5 razões para utilizar imagens de satélites na gestão agrícola


Fotos: Divulgação Bosh.


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Que as tecnologias têm transformado os resultados da agricultura, isso já não é nenhuma novidade. Hoje, as inovações, a capacidade de integração e a digitalização dos processos prometem uma verdadeira revolução tecnológica na área rural

Com uso de geotecnologias estratégicas, o produtor rural torna-se capaz de gerenciar, à distância e em tempo real, a produtividade das suas terras, planejar o plantio e acompanhar 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 de pragas, além de outras ferramentas que facilitam o dia a dia dos agricultores.

Na área de geotecnologias, existe um conjunto de ferramentas de satélites, essenciais para aumentar o rendimento da produção agrícola. Na hora de elaborar um diagnóstico sobre qualquer agronegócio, todo consultor agrícola deve se valer de informações de satélites.

Mapas processados digitalmente, com dados de satélites, permitem extrair diagnósticos estratégicos, para o planejamento da produção agrícola. Depois da pandemia do novo coronavírus, a agilidade dessa digitalização tornou-se essencial aos produtores rurais. Elas permitem um diagnóstico e orientação mais assertiva da produtividade das lavouras, sobretudo quando validadas com dados de referência da propriedade e com uso de drones. 

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

Nos últimos anos, tecnologias de Sensoriamento Remoto e suas aplicações ganharam destaque, por contribuírem com a eficiência na produção agrícola. Essas inovações têm facilitado a tomada de decisão e o planejamento da produção agrícola.

O Laboratório de Análise e Processamento de Imagens de Satélites (Lapis) possui um leque de produtos agrometeorológicos, baseados em dados de satélites. São eles:

1) Imagens de satélite da estimativa local do teor de umidade do solo: elaborada com dados do satélite europeu SMOS, a ferramenta permite estimar o momento mais adequado ao início do plantio, além de avaliar o impacto da estiagem e do excesso de água no solo; 

2) Mapa da cobertura vegetal: com dados do satélite europeu Meteosat-11, possibilita analisar o desenvolvimento das lavouras, atuação de pragas e também o impacto da seca nas plantações;

3) Mapa da precipitação: com dados CHIRPS, é uma valiosa ferramenta agrometeorológica, que fornece dados da distribuição espacial e temporal das chuvas

Além dessas ferramentas, o Laboratório também processa mapas, com dados de satélites sobre temperatura da superfície da terra, albedo e evapotranspiração. 

Neste post, iremos explicar como o índice padronizado da cobertura vegetal pode contribuir com sua consultoria agrícola, alavancado o rendimento da produção rural. 

Monitoramento por satélite na gestão agrícola 

Consultor agrícola realizando diagnóstico da lavoura

Consultor agrícola validando diagnóstico remoto da lavoura. Foto: iStock.

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.

É um processo tecnológico que permite a representação e a análise da condição da cobertura vegetal, de determinada área ou região, sem necessidade do contato direto com ela, ou seja, as informações são coletadas remotamente.

As aplicações do índice da cobertura vegetal na agricultura possibilitam gerenciar plantações, em larga escala, de forma padronizada, diminuindo a perda da safra e aumentando o rendimento das lavouras.

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 determinada propriedade ou plantação. Também permite observar cada talhão (porção do terreno separada ao plantio de determinada cultura) ou grandes extensões territoriais, de forma prática, rápida e barata. 

No Livro “Um século de secas", os autores aplicaram o NDVI à análise do impacto da maior seca do século (2010-2017), ocorrida no Semiárido brasileiro. A ferramenta permitiu avaliar a extensão, intensidade e duração da seca na região. Essas informações de satélites são essenciais à tomada de decisão sobre políticas de mitigação dos efeitos desse extremo climático.

Ao longo deste post, você vai entender melhor como utilizar imagens de satélites para auxiliar no planejamento das safras e para alcançar excelentes resultados em sua consultoria agrícola. Tire todas as suas dúvidas sobre NDVI e suas principais aplicações à agricultura. Confira a discussão das 5 perguntas mais comuns sobre essa ferramenta simples e poderosa, capaz de alavancar os resultados da produção.

1) Por que utilizar imagens de satélite na agricultura?

As imagens de satélites acima apresentam a condição da cobertura vegetal, de fazendas do interior de São Paulo. A área é ocupada por operações agroindustriais, que produzem toneladas de cana de açúcar, para fabricação de bioenergia (Etanol). O diagnóstico da cobertura vegetal foi feito para todo o mês de janeiro de 2017, a partir do produto NDVI diário, do satélite Meteosat-11. 

Na ocasião, o mapeamento das condições da vegetação, realizado pelo Lapis, auxiliou os produtores a obterem uma visão de conjunto sobre a estiagem, que afetava alguns talhões, além de outras informações estratégicas para tomada de decisão. 

O monitoramento por imagens multiespectrais de satélites fornece muitas vantagens aos agricultores. O processo permite identificar rapidamente algum problema no talhão, sejam eles bióticos ou abióticos, doenças, erosão, falta de nutrientes no solo ou qualquer outra dificuldade. Se o consultor agrícola dispõe dessas ferramentas e consegue elaborá-las digitalmente, de forma rápida e prática, certamente conquista avanços significativos nos resultados da produção. 

O satélite, com imagens multiespectrais, é a tecnologia que pode auxiliar no monitoramento de canavial. Enquanto as câmeras digitais convencionais empregam 3 bandas, as imagens multiespectrais captam até 12 bandas. Com isso, oferece um grande nível de detalhamento, possibilitando a detecção de diversos problemas dos canaviais.

A identificação de eventuais problemas é feita pela observação remota da desuniformidade na lavoura. Assim, a usina pode localizar a área com falhas e enviar uma equipe para checar, otimizando o trabalho em campo. A solução é recomendada para todos os estágios de desenvolvimento do canavial, permitindo o monitoramento contínuo de todos os pontos. 

2) Quais as aplicações do índice da cobertura vegetal na agricultura?

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

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

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.

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 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 da topografia, solos e vegetação. Dessa forma, o mapeamento a partir de satélites permite um maior conhecimento biofísico e do uso/cobertura da terra. 

Por meio das imagens de satélites, os agricultures são capazes de identificar, em questões de segundos, 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. As geotecnologias também possibilitam visualizar anomalias, tanto na plantação e no solo quanto em florestas e nos corpos d’água.

3) Como interpretar imagens de satélite para produção agrícola?

Ilustração mostra como é calculado o índice da cobertura vegetal

Processamento e interpretação do índice da cobertura vegetal. Fonte: Lapis.

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

A diferença entre as cores vermelha e verde é mostrada no lado direito, com análise de áreas específicas de Pernambuco, onde a vegetação aparece, respectivamente, seca e verde.

O índice da cobertura vegetal mostrado acima, é um exemplo de como as imagens de satélite podem ser processadas digitalmente e utilizadas na agricultura, visando orientar e melhorar os rendimentos das lavouras.

O resultado do processamento dessas imagens mostra diferentes colorações, indicando quais 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.

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 de clorofila 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 for ele, mais elevada será a cobertura vegetal do local. Portanto, o índice da cobertura vegetal é frequentemente utilizado na medição da intensidade da atividade de clorofila nas plantas, podendo inclusive permitir realizar comparações com períodos anteriores.

Eis o grande diferencial para o consultor agrícola, que utiliza imagens de satélites: comparar dados, a partir de um banco de informações seguras, sobre condições climáticas, biomassa vegetal do passado, além de outros indicadores.

Se você é consultor agrícola, o Laboratório Lapis irá lançar, ainda este ano, uma nova turma para o Treinamento Online “Produtos de satélites aplicados à agricultura”. O Curso foi preparado, com um passo a passo prático, para você dominar a técnica de gerar seus próprios mapas, com uso de dados de satélites. Para não perder o lançamento do Curso, faça parte do canal do Lapis no Telegram, clicando aqui.

4) Como o mapa da cobertura vegetal pode contribuir para a gestão da seca?

Imagem de satélite mostra atual seca no Centro-Sul do Brasil, em razão do La Niña

Imagem de satélite mapeia atual cobertura vegetal do Brasil. Fonte: Lapis.

O mapa acima, processado pelo Laboratório Lapis, com dados do satélite Meteosat-11, mostra a atual condição da vegetação, nas regiões brasileiras. O destaque da imagem é para a seca, na maior parte da cobertura vegetal do Nordeste brasileiro, da área central brasileira e em algumas áreas do Sul.

Com a perspectiva de que o atual La Niña alcance intensidade forte, nas próximas semanas, tudo indica que a estiagem se torne intensa no Sul brasileiro. Confira a previsão climáticas para os próximos meses neste link

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.

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 extremo climático, em geral, é que deve ser focada tanto no desastre natural quanto 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.

5) Benefícios do mapa da umidade do solo para reduzir custos da produção agrícola

Mapa estima teor da umidade do solo, a partir de dados de satélites. Fonte Lapis.

Mapa estima teor da umidade do solo, a partir de dados de satélites. Fonte: Lapis.

O percentual de umidade do solo é estimado por satélites, que conseguem captar o teor de água dos cinco primeiros centímetros da camada do solo. O mapa acima é resultado do acompanhamento mais recente, feito para todo o Brasil, pelo Laboratório Lapis. O resultado mostra as áreas com estiagem, sendo as áreas em vermelho onde estão os níveis mais elevados de solos secos.

O Lapis possui uma infraestrutura tecnológica, que permite monitorar, semanalmente, essas informações de satélites. O sistema de monitoramento adotado é feito por meio de satélites meteorológicos e ambientais, operados por agências intergovernamentais e governamentais da Europa.

Para citar algumas dessas provedoras de dados, estão: Organização Europeia para Exploração de Satélites Meteorológicos (EUMETSAT), a Agência Espacial Europeia (ESA) e a missão Copernicus. As imagens desses satélites são recebidas pelo Lapis, em tempo quase real. O sistema de recepção funciona, de forma ininterrupta, 24 horas por dia, 7 dias por semana e 365 dias por ano.

A principal razão para a redução da umidade do solo é o clima, ou seja, a distribuição irregular das chuvas, nas últimas semanas. O período de estiagem, que ocorreu em setembro e outubro deste ano, alterou a distribuição da umidade solo, como pode ser observado no mapa acima. 

A umidade do solo é a ferramenta que permite identificar, da forma mais rápida e ágil, as áreas ou talhões onde predomina a seca. O mapeamento das condições da umidade do solo, combinado com a análise da cobertura vegetal, auxiliam os produtores rurais a obterem uma visão de conjunto sobre a estiagem, além de outras informações estratégicas para tomada de decisão.

Esses mapas também auxiliam nas operações de fertilização e pulverização, otimizando o manejo, durante todo o ciclo de produção, contribuindo para aumentar a eficiência e a qualidade da colheita.

Nas imagens de satélites, o produtor rural e seu consultor agrícola podem acompanhar o crescimento das plantas. Basta olhar para o mapa e saber rapidamente que os locais onde a estiagem aparece, em tons de vermelho. Vale lembrar que a estiagem não vem sozinha. O risco de incêndios cresce bastante nesse período, informação também monitorada a partir de sensores remotos. 

Entenda como o índice da cobertura vegetal 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 índice padronizado da cobertura vegetal (NDVI). 

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

No cálculo do índice da cobertura vegetal, 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).

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?

*Post atualizado em: 10.11.2020, às 10h51.

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