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01/08/2018 - 31/07/2021

Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação

O Brasil está passando por um processo consistente de modernização da agricultura, por meio da adoção tanto de máquinas de última geração quanto de ferramentas de Tecnologia da informação (TI) para gestão informatizada das lavouras. A mecanização e a informatização, aliadas ao fortalecimento do agronegócio, tem sido motores da consolidação de um segmento internacionalmente notável pela produtividade, eficiência e competitividade. Neste sentido, a adoção da Agricultura de Precisão em programas de manejo de pragas constitui-se uma alternativa à agricultura tradicional, que apresenta práticas que tem provocado impactos ambientais e custos desnecessários ao produtor. O Manejo Integrado de Pragas (MIP) refere-se à integração de diferentes ferramentas para a otimização do controle de pragas agrícolas. O emprego conjunto das diferentes ferramentas, de maneira planejada e em harmonia, é a base para o sucesso de um programa de MIP. Novas ferramentas de controle estão sendo disponibilizadas para utilização no MIP, como o controle biológico, por meio da liberação de inimigos naturais. Contudo, o uso eficiente bem como a adoção destas ferramentas é dependente de uma correta amostragem ou monitoramento das populações de pragas, e também da apropriada integração das informações. Atualmente as práticas de monitoramento e liberação de agentes de controle biológico são constituídos essencialmente como um trabalho manual e laborioso, diminuindo assim, consideravelmente seu emprego e, muitas vezes, limitando a implementação do MIP adequadamente. Neste contexto, os sistemas computacionais embarcados, aliados ao emprego de técnicas de inteligência artificial, tem permitido o desenvolvimento de tecnologias, as quais são capazes de superar tais dificuldades, tanto no monitoramento quanto na liberação de agentes de controle biológico. Assim, este projeto pretende investigar a utilização de armadilhas inteligentes e veículos aéreos não tripulados no MIP, como ferramentas da Agricultura de Precisão. Sendo utilizadas técnicas de visão computacional, inteligência artificial e redes de sensores sem fio.