5 razões para utilizar imagens de satélites na gestão agrícola


Por Letras Ambientais
terça, 04 de setembro de 2018


Seu João é um produtor rural da Zona da Mata de Pernambuco. Todos os anos, enfrenta o risco de perder suas safras, geralmente pela seca, ou até mesmo pelo excesso de chuvas na região. Ele costuma participar dos eventos promovidos pela Prefeitura ou pela Associação de agricultores do seu município.

Há dois meses, participando de uma palestra, ele conheceu a equipe de um Laboratório, que fornece imagens de satélites para auxiliar nas várias fases da produção. Com essas informações antecipadas, é possível se preparar para a chegada da seca ou das enchentes, facilitando o planejamento e os resultados das safras. 

O produtor ficou satisfeito com os conhecimentos adquiridos no evento, acreditando que finalmente iria receber dicas dos cientistas para orientar a produção. Até mesmo, incentivou seu filho Gabriel, de 23 anos, a participar de um curso sobre leitura dessas ferramentas tecnológicas, firme na ideia de que certamente isso trará dias melhores ao seu torrão. 

Agricultura 4.0: uma nova tendência no campo

Jovem com um tablet monitorando máquinas na lavoura
Jovem agricultor monitorando produção agrícola

 

Que as tecnologias têm transformado os resultados da agricultura, isso já não é novidade. Hoje, as inovações, a capacidade de integração e digitalização dos processos prometem uma verdadeira revolução tecnológica no campo

Com o uso de tecnologias cada vez mais sofisticadas, o produtor rural torna-se capaz de gerenciar, à distância e em tempo real, sua propriedade e o desenvolvimento das lavouras. É a chamada agricultura 4.0, baseada em maquinário automatizado, sistemas de gestão de insumos, controle e monitoramento da plantação e outras ferramentas a facilitarem o dia a dia dos agricultores.  

Com uma interface totalmente digital, a agricultura 4.0 permitirá, em futuro breve, que as propriedades rurais estejam integradas e conectadas, utilizando conceito de Internet das Coisas (IoT) e BigData. 

Nos últimos anos, também ganharam destaque as tecnologias de sensoriamento remoto e suas aplicações à eficiência na produção agrícola. Essas inovações têm facilitado a tomada de decisão e o planejamento do agricultor. 

Monitoramento por satélite na gestão agrícola 

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI – da sigla em inglês Normalized Difference Vegetation Index), cuja descoberta científica remonta a 1973, é uma das inovações mais populares utilizadas na agricultura de precisão.

Trata-se de um processo tecnológico que permite a representação e a análise da condição da vegetação de uma determinada área ou região, sem necessidade do contato direto com ela, ou seja, as informações são coletadas remotamente. Dessa forma, suas aplicações na agricultura possibilitam gerenciar plantações, em larga escala, de forma padronizada, diminuindo as perdas e aumentando a produção.

O NDVI é muito utilizado não somente na agricultura, mas também em diversos estudos de monitoramento ambiental. Ele possibilita fazer diferentes tipos de análises, nas mais diversas escalas, de uma determinada região ou plantação. Também permite observar cada talhão (porção do terreno separada ao plantio de determinada cultura) ou grandes extensões territoriais.

No Livro “Um século de secas: por que as políticas hídricas não transformaram o Semiárido brasileiro?”, os autores aplicaram o NDVI na análise do impacto da maior seca do século (2010-2017), ocorrida recentemente no Semiárido brasileiro. Também discutiram o alcance das políticas hídricas implementadas para mitigar os efeitos desse extremo climático na região.

>> Leia também: Resenha do Livro "Um século de secas no Semiárido brasileiro"

Neste post, saiba como utilizar imagens de satélites para auxiliar no planejamento das safras. Tire suas dúvidas sobre o NDVI e suas principais aplicações à agricultura. A seguir, apresentamos 5 perguntas sobre essa ferramenta simples e poderosa, capaz de alavancar os resultados da produção.

1) Porquê utilizar imagens de satélite na agricultura?

Imagem de satélite mostra condição da vegetação em fazendas de São Paulo.

Imagem de satélite mostra condição da vegetação em fazendas de São Paulo.

A imagem acima apresenta o NDVI obtido para fazendas do interior de São Paulo, em janeiro de 2017. O mapeamento das condições da vegetação, realizado pelo Laboratório de Análise e Processamento de Imagens de Satélites (Lapis), auxiliou os agricultores a obterem uma visão de conjunto sobre a variabilidade climática na região. 

Os avanços tecnológicos e a redução significativa dos custos tornaram viável a aplicação, em larga escala, de imagens de satélite na agricultura. Essas ferramentas e informações representam um grande potencial de contribuir com o aumento da produtividade agrícola. O processamento digital de imagens de satélite permite aos agricultores planejarem sua produção, de forma mais estratégica, identificar anomalias na lavoura e implementar ações corretivas ao longo da safra, obtendo, assim, melhores resultados.

As tecnologias de sensoriamento remoto permitem aos produtores rurais terem uma visão ampla e detalhada da sua fazenda, talhões e  lavouras, bem como topografia, solos e vegetação.

Por meio das imagens de satélites, os agricultures são capazes de identificar, em questões de segundos, as áreas com menor produtividade, devido a problemas como pragas, doenças ou falhas no sistema de irrigação, bem como as regiões onde a produtividade é superior. A tecnologia também possibilita visualizar anomalias, tanto na plantação e no solo quanto em florestas e nos corpos d’água.

2) Quais as principais aplicações do NDVI na agricultura?

Antena parabólica monitora por satélite

Se você precisa estimar a saúde de determinada cobertura vegetal, a biomassa ou a produção primária, de forma rápida e eficiente, o NDVI é uma excelente ferramenta para se medir essas e outras variáveis.

Esse Índice permite a verificação da atividade vegetal na superfície terrestre, através de imagens de satélites, sendo uma boa medida da quantidade e do vigor da vegetação (atividade fotossintética), estando estreitamente relacionado com o tipo de vegetação e as condições climáticas. As séries cronológicas de NDVI mostram a tendência de desenvolvimento da vegetação natural e das culturas.

O NDVI funciona como um tipo de “raio-x”, a identificar e fornecer informações sobre anomalias específicas nas plantações, tais como: monitoramento de culturas, detecção de secas, localização de pragas e estimativas de produtividade. Além disso, destacam-se: modelagem hidrológica, mapeamento de culturas, problemas de fitossanidade, doenças nas plantas, análise das falhas de plantio, estresse hídrico, erosões, falhas no sistema de irrigação, entre outros.

3) Como interpretar imagens de satélite para produção agrícola?

Processamento de imagens de satélites NDVI
Ilustração mostra como é calculado o índice da cobertura vegetal

 

A ilustração acima exemplifica como é calculado o NDVI no mapeamento da cobertura vegetal do Semiárido brasileiro. A escala do NDVI varia de 0,0 (cor vermelha) a 0,8 (cor verde). Observe, pela imagem de satélite da região, onde é mostrada a cor verde, significa vegetação vigorosa, enquanto as áreas em vermelho, identifica caatinga seca. 

A diferença entre essas colorações é mostrada no lado direito, com análise de pontos específicos do estado de Pernambuco, onde a caatinga aparece, respectivamente, seca e verde.

O NDVI é um exemplo de como as imagens de satélite podem ser processadas digitalmente e utilizadas na agricultura, visando orientar e melhorar a produção. O resultado do processamento dessas imagens mostra diferentes colorações, indicando quais são as áreas onde a vegetação apresenta melhor saúde, o que, na lavoura, significa maior produtividade. Também mostra as áreas com menor densidade vegetativa ou com algum tipo de anomalia. 

Dessa forma, o produtor rural pode analisar essas imagens, identificar potenciais problemas e, por fim, adotar medidas para corrigir as falhas, reduzindo perdas e elevando a produtividade.

>> Leia também: Caatinga - 6 cuidados para transformar o bioma

Os resultados do índice de vegetação podem variar de -1 a 1. Os valores iguais ou menores que zero indicam ausência de vegetação, áreas de água ou solo exposto. Nesses locais, há pouca atividade clorofiliana e, com isso, baixa quantidade de vegetação. Os valores próximos a 1 indicam grande quantidade de vegetação fotossinteticamente ativa.

Na prática, o valor do NDVI representa a presença de vegetação, quanto maior ele for, mais elevada será a cobertura vegetal do local. Portanto, o NDVI é frequentemente utilizado na medição da intensidade da atividade de clorofila nas plantas, podendo inclusive permitir realizar comparações com períodos anteriores.

4) Como o NDVI pode contribuir para a gestão da seca?

Mapa de satélite mostra seca e condição da vegetação no Semiárido
Imagem de satélite mostra atual seca no Semiárido.

 

O mapa acima representa a saúde da vegetação no Semiárido brasileiro, em agosto de 2018. Obtida por imagem do satélite Meteosat-11, o mapa mostra a maior parte da região em condição de seca. 

A partir de imagens de satélite, o NDVI permite analisar a resposta da vegetação à seca, estabelecendo uma relação da quantidade de radiação fotossintética absorvida, resultando em uma medida do vigor da cobertura vegetal. Indiretamente, esse indicador também possibilita o estudo do déficit hídrico de determinada área ou região, bem como das condições da umidade do solo, que influenciam na saúde da vegetação.

No Livro “Um século de secas”, os autores aplicaram o NDVI ao monitoramento da seca no Semiárido brasileiro. As informações obtidas permitiram analisar criticamente as políticas hídricas implementadas pelos governos brasileiros, como capacidade de resposta governamental à seca. O mapeamento por satélite do extremo climático na região permitiram identificar a abrangência, severidade e duração da seca, ano após ano. 

>> Leia também: Uma radiografia da seca nos estados do Nordeste, em mapas

A seca é um fenômeno natural difícil de se espacializar com utilização de sistemas convencionais de levantamento. Desse modo, as técnicas de sensoriamento remoto surgem como a melhor opção para seu monitoramento, pois permitem coletar dados de maneira consistente, sistemática e objetiva.

Uma nova maneira de detecção da seca surgiu com o desenvolvimento de sensores orbitais de observações da Terra, principalmente no domínio óptico e do infravermelho. Com isso, é possível desenvolver técnicas para quantificar a seca e entender melhor o início do evento, seu grau de severidade e sua extensão espacial.

Uma característica importante na gestão de desastre natural, em geral, é que deve ser focada tanto no desastre como no risco. No caso da seca, a diferença entre a gestão do risco do evento climático e dos seus impactos é o tempo de resposta e as medidas adotadas.

Assim, técnicas de sensoriamento remoto contribuem significativamente na gestão da seca, nas fases de mitigação, sendo preciso conhecer o risco de seca e vulnerabilidade de uma região, bem como dispor de planejamento e gestão tanto da água como do solo.

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5) Como o NDVI é calculado?

Gráfico mostra vegetação verde e seca na Caatinga
Índice de vegetação mostra condição da caatinga

 

A ilustração acima representa as mudanças na fenologia da caatinga ao longo dos meses, de acordo com as alterações no NDVI. 

A energia captada, absorvida e refletida pelas plantas possui diversos espectros (faixas de energia eletromagnética). O NDVI é um indicador numérico calculado sobre essas bandas espectrais. Esses espectros são captados por sensores, na maioria dos casos, instalados em satélites ou em drones.

No cálculo do NDVI, são utilizadas as porções da energia eletromagnética refletida pela vegetação nas bandas do vermelho e do infravermelho próximo.

O princípio físico do NDVI se baseia na assinatura espectral das plantas. As plantas verdes absorvem fortemente radiação solar, na região do vermelho, para utilizar essa radiação como fonte de energia, no processo de fotossíntese.

Por outro lado, as células das plantas refletem fortemente na região do infravermelho próximo. As porções absorvidas no vermelho, e refletidas no infravermelho, variam de acordo com as condições das plantas. Quanto mais verdes, nutridas, sadias e bem supridas forem as plantas, do ponto de vista hídrico, maior será a absorção do vermelho e maior será a reflectância do infravermelho. Assim, a diferença entre as reflectâncias das bandas do vermelho e do infravermelho será tanto maior quanto mais verde for a vegetação.

Dessa forma, o cálculo do NDVI varia de 0,0 (vegetação sem folha, em função das condições de forte estresse hídrico e da baixa umidade do solo) a 1,0 (vegetação com folhas sadias, sem restrições hídricas e na plenitude de suas funções metabólicas e fisiológicas).

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Conclusão

Neste post, foi possível perceber o quanto é importante e necessário o uso do NDVI no planejamento e gestão de diversas fases da produção agrícola. A ferramenta também é útil na avaliação dos impactos da seca: caracterização e mapeamento da área afetada, análise de uso e cobertura do solo, persistência do estresse da vegetação, estudo da população na área impactada, rendimento agrícola e impactos associados à indisponibilidade de água.

Dessa forma, trata-se de uma ferramenta simples e poderosa com potencial de contribuir para transformar a produção agrícola, atendendo às novas demandas da agricultura 4.0. 

E você, acha que o NDVI realmente pode melhorar a produção agrícola? Conhece alguma experiência bem-sucedida de monitoramento das lavouras, com imagens de satélites?

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