09 de Janeiro de 2018
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O projeto está em desenvolvimento sob a coordenação do professor do Departamento de Solos e Adubos da FCAV/Unesp, campus de Jaboticabal, José Eduardo Corá e colaboração dos docentes do mesmo departamento, a professora Carolina Fernandes e o professor Edson Luiz Mendes Coutinho, assim como estudantes de pós-graduação e graduação.
Além disso, a pesquisa conta com a colaboração do professor e pesquisador Bruno Basso e sua equipe, do Departament of Earth and Enviromental Science da Michigan State University, EUA. O projeto é financiado pela FAPESP na modalidade Projeto Temático.
O professor Corá está desenvolvendo um projeto que consiste no estudo da cultura da cana-de-açúcar, visando melhorias na determinação da variabilidade espacial da produtividade e no manejo do solo.
Segundo o professor, a pesquisa se desenvolverá durante cinco anos, e será dividida em três partes:
1- Determinar as zonas homogêneas de manejo em cana-de-açúcar, de modo a definir zonas com produção estáveis e não estáveis;
2- Determinar a melhor época e dose de nitrogênio baseando-se em imagens obtidas com sensores embarcados em drones;
3- Desenvolver modelos para estimar a produtividade da cana-de-açúcar, levando em consideração os diversos fatores de produção como as condições de clima, do solo e características da planta (cultura), visando prever o comportamento da cultura para melhorar o manejo da mesma em diferentes condições e situações, de maneira para acelerar a obtenção de resultados.
O professor explica, que para atingir tais metas, será desenvolvido um trabalho com novas tecnologias, para que o resultado seja mais preciso e rápido.
"Para atingir as metas propostas, experimentos de campo, envolvendo doses e épocas de aplicação de fertilizante nitrogenado na cultura de cana-de-açúcar, serão monitorados com sensores óticos, embarcados em drones ou aeronaves, e por meio de imagem de satélite, visando validar índices de vegetação utilizados para avaliar a absorção de N (nitrogênio) pela cultura", disse o professor Corá.
Os dados obtidos com sensoriamento remoto, durante a pesquisa, serão utilizados para alimentar modelos matemáticos para estimar o desempenho e produtividade da cultura. O modelo irá fornecer abordagem integrada para calcular taxa variável de N ideal usando previsões das condições do clima.
O professor destaca ainda que, "o conhecimento e ferramentas esperadas pelo presente trabalho contribuirão para melhorar os métodos e ferramentas utilizadas para quantificar as necessidades de N demandadas pela cultura de cana-de-açúcar, assim como auxiliar produtores a implementar sistemas de gestão de N mais eficientes e sustentáveis".
É importante ressaltar que, embora, os benefícios de se usar abordagens mais precisas para gerenciamento da produção agrícola sejam conhecidos, as ferramentas fornecidas pela agricultura de precisão e outras tecnologias da informação ainda não atingiram de forma plena e consistente a gestão agrícola como um todo.
"A complexidade do sistema agrícola dificulta avaliação dos benefícios financeiros da utilização de novas tecnologias, retardando a sua adoção e difusão. No entanto, esse fato pode ser superado por meio de melhorias do processo de tomada de decisão, integrando tecnologias disponíveis, modelos de decisão econômica e plataformas inovadoras" disse o professor.
O professor ressalta ainda, que o projeto, além de ter o objetivo de buscar melhorias na produção de cana-de-açúcar, ele visa também, desenvolver ferramentas de transferência de tecnologia (sistemas de apoio à decisão e modelos de simulação biofísico e econômico integrados) para disseminar o conhecimento e soluções tecnológicas geradas para estudantes e profissionais interessados em promover adoção de soluções tecnológicas.
Fonte: Unesp – 08/01/2018
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