Bolsa 24/13229-0 - Agricultura de precisão, Aprendizado computacional - BV FAPESP
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Complementariedade de técnicas de sensoriamento proximal e orbital para exploração da variabilidade dos solos

Processo: 24/13229-0
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Data de Início da vigência: 01 de dezembro de 2024
Data de Término da vigência: 31 de março de 2026
Área de conhecimento:Ciências Agrárias - Engenharia Agrícola
Pesquisador responsável:Lucas Rios do Amaral
Beneficiário:João Vítor Fiolo Pozzuto
Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Agrícola (FEAGRI). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
Vinculado ao auxílio:22/03160-8 - Mapeamento da variabilidade espacial dos solos e amostragem otimizada com o apoio de técnicas de sensoriamento: bases para uma agricultura de precisão mais eficiente e sustentável, AP.PNGP.PI
Assunto(s):Agricultura de precisão   Aprendizado computacional   Condutividade elétrica   Espectroscopia   Fertilidade do solo   Sensoriamento remoto
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:Agricultura de precisão | aprendizado de máquinas | condutividade elétrica | Espectroscopia | Fertilidade do Solo | Sensoriamento Remoto | Agricultura de Precisão

Resumo

A utilização de sensores para mapeamento da variabilidade espacial de lavouras já é consolidada por meio de vários sensores na agricultura de precisão, porém, pouco é estudada a complementariedade/redundância destes. Para isso, este trabalho objetiva verificar se as diferentes técnicas de sensoriamento de solo são complementares entre si, estudadas tanto de uma perspectiva não supervisionada (somente os sensores), quanto supervisionadas para atributos físico-químicos de solos e produtividade de grãos. Serão utilizadas três áreas agrícolas no estado de São Paulo, nos municípios de Caiuá (200ha - 2am/ha), Cosmópolis (103ha - 6am/ha) e Sales Oliveira (72ha - 6am/ha), onde foram coletadas amostras de fertilidade do solo, Condutividade Elétrica aparente (CEa), susceptibilidade magnética (SM), espectros VIS-NIR e XRF e bandas de uma imagem sintética de solo exposto (SYSI). A complementariedade/redundância será estudada por meio da colinearidade (Correlação linear de Spearman, VIF e CI), grupamento por PCA, regressão linear múltipla (RLM stepwise) e PLSR, além de regressão não-linear, por Random Forest (RF).

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