Como imagens NDVI da lavoura auxiliam na detecção das zonas de manejo

Já é possível mapear a variabilidade espacial do dossel em áreas agrícolas, associando-se o “vigor” das plantas com a estimativa da produtividade, bem como identificar locais-problemas (zonas de manejo) nos talhões de forma rápida e com pouco esforço e custo.

A estimativa da produtividade das culturas e a identificação de zonas de manejo podem, portanto, ser realizadas por meio de técnicas de sensoriamento remoto, a partir dos índices de vegetação gerados por imagens multiespectrais (abrangem as faixas do visível e do infravermelho, do espectro eletromagnético de energia) de satélites (Vettorazzi et al, 2000).

Um conhecido índice de vegetação é o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI - Normalized Difference Vegetation Index), sendo o resultado da razão da subtração das bandas de infravermelho próximo (IP) com a de infravermelho visível (V) pela soma entre estas bandas, como mostra a equação abaixo.

Teoricamente, o NDVI varia entre -1 e 1; valores iguais ou menores a 0 podem sugerir ausência de vegetação ou solo exposto e, valores próximos a um indicam relativa quantidade de vegetação fotossinteticamente ativa.

Portanto, a imagem NDVI de um talhão cultivado com soja, milho, algodão, dentre outras espécies vegetais, e com valores próximos a 0,5, sugere vegetação verde cobrindo densamente o solo. De outra forma, valores próximos a 0,1 indicariam vegetação cobrindo esparsamente o solo, ou vegetação senescente ou seca. Valores em torno de zero ou negativos indicariam a ausência de vegetação incluindo corpos de água e solo nu (Pereira Júnior, 2002).

IMAGENS DA LAVOURA

A obtenção da imagem NDVI de uma propriedade por um técnico pode ser dada de forma gratuita, com uso de imagens dos satélites Landsat 8 e Snetinel-2, por exemplo, que têm resolução espacial permissiva a este tipo de serviço, sendo, respectivamente, de 30m e 10m.

Embora gratuitas e abrangendo grandes áreas, é preciso considerar para essas imagens gratuitas, que na época de passagem à qual pretende-se obter a imagem, possa haver nuvens sobre a área (talhão). Existem também empresas especializadas que oferecem serviço de fornecimento de imagens com alta resolução, embora havendo um custo dependente dos períodos do ano e dos locais em que se deseja obter a imagem.

Outra forma de obter imagens NDVI é com o uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (Vants). O custo disso recai sobre o investimento do equipamento - o qual deve estar provido de câmera multipespectral e ter autonomia de voo para fotografar grandes áreas - e de supercomputadores e softwares que fazem a junção das fotos (mosaico) para a criação de uma imagem ortorretificada. Uma alternativa são empresas que possuem este pacote tecnológico e oferecem o serviço de imageamento. O uso de Vant permite a obtenção de imagens de boa resolução que dependerá da sua altura de voo, bem como voar em períodos e no estrato livre de nuvens.

É necessária a criação de um modelo matemático confiável, podendo esse ser uma função (equação de regressão linear) dada pela produtividade (característica dependente - eixo x) medida em certo local georreferenciado em função do índice NDVI (característica dependente - eixo x) obtido no mesmo local georreferenciado.

A criação do referido modelo matemático envolve um processo amostral amplo e com muitos pontos (locais amostrados), formando-se uma “nuvem de pontos”. Dessa forma, em locais georreferenciados delimitados por polígonos no interior dos talhões, são medidos a produtividade da cultura em questão e o NDVI médio. É importante na construção deste modelo matemático que outros fatores sejam considerados na hora de obtenção das imagens para extrair o NDVI, como: os estágios fenológicos das plantas devem ser sempre os mesmos, bem como proximidade das condições climáticas e horário em que as imagens foram geradas, o grupo de plantas deverá ser o mesmo.

ATUALIZAÇÃO DOS MODELOS

Importante ressaltar, que o modelo deve ser “alimentado” todo ano com novos valores de produtividade e NDVI, tornando-o cada vez melhor quanto à confiabilidade. Outro aspecto a ser observado é que sua validação sempre é dada confrontando os dados de “balança”, ou seja, ao se usar o modelo para estimar produtividades em uma propriedade é preciso, de forma amostral, confrontar os dados de alguns talhões com as suas estimativas.

Mas como se pode estimar de forma rápida e sem esforço a produtividade de lavouras com uso de imagens NDVI em uma propriedade agrícola? Quando há um modelo testado de boa confiabilidade, o técnico poderá fazer um voo amostral no talhão em questão com um Vant provido com câmera multiespectral e, com o valor médio de NDVI da imagem, entrar no modelo e estimar a produtividade.

Quanto às zonas de manejo, podem ocorrer “falhas” nas imagens referentes à diferença do espectro reflectivo dos dosséis de plantas. Essas falhas têm proveniência desconhecida até que o técnico possa averiguar o local e atribuir o fato a situações como: manchas de nematoides, compactação de solo, problemas com a disponibilidade de certos elementos químicos no solo, presença de manchas de cascalho, microclimas, empoçamento de água, ataque de insetos e doenças com distribuição espacial em reboleiras, competição por plantas daninhas etc.

Com as zonas de manejo definidas, sendo um processo rápido por imagens NDVI, fica mais fácil para o técnico da propriedade fazer a intervenção necessária, o que melhoraria de forma mais rápida e com menor custo as áreas de cultivo da propriedade.

Raphael Maia Aveiro Cessa, Caio Vinícius Leite e Nilton Nélio Cometti, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Brasília – Campus Planaltina