Superando os graus-dia: delineamento de estudo para uma nova abordagem de previsão do Percevejo Barriga-Verde (Dichelops spp.)

Abstract

Este estudo delineia uma abordagem inovadora para a previsão do percevejo barriga-verde (Dichelops spp.) em culturas de soja, milho e trigo, superando as limitações dos métodos tradicionais de observação e dos modelos de graus-dia. A finalidade principal consiste em desenvolver um sistema preditivo robusto, fundamentado em tecnologias da Agricultura 4.0, para otimizar o Manejo Integrado de Pragas (MIP). A metodologia proposta integra sensoriamento contínuo de variáveis ambientais e comportamentais em ambiente controlado, utilizando redes de sensores IoT avançadas e visão computacional, com modelagem matemática estocástica (Equações Diferenciais Estocásticas) e espacialmente explícita, além de técnicas de aprendizado profundo (CNNs, RNNs, Transformers) para processar dados multidimensionais. Espera-se como resultado a geração de datasets de alta resolução e modelos preditivos com acurácia superior à atual na previsão de infestações, superando significativamente os modelos tradicionais os quais conseguem uma acurácia de até 70%, porém com baixa margem temporal para tomada de decisão. Conclui-se que esta abordagem integrada fornece um sistema de alerta precoce mais preciso, possibilitando intervenções otimizadas, a redução do uso de pesticidas e a minimização de perdas econômicas, promovendo uma agricultura mais sustentável.