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Sensoriamento remoto de alta resolução para agricultura digital

Processo: 21/06029-7
Modalidade de apoio:Auxílio à Pesquisa - Temático
Vigência: 01 de agosto de 2022 - 31 de julho de 2027
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Geociências - Geodésia
Pesquisador responsável:Antonio Maria Garcia Tommaselli
Beneficiário:Antonio Maria Garcia Tommaselli
Instituição Sede: Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Presidente Prudente. Presidente Prudente , SP, Brasil
Pesquisadores principais:
Aluir Porfírio Dal Poz ; Nilton Nobuhiro Imai ; Rouverson Pereira da Silva
Pesquisadores associados: Bruno Sérgio Vieira ; David Ferreira Lopes Santos ; David Luciano Rosalen ; Edemar Moro ; Fabio Fernando de Araujo ; Fernanda Sayuri Yoshino Watanabe ; Gelci Carlos Lupatini ; George Deroco Martins ; João Carlos Cury Saad ; Maria de Lourdes Bueno Trindade Galo ; Mauricio Galo ; Milton Hirokazu Shimabukuro ; Odair Aparecido Fernandes ; Paulo de Oliveira Camargo ; Raul Queiroz Feitosa
Auxílios(s) vinculado(s):22/11647-4 - EMU concedido no processo 2021/06029-7: Laser Scanner Terrestre FARO Focus Premium 70, AP.EMU
Bolsa(s) vinculada(s):22/12750-3 - Levantamento e processamento de dados de sensoriamento remoto aéreo e terrestre em áreas de capim e soja, BP.TT
22/12681-1 - Geração de nuvens de pontos multiespectrais por um sistema terrestre móvel, BP.IC
Assunto(s):Fotogrametria  Sensoriamento remoto  Agricultura digital  Sistemas de navegação global por satélite 
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Fotogrametria | Imagens Multiespectrais | Integração de dados espaciais | Sensoriamento remoto proximal | Varredura a laser | Veículo Aéreo Remotamente Pilotado | Fotogrametria

Resumo

Os desafios que a agricultura enfrentará nos próximos anos exigem a assimilação e desenvolvimento de novas tecnologias para aumentar a produtividade de modo sustentável. A incorporação da agricultura digital é um dos caminhos para fazer face à estes desafios e isso inclui o uso de sensoriamento remoto de alta resolução, posicionamento GNSS (Global Navigation Satellite System) acurado, análise espacial e Inteligência Artificial (IA). O objetivo principal deste projeto é estudar a utilização em agricultura digital de dados e imagens multirresolução e multitemporais coletados por distintas plataformas e múltiplos sensores, envolvendo sensores ativos e passivos, multi e hiperespectrais, embarcados em veículos aéreos remotamente pilotados e sistemas terrestres móveis. Serão desenvolvidos sistemas físicos, técnicas e software para a aquisição, processamento e análise destes dados visando a detecção de patógenos, deficiências nutricionais, predição de produção e impacto econômico. Serão desenvolvidos sistemas para coleta de dados multiespectrais, hiperespectrais, de varredura a LASER georreferenciados os quais serão fundidos em estruturas de dados tridimensionais, englobando as vistas aéreas e terrestres, reduzindo oclusões e propiciando o desenvolvimento e aplicação de técnicas de IA específicas para dados tridimensionais multitemporais. São aspectos importantes deste projeto as ênfases na acurácia dos dados geoespaciais com vistas ao uso de dados multitemporais, o uso de técnicas de IA que explorem o conhecimento existente. Serão exploradas múltiplas cooperações internacionais e uma rede de pesquisa local. (AU)

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