SENSORIAMENTO REMOTO DE LEPIDÓPTEROS DESFOLHADORES EM PLANTAÇÕES DE EUCALIPTO COM SENSORES SENTINEL
Palavras-chave: Pragas Florestais; Lepidópteros; Manejo Integrado; Pragas, Radar, Silvicultura de Precisão, Machine Learning.
O cultivo de eucalipto é de extrema importância para o setor florestal do Brasil, sendo a principal fonte de matéria-prima. No entanto, como em qualquer outra cultura, a presença de insetos-praga, especialmente lepidópteros desfolhadores, podem prejudicar significativamente a produtividade. Portanto, é essencial monitorar a infestação e os danos causados por essas pragas, a fim de minimizar as perdas para os agricultores. O sensoriamento remoto se apresenta como uma ferramenta eficaz nesse contexto. Este estudo aborda o sensoriamento remoto com as ferramentas Sentinel 1 e Sentinel-2 para a detecção e monitoramento de áreas infestadas com lagartas desfolhadoras em plantações florestais. O sensoriamento remoto será empregado para identificar áreas danificadas por lepidópteros desfolhadores, bem como a capacidade de detectar danos por meio de imagens. Dessa forma, o objetivo do trabalho é avaliar a eficácia da tecnologia machine learning com satélites Sentinel-1 e sensor Sentinel-2 para a detecção e monitoramento de lepidópteros desfolhadores em plantações de eucalipto. O desenvolvimento desse trabalho permitirá a antecipação da tomada de decisão para estes insetos-praga, para melhor redução de perdas na produção, custos de controle e impactos ambientais. Além disso, a solução proposta se encontra alinhada as atuais demandas de minimização do emprego de substâncias químicas, requeridas por órgãos certificadores ambientais Forest Stewardship Council (FSC), Programa Brasileiro de Certificação Florestal (Cerflor).