Índice de vegetação: 5 razões poderosas para alavancar a produção


Por Letras Ambientais
quinta, 10 de maio de 2018


Seu João é um produtor rural da Zona da Mata de Pernambuco. Todos os anos, enfrenta o risco de perder suas safras agrícolas, geralmente por conta do excesso ou da falta de chuvas na região. Costuma participar muito dos eventos promovidos pela Prefeitura ou pela Associação de agricultores do seu município. Há dois meses, em uma dessas palestras, ele conheceu a equipe de um Laboratório que fornece imagens de satélites para ajudar em várias fases da produção, inclusive com informações antecipadas sobre a chegada de secas ou de enchentes à sua fazenda. A felicidade do produtor foi sem tamanho, acreditou que finalmente iria receber orientação de um cientista para sua produção e melhorar suas safras. Até mesmo, convidou seu filho Gabriel, de 23 anos, para fazer um curso sobre leitura dessas ferramentas tecnológicas, firme na ideia de que, finalmente, chegarão dias melhores em seu torrão.

Que as tecnologias têm transformado os resultados da agricultura, isso já não é novidade. Nos últimos anos, ganharam destaque as técnicas de sensoriamento remoto e suas aplicações à eficiência na produção agrícola. O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI – da sigla em inglês Normalized Difference Vegetation Index), cuja descoberta científica remonta a 1973, é um dos mais populares utilizados 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 que seja necessário o contato direto com ela, ou seja, as informações são coletadas remotamente. Dessa forma, suas aplicações na agricultura possibilitam gerenciar as 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, inclusive para observação de grandes extensões territoriais. No livro “Um século de secas: por que as políticas hídricas não transformaram o Semiárido brasileiro?”, os autores aplicaram o NDVI para analisar o impacto da grande seca (2010-2016), ocorrida recentemente na região semiárida brasileira, bem como as políticas hídricas implementadas para mitigar os efeitos desse extremo climático.

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Neste post, você vai entender, de uma vez por todas, o que é o NDVI e quais suas principais aplicações na agricultura. A seguir, apresentamos 5 perguntas que irão demonstrar como esse índice de vegetação é uma ferramenta simples e poderosa capaz de alavancar os resultados da produção.

1) Porquê utilizar imagens de satélite na agricultura?

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 para contribuir com o aumento da produtividade agrícola. O processamento digital de imagens de satélite permite que os produtores possam planejar 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, dos talhões (porções do terreno) e das lavouras, bem como da topografia, solos e vegetação. Por meio das imagens de satélites, eles são capazes de identificar, em questões de segundos, tanto as áreas que apresentam menor produtividade, devido a problemas como pragas, doenças ou falhas no sistema de irrigação, quanto as regiões onde a produtividade é superior. A tecnologia também possibilita que visualizem anomalias tanto na plantação e no solo quanto em florestas e nos corpos d’água.

A imagem acima apresenta o NDVI obtido para talhões de fazendas do interior de São Paulo, em janeiro de 2017. O mapeamento temporal das condições da vegetação nessas fazendas auxiliam os agricultores a obterem uma visão de conjunto das mudanças na vegetação ocorridas na região. 

2) Quais as principais aplicações do NDVI na agricultura?

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 de sensoriamento remoto para se medir essas e outras variáveis.

Esse Índice permite a verificação da atividade vegetal na superfície terrestre. Ele é obtido a partir das bandas espectrais nas faixas do vermelho e do infravermelho próximo, 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”, que identifica e fornece 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?


O NDVI é um exemplo de como as imagens de satélite podem ser processadas digitalmente para uso na agricultura, visando orientar e melhorar a produção. O resultado do processamento dessas imagens mostra diferentes colorações, indicando quais são as áreas que a vegetação apresenta melhor saúde, o que, na lavoura, significa maior produtividade, e também 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, tomar ações para corrigir as falhas, reduzindo perdas e elevando a produtividade.

A ilustração acima mostra que a escala do NDVI varia de 0,0 (cor vermelha) a 0,8 (cor verde). A diferença entre essas colorações é mostrada no lado direito, com análise de pontos específicos do estado de Pernambuco, onde a vegetação de caatinga aparece, respectivamente, seca e verde.

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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, havendo muito 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. Dessa forma, o NDVI é frequentemente utilizado para medição da intensidade da atividade de clorofila nas plantas, podendo inclusive permitir realizar comparações com períodos anteriores.

4) Como o NDVI é calculado?


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 que, na maioria dos casos, estão instalados em satélites ou em drones.

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

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5) Como o NDVI pode contribuir para a gestão da 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, que resulta em uma medida da quantidade e 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 e o mapeamento por satélite do extremo climático na região, com identificação da abrangência, severidade e duração, ano após ano, permitiu analisar criticamente as políticas hídricas implementadas pelos governos brasileiros, como capacidade de resposta governamental à seca.

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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 ela 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 para a 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.

O mapa acima representa a saúde da vegetação no Semiárido brasileiro, na primeira semana de maio de 2018. Obtida por imagem do satélite Meteosat-10, a imagem mostra poucas áreas secas na região. Vale destacar que, na parte Setentrional (Ceará, Rio Grande do Norte, Pernambuco e Paraíba), as áreas em vermelho não representam seca, mas territórios em processo de desertificação.

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No Maranhão, os pontos em vermelho correspondem aos Lençóis maranhenses. Na região oeste do Nordeste, consistem em cicatrizes das queimadas. Já no Semiárido de Alagoas, Sergipe e grande parte da Bahia, os sinais em vermelho são predominantemente de seca, mas existem também respostas de áreas degradadas e áreas descobertas por vegetação em montanhas (solos expostos).

Sendo assim, o monitoramento por satélite realizado pelo Laboratório de Análise e Processamento de Imagens de Satélites (Lapis) mostra que a resposta da vegetação à seca diminuiu consideravelmente em relação aos meses anteriores, com destaque à parte Setentrional do Nordeste, aonde os sinais de seca na vegetação praticamente não existem.

Conclusão

Neste post, foi possível perceber o quanto é importante e necessário o uso do NDVI para 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 que pode contribuir para transformar positivamente a produção.

Você acha que o NDVI realmente pode melhorar a produção agrícola? Com a chegada das chuvas, como está a vegetação em sua região?

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