2022
A questão climática é urgente. Há poucas análises integradas de sistemas cafeeiros que considerem a combinação de fatores climáticos, sociais, econômicos e agrícolas para delimitar estratégias eficientes de adaptação e mitigação. As práticas disseminadas para resiliência ao setor são amplas, mas faltam estratégia…
2022
O Centro de Pesquisa em Inteligência Artificial – Brazilian Institute of Data Science (BI0S) tem como principal objetivo desenvolver soluções de estado da arte em ciência dos dados e inteligência artificial (IA), propondo soluções para problemas relevantes e conectando a academia, empresas, startups, a sociedade e o setor público em um ecossistema integrado de inovação…
2018-2021
O problema geral de interesse do projeto é a necessidade de aumento da disponibilidade e da qualidade de dados e informações úteis a três horizontes principais de planejamento agrícola, a partir da utilização de modelagem matemática e dados de satélites de última geração.
2014-2018
O principal problema abordado neste projeto é a necessidade de aumento da disponibilidade e qualidade de dados e informações úteis ao planejamento agrícola (especialmente para a geração de cenários de impactos das mudanças climáticas e para o zoneamento e monitoramento agrícolas), a partir da utilização de modelagem matemática e dados de satélites.
2015-2016
O objetivo deste projeto é desenvolver uma plataforma computacional capaz de integrar dados climáticos e de sensores remotos provenientes de diferentes bases de dados; e propor métodos computacionais para consistir os dados, preencher falhas, identificar padrões novos e relevantes que possam auxiliar no aperfeiçoamento de modelos de monitoramento e previsão de safras agrícolas.
2010-2014
Considerando cada vez maior a possibilidade que o clima já esteja mudando e de modo drástico, a principal providência a ser tomada é começar a desenvolver formas de adaptação das atividades humanas a estas mudanças, pois os custos e impactos à inação podem ser muito elevados.
2010-2014
Brazil is the first world producer of sugar cane. The State of Sao Paulo is the first national producer of sugar cane, contributing with more than 60% of national production. Due to the high relevance of production, it is important to have insurance estimates and surveys of areas cultivated with the crop. The progress of the different remote sensing techniques has allowed to use satellite images to monitor and assist the estimation of these areas.
2010-2014
Brazil in the largest sugar-cane producer of the world and has a privileged position to attend the national and world´s sugar and alcohol needs. This fact shows the importance of sugar-cane to the country and also the necessity of operational systems that can monitor the vegetation growth through the crop yield on a regional scale.
2009-2012
2009-2012
Predicting climatic events far in advance and with precision permits direct improvements in agricultural production. However, this forecasting depends on the analysis of enormous volumes of data collected by satellite, radars and sensors. Although technological advances have been made, the quantity and complexity of information remain challenges to meteorologists and agrometeorologists.
2008-2010
O conhecimento dos riscos climáticos e dos seus efeitos na fenologia das plantas agrícolas é indispensável no planejamento de uma política coerente e eficaz de desenvolvimento do agronegócio nacional.