medidas propostas incluem a estimulação de sistemas integrados de colheita-pecuária-silvicultura (ILPF), a recuperação de 15 milhões de pastagens degradadas em sistemas agrícolas mais produtivos e a fixação biológica de nitrogênio (EMBRAPA, 2017, IPAM, 2012). Através de dados de sensoriamento remoto e agricultura de precisão, buscamos comparar a eficiência do uso da água, a produtividade da biomassa e a qualidade do solo dos sistemas ILPF com os sistemas de produção agrícolas e de pastagens convencionais. A análise baseada em dados de sensoriamento remoto tem a vantagem única de determinar estados quantitativos e qualitativos (específicos para esta proposta) de processos relacionados com a agricultura em grandes áreas e longas séries temporais com altas resoluções espaciais. Os dados de sensoriamento remoto podem ser analisados em combinação com parâmetros de qualidade do solo. Essas análises podem ser usadas para delinear os benefícios de sustentabilidade relacionados aos sistemas ILPF e estimar o potencial de recuperação de pastagens (degradadas). Consequentemente, as autoridades brasileiras podem usar essas informações para reavaliar o sucesso e o potencial do programa e estimular o uso dos recursos oferecidos pelo Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento (MAPA) pelos agricultores para adotar as medidas do programa através da disseminação dos nossos científicos e estudos de caso. (AU)

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Publicações científicas (5)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DOS REIS, ALINY A.; WERNER, JOAO P. S.; SILVA, BRUNA C.; FIGUEIREDO, GLEYCE K. D. A.; ANTUNES, JOAO F. G.; ESQUERDO, JULIO C. D. M.; COUTINHO, ALEXANDRE C.; LAMPARELLI, RUBENS A. C.; ROCHA, V, JANSLE; MAGALHAES, PAULO S. G.. Monitoring Pasture Aboveground Biomass and Canopy Height in an Integrated Crop-Livestock System Using Textural Information from PlanetScope Imagery. REMOTE SENSING, v. 12, n. 16, . (18/24985-0, 17/50205-9)
CAMARGO, LIVIA ARANTES; DO AMARAL, LUCAS RIOS; DOS REIS, ALINY APARECIDA; BRASCO, THIAGO LUIS; GRAZIANO MAGALHAES, PAULO SERGIO. mproving soil organic carbon mapping with a field-specific calibration approach through diffuse reflectance spectroscopy and machine learning algorithm. SOIL USE AND MANAGEMENT, v. 38, n. 1, . (18/24985-0, 17/50205-9, 18/24493-0)
DA SILVA, YANE DE FREITAS; APARECIDA DOS REIS, ALINY; SAMPAIO WERNER, JOAO PAULO; VASCONCELOS VALADARES, RAFAEL; CAMPBELL, ELEANOR E.; AUGUSTO CAMARGO LAMPARELLI, RUBENS; MAGALHAES, PAULO SERGIO GRAZIANO; FIGUEIREDO, GLEYCE KELLY DANTAS ARAUJO. Assessing the capability of MODIS to monitor mixed pastures with high-intensity grazing at a fine-scale. GEOCARTO INTERNATIONAL, . (17/50205-9, 18/24707-0, 18/24985-0)
PEREIRA, F. R. DA S.; DE LIMA, J. P.; FREITAS, R. G.; DOS REIS, A. A.; DO AMARAL, L. R.; FIGUEIREDO, G. K. D. A.; LAMPARELLI, R. A. C.; MAGALHAES, P. S. G.. itrogen variability assessment of pasture fields under an integrated crop-livestock system using UAV, PlanetScope, and Sentinel-2 dat. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 193, . (17/50205-9, 18/24985-0)
RODRIGUEZ MIRANDA, DIANA ALEXANDRA; ALARI, FERNANDO DE OLIVEIRA; OLDONI, HENRIQUE; BAZZI, CLAUDIO LEONES; DO AMARAL, LUCAS RIOS; GRAZIANO MAGALHAES, PAULO SERGIO. Delineation of management zones in integrated crop-livestock systems. AGRONOMY JOURNAL, v. 113, n. 6, . (17/50205-9, 20/02223-0)

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