Calibração de Modelos Espectrais para Predição de Biomassa em Ecossistemas de Pastagens

Descrição

O estudo propõe a integração entre métodos tradicionais e tecnologias de agricultura de precisão para otimizar a quantificação da biomassa em pastagens de Brachiaria brizantha cv. Piatã. A pesquisa fundamenta-se na necessidade de substituir a gestão baseada na observação subjetiva por modelos baseados em dados, permitindo um ajuste preciso da capacidade de suporte do sistema e evitando a degradação do solo ou o desperdício de forragem. O experimento será conduzido entre junho de 2026 e junho de 2027 na Escola de Veterinária e Zootecnia da UFG, em Goiânia, utilizando uma área de 14 hectares dividida em seis piquetes sob lotação rotativa. A metodologia consiste em utilizar avaliações diretas, através do corte e pesagem de amostras coletadas semanalmente ou quinzenalmente, para calibrar modelos matemáticos alimentados por sensoriamento remoto. Serão coletados dados de múltiplas fontes, incluindo imagens orbitais do satélite Sentinel-2, imagens multiespectrais capturadas por drones e levantamentos LiDAR para caracterização volumétrica tridimensional da vegetação. Paralelamente, as amostras físicas passarão por análises laboratoriais para determinar o teor de matéria seca, a composição morfológica e os níveis nutricionais, como proteína bruta e fibras. O projeto também monitorará variáveis ambientais e de solo, como fertilidade, umidade e dados meteorológicos locais, visando correlacionar o clima com o potencial de acúmulo de forragem. Ao associar os índices de vegetação, como o NDVI, às medições reais de campo, o estudo buscará validar ferramentas que ofereçam ao gestor um mapa da disponibilidade de forragem em tempo real, promovendo a sustentabilidade e a eficiência produtiva no setor pecuário.