Peterson Ricardo Fiorio.

O trabalho tem por objetivo o mapemanto do uso e ocupação do solo, com prioridade para as áreas de café. Esse estudo em questão será realizado nos municípios de Monte Carmelo e Nova Rezende, sendo as principais etapas de execução: (a) Definição da área de interesse e planejamento das datas; (b) Criação de banco de dados georreferenciado; (c) Processamento de imagens de satélite; (d) Fotointerpretação das imagens e subdivisão em quadrículas; (e) Validação do mapa de uso e ocupação do solo e produto final.

O curso teve por objetivo nivelar os conhecimentos em geotecnologias, capacitando assim os profissionais da FUNAI a operacionalizar o Centro de Monitoramento Remoto (CMR). Para tanto, serão abordados os conhecimentos básicos relacionados à atividade de Sensoriamento Remoto (SR) e Sistema de Informações Geográfica (SIG) com ênfase em interpretação visual e digitalização em tela de imagens orbitais

Fertilização a base de nitrogênio (N), fósforo (P) e potássio (K) é uma das práticas agrícolas fundamentais para o desenvolvimento da cana-de-açúcar, influenciando na produtividade e qualidade tecnológica. Atualmente, a principal técnica para quantificação de nutrientes é análise de solo e tecidos vegetais, que é inviável em larga escala, possui custos elevados e utiliza produtos químicos. Nesse sentido, propomos desenvolver tecnologias integradas empregando sensores espectrais laboratoriais e aerotransportados, para otimizar a predição e espacialização da condição nutricional da cana-de-açúcar. As primeiras coletas e análises serão realizadas no experimento instalado no Centro de Tecnologia Canavieira (CTC), Piracicaba SP. Com cinco variedades de cana e quatro adubações de NPK. Será coletado dados espectrais de folhas em laboratório (espectrorradiometro FieldSpec), dossel (Aeronaves Remotamente Pilotadas - RPA) e agronômicos, em diferentes estágios fenológicos: 60, 120, 180 e 240 dias após o corte DAC, por dois ciclos produtivos. Em seguida será avaliado: i) ajustes da intensidade de reflectância das bandas multiespectrais com base na assinatura hiperespectral foliar de laboratório; ii) adicionar nos modelos para folhas frescas, variáveis relacionadas as interações entre planta e nutrientes; iii) explorar o potencial de modelos espectrais para amostras processadas (secas e moídas) para cana-de-açúcar, abrangendo diferentes variedades; e iv) testar a transferibilidade dos modelos entre estágios vegetativos, em diferentes regiões. As inovações mencionadas oferecem benefícios tanto para os produtores quanto para a indústria, incluindo a redução no tempo de coleta de informações nutricionais da cultura, diminuição dos custos associados às análises químicas, a redução do uso de reagentes químicos na quantificação dos nutrientes.

This project will be the continuation of the CANOPIES project, carried out between 2019 - 2024 in collaboration between the University of São Paulo and Wageningen University (Netherlands). In the first phase of the CANOPIES project, pioneering farms were identified in the state of São Paulo where different innovative agroforestry systems (SAFs) were implemented. These SAFs represent a gradient of complexity, ranging from relatively simple systems such as livestock-forest integration to highly complex systems such as successional agroforestry. Because they are examples of sustainability, these farms have been integrated into the international Global Network of Lighthouse Farms, which is coordinated by Wageningen University.

O ecossistema pastagem ocupa aproximadamente 19 do território brasileiro e desempenha importante papel ecológico, econômico e social. Sistemas produtivos que utilizam métodos de pastejo rotativo e carga animal variável requerem constantes medições de produtividade e qualidade da pastagem para adequar a taxa de lotação de animais nas áreas e ajustar a formulação da dieta, tarefa inviável para os métodos tradicionais. Nesse contexto, o objetivo desse projeto é realizar uma análise espacial e temporal da produtividade e qualidade de pastagem cultivada com dados de sensoriamento remoto hiperespectrais (laboratório) e multiespectrais (aéreo e orbital) adquiridos por sensores em múltiplas plataformas e técnicas de aprendizado de máquina. Espera-se obter com a pesquisa informações acerca da variabilidade espacial e temporal da produtividade e qualidade da pastagem e sua relação com os produtos oriundos do sensoriamento remoto. Os resultados também servirão de base para método de manejo da pastagem, fornecendo suporte a tomada de decisão em tempo hábil.

O desmatamento na Amazônia brasileira tem atraído grande sensibilização mundial devido a sua importância na regulação do clima e na conservação da biodiversidade. Com as elevadas taxas de conversão de ecossistemas naturais em sistemas de produção agrícola em terras privadas, torna-se fundamental o monitoramento dessas áreas para a redução das taxas de desmatamento e o cumprimento da legislação ambiental. A região sul da Bacia Amazônica tem sofrido modificações intensas nas últimas décadas, devido à criação extensiva de gado e expansão da produção de commodities agrícolas. Portanto, o presente projeto tem como objetivo avaliar o desempenho do monitoramento do desmatamento em áreas privadas no município de Apuí AM, baseado em imagens Sentinel e em processamento computacional em nuvem, comparando-o ao sistema de alerta de desmatamento SAD. E estimar as emissões de CO2 associadas ao desmatamento para o período de 2021-2023. O uso de imagens de satélite de observação da Terra permite o monitoramento de extensas áreas, principalmente em regiões de difícil acesso. Um sistema de monitoramento capaz de criar alertas e discriminar a propriedade em que o desmatamento ocorreu, torna a implementação da Lei de Proteção da Vegetação Nativa um processo mais eficiente.

Este projeto utilizara dados base e tecnologias desenvolvidas no tematico 2014-22262-0 hora sendo finalizado, expandindo/agregando valor ao investido, porem, direcionado a novos e inéditos objetivos, gerando novas informações para todo o Brasil com inserção internacional. Segue a descrição. A necessidade global relativa aos desafios existenciais por segurança de alimentos, água, energia com manutenção da biodiversidade, da saúde humana, bem como mitigar as mudanças climáticas, nunca foi tão necessário em focar em como o solo funciona para ajudar nossa civilização. A qualidade e saúde do solo são componentes primários na solução destes desafios. Apesar dos esforços da sociedade científica nas mais diversas áreas (conservação, microbiologia, fertilidade, planejamento, entre outras), não há como avançar, sem que a base de todo o processo, o solo, seja adequadamente entendido. Recente artigo no The Guardian foi descrito que o deflorestamento, as queimadas, o aquecimento global e a necessidade da preservação têm levado a mídea e as políticas públicas a focar nos temas planta e clima. Em contrapartida, o solo é, proporcionalmente tratado como um mero coadjuvante, apesar de estar nele todo um outro mundo de diversidade cuja dinâmica impacta na segurança alimentar, água, estoque de carbono e no próprio clima (https://amp-theguardian-com.cdn.ampproject.org/c/s/amp.theguardian.com/environment/2021/apr/16/poor-mans-rainforest-stop-treating-soil-like-dirt-aoe ). Para tanto, é necessário a obtenção de dados temáticos de atributos do solo, desde a superfície até em profundidade, como fonte primária para a sua compreensão. O contexto geral da presente proposta é a de determinar a QS do Brasil através das geotecnologias, e avaliar a sua relação com questões de interesse nacional como uso da terra, agricultura e mudanças climáticas. Para atingir este objetivo, o projeto terá como inovação o desenvolvimento de uma metodologia integrada via geotecnologias+geoprocessamento+pedotransferência+funções-do-solo que permita mapear, com alta resolução espacial (30 m) a QS da superfície e subsuperfície de todo o território brasileiro. Nesse contexto, serão utilizados dados de sensoriamento remoto e algoritmos de aprendizado de máquina com processamento em nuvem, que permitirão avaliar a QS com fatores agrícolas e ambientais. A área de estudo tem cobertura para toda a extensão geográfica do Brasil. A metodologia compreende a obtenção de indicadores de QS a partir da aquisição e harmonização de dados do projeto temático FAPESP (2014/22262-0) e do banco FEBR, para ajustar modelos e realizar predições espaciais (0-5, 5-15, 15-30, 30-60 e 60-100 cm de profundidade) utilizando covariáveis de sensoriamento remoto, mapeamento digital de solos e pedotransferência. Tais indicadores serão interpretados utilizando equações de transformação não lineares: "mais é melhor", "menos é melhor", e "ponto médio ótimo".Posteriormente, os indicadores serão ponderados, de acordo com as funções do solo que cada um representa, e integrados, mediante uma abordagem aditiva, em um índice de QS para cada uma das cinco profundidades indicadas. Os mapas de QS serão validados a partir de 50 áreas piloto (áreas menores com maior controle) estabelecidas em regiões estratégicas do Brasil. Os mapas também serão avaliados (por cruzamento) com: i) mapas de uso e cobertura da terra, gerados pelo MapBiomas para o período de 1985 a 2019, ii) mapas de potencial de produção de soja gerados neste projeto, e, iii) com mapas de projeções climáticas futuras obtidos pelo WorldClim entre 2021 e 2100. As informações geradas por este projeto serão disponibilizadas publicamente a partir de uma ferramenta web interativa que será desenvolvida nas etapas finais do cronograma. O legado destes dados será diretamente para toda a comunidade da Ciência do Solo, bem como Projetos Institucionais como o PronaSolos.

O objetivo deste projeto consiste no desenvolvimento de sistemas preditores da produtividade de cana-de-açúcar, em regiões do estado de São Paulo (SP), com base nos principais pilares de produção da cultura (i.e., solo, clima e variedade da cana) e dados de sensoriamento remoto a partir de técnicas de aprendizado de máquina. Dados de sensoriamento remoto e agrometeorológicos serão utilizados para comparação de dois métodos de estimativa de produtividade da cana-de-açúcar a nível regional: i) modelo empírico agrometeorológico-espectral com algoritmos de aprendizado de máquina e, ii) integração de dados de sensoriamento remoto com modelos de crescimento de cultura. Para isso, os dados de sensoriamento remoto serão obtidos de imagens do satélite Sentinel-2 (variáveis espectrais: bandas e índices de vegetação), bem como informações agronômicas e climáticas. Os dados agronômicos serão obtidos em talhões de produção de cana-de-açúcar em quatro regiões de SP que correspondem a variedade, tipo de solos, estágio de corte, ambientes de produção, etc. Ainda, dados climáticos, como precipitação, temperatura e radiação também serão inseridos nos modelos. Os modelos empíricos serão criados de forma regional e com base nas variáveis agrometeorológicas e espectrais de cada área de estudo, utilizando algoritmos de aprendizado de máquina. Para o aprimoramento da estimativa de produtividade, em nível regional, serão utilizados indicadores de crescimento da cultura derivadas de dados de sensoriamento remoto (p.e., índice de área foliar- IAF), a partir da inserção de informações espectrais em modelos de crescimento de culturas e, os resultados estimativos serão comparados com os dos modelos empíricos. A criação de modelos estimativos de produtividade da cana-de-açúcar, a partir de imagens de satélite possibilita o monitoramento espaço-temporal da cultura e, é relevante para tomadas de decisão dos domínios envolvidos no setor sucroenergético como produtores, empresas, usinas e bancos, no apoio a produção de biomassa e biocombustíveis, bem como no auxílio em políticas públicas de mudanças climáticas.

objetivo geral deste projeto é gerar um arcabouço científico para avaliar, ordenar e planejar práticas de manejo e restauração de solo em áreas de cultivo convencional e SAF. As questões científicas que norteiam este projeto são: 1) Qual o conjunto mínimo de indicadores que podem ser utilizados para definir estratégias de uso e manejo de SAFs, sendo estes capazes de conciliar a manutenção da integridade ecológica e o fornecimento de um portfólio de SE que atenda às demandas locais, regionais e globais?; 2) Como mapear e quantificar a oferta atual e potencial das funções e SE nessas paisagens, usando critérios de diagnóstico, uso e práticas de manejo do solo, água e biodiversidade?; 3) Como a complexidade dos SAFs influencia o fornecimento de SE?; 4) Como esses resultados podem ajudar a melhorar a sustentabilidade da produção agrícola em paisagens tropicais multifuncionais e garantir o bem-estar dos ecossistemas e dos seres humanos?. Para responder a essas questões, foram definidos estabelecidos os seguintes objetivos específicos: a) definir um conjunto de indicadores (objetivos e mensuráveis) das funções do solo associadas com serviços ecossistêmicos em SAFs; b) desenvolver um modelo da relação entre a complexidade estrutural dos SAFs e oferta SE; c) identificar caminhos de transição eficazes para sistemas produtivos sustentáveis, tendo como base em observações de campo em sistemas consolidados com e de diferentes manejos; d) identificar políticas públicas e privadas que possam contribuir para a transição dos atuais sistemas de produção para outros mais sustentáveis (SAF e ICLS).

Objetiva-se montar um banco de dados com padrões de solos via espectro que possam ser acessados pela comunidade e com isso implementar a sua utilização em futuros levantamentos de solos. O segundo tema trata do desenvolvimento de um mapa de solos detalhado por meio de geotecnologias, numa importante região, a de Piracicaba, SP. Para tanto, serão realizados vários subprojetos. Um deles será o de compartimentar as principais regiões fisiográficas pelos aspectos geológicos (estratigrafia) e geomorfológicos ( superfícies geomórficas) . Também será montado um mosaico com imagens de satélite corrigidas para reflectância objetivando observar a superfície do solo quando exposto (p. ex.: logo após preparo do solo com aração). Toda a região será sobrevoada por um sensor aéreo hiperespectral com 620 bandas, que permitirá relacionar as características espectrais dos solos via imagem de maneira mais detalhada. Trabalhos de fotopedologia em software 3D para avaliação estratigráfica humana serão realizados. Dentro dos diferentes compartimentos fisiográficos, serão alocados várias transeções, na forma de faixas do terreno que englobem todas as unidades de paisagem regionais, desde divisores de água até os canais de drenagem; nessas faixas os solos serão delimitados por processos convencionais e prospecções será feitas para coleta de amostras de horizontes dos solos. As amostras de terra serão analisadas em laboratório e por sensor obtendo se um banco de dados espectrais (BDE). Com o BDE, mais todas as camadas de informações, serão escolhidas três áreas piloto. Esta área será sobrevoada por um VANT com câmera infravermelha e Lidar como base de informação detalhada adicional. Na área será realizado um trabalho minucioso de campo através de geotecnologias com equipamentos geotecnológicos (espectroradiômetro de campo, colorímetros, GPS, condutivímetro, susceptibilidade magnética, gamaespectrômetro, radar, computadores e sistemas de informação geográficos), com equipamento de avaliação pontual. Tais equipamentos darão apoio à decisão do pedólogo nas interpretações e mapeamento de solos insitu em tempo real. Somados todos os conhecimentos adquiridos, a metodologia será aplicada na grande região a ser mapeada num nível detalhado, e baseado num misto de tradicional e geotecnológico. Com este projeto, esperasse ter como resultado dois produtos: uma biblioteca espectral de solos disponível ao público e um mapa de solos detalhado, em nível de séries de solo.

Este trabalho tem por objetivo estudar a aplicação do sensoriamento remoto no monitoramento do nitrogênio na cultura da cana-de-açúcar, utilizando para tanto um sensor hiperespectral de campo. As avaliações serão realizadas em diferentes fases de desenvolvimento da cultura em áreas experimentais da Agência Paulista de Tecnologia dos Agronegócios que estuda o efeito de diferentes doses de nitrogênio em algumas variedades de cana-de-açúcar. Serão realizadas leituras espectrais da folha e do dossel; folhas serão coletadas e enviadas ao laboratório de análise foliar para se determinar o teor de nitrogênio, esses dados serão utilizados para gerar modelos espectrais de regressão linear múltipla para predizer o Teor Foliar de Nitrogênio, detectando assim os comprimentos de onda que mais se relacionam com o estado nutricional de nitrogênio da planta. Este trabalho pretende mostrar resultados que possam nortear futuras aplicações de dados espectrais no monitoramento da adubação Nitrogenada em cana-de-açúcar, como novas pesquisas e desenvolvimento de sensores dedicados à cultura.

PROJETO FINEP - Agricultura de Precisão - Coordenador : Prof. José Paulo Molin
Sub-Projeto:Avaliação do comportamento espectral de culturas agricolas em campo e em imagens orbitais

Projeto desenvolvido junto a ESALQ, para obtenção do Título de Mestre em Agronomia