O que é e como utilizar o geoprocessamento em campo?

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Em uma definição rápida, podemos dizer que geoprocessamento se refere ao processamento e análise de dados coletados de pontos georreferenciados, ou seja, que possuem informações de coordenadas geográficas (latitude e longitude), obtidos através de equipamentos de sensoriamento à distância (satélites, drones, vants ou sensores embarcados em máquinas) e que podem ser aplicados no mapeamento de características do solo (textura, vegetação, altimetria, etc) para tomadas de decisão no planejamento do manejo. Isso pensando só no universo agro, pois as utilidades são inúmeras também em outras áreas.

Ao contrário do que muitas pessoas pensam, o geoprocessamento não traz respostas prontas e depende do trabalho de correlacionar o que é visto nas imagens com investigação in loco, ou seja, ir lá no campo com as coordenadas obtidas na imagem para verificar do que se trata as diferenças observadas.

Muitas empresas trabalham hoje tentando identificar um padrão de comportamento nas manchas, como tamanho, distribuição, formato, frequência, dentre outros parâmetros, para conseguir correlacionar diretamente com ataque de pragas, plantas daninhas, manchas de solo, deficiências nutricionais, etc., porém é um trabalho ainda no início, com muitas oportunidades de crescimento e atuação, justamente porque é dependente dessa investigação no local, o que torna o processo mais demorado. Além disso, depende também da análise temporal, ou seja, como os padrões se comportam ao longo das safras.

BREVE HISTÓRIA DO GEOPROCESSAMENTO

A utilização da fotografia aérea para fins cartográficos remonta do ano de 1855, de lá para cá evoluiu para mapeamento aéreo em infravermelho impulsionada pelo período das grandes guerras, como meio de espionagem e reconhecimento de territórios, e passou a ser realizada exclusivamente via satélite, acelerada por questões políticas, após a crise dos mísseis durante a Guerra Fria, para evitar conflitos de invasão de território e garantir a segurança dos países. Desde que foi liberada para uso civil, após o fim da Guerra Fria (1991), o geoprocessamento vem se aperfeiçoando cada vez mais, encontrando no meio agrícola um ambiente extraordinário para possibilidades de uso e estudo.

USO DOS ÍNDICES VEGETATIVOS

Um meio para analisar melhor essas imagens extraídas da lavoura e que tem crescido muito em utilização são os índices de vegetação: medidas radiométricas, correlacionadas com a quantidade de energia eletromagnética das diferentes bandas de luz que a planta absorve, deixa transpassar ou reflete, criando assim sua marca espectral. O índice mais utilizado é o NDVI (índice de vegetação da diferença normalizada), que permite observar mudanças fisiológicas, atividade sazonal, senescência da folha, dentre outros processos.

O índice de vegetação serve também para normalizar e/ou diminuir efeitos externos, como interferências atmosféricas, por exemplo, e efeitos internos, como diferenças no solo abaixo da vegetação e até topografia, para que apenas os parâmetros relacionados ao dossel sejam observados.

Devido a isso, o NDVI é uma ferramenta muito importante para avaliação principalmente do vigor das folhas, ou seja, o quanto que a planta está na sua capacidade máxima de fazer fotossíntese, podendo, portanto, se correlacionar com a biomassa, índice de área foliar, cobertura vegetal ou teor de clorofila. É uma avaliação pontual, do momento que é tirada a imagem, por isso é importante fazer o monitoramento ao longo da safra e ter o conhecimento da área.

O cálculo do NDVI consiste na fórmula a seguir:

Em que NIR é a banda referente ao intervalo espectral no infravermelho próximo e VIS é a banda referente ao intervalo espectral no vermelho.

Esta fórmula irá gerar sempre um número dentro da escala -1 e +1, o que facilita a padronização e comparação de diferentes tipos de imagens e diferentes sensores.

Conforme figura a seguir, os tons mais verdes são relacionados a valores mais elevados, ou seja, maiores quantidades de vegetação fotossinteticamente ativa, enquanto que tons de vermelho relacionam-se a valores mais baixos: áreas com menor quantidade de vegetação ou corpo.

Figura 1: Imagem NDVI já com composição colorida.

Vale ressaltar que as imagens NDVI brutas são na verdade em preto e branco, variando dentro da escala do cinza e posteriormente podem ser modificadas em programas próprios que lhes conferem coloração variada de acordo com o gosto do usuário, normalmente se escolhe essa legenda vermelho a verde, o que não significa, à princípio, que nas partes vermelhas as plantas estão morrendo ou não tem vegetação e sim apenas que, comparado aos valores mais altos, aquela área está mais próxima do -1 naquela imagem específica.

CUIDADOS NA INTERPRETAÇÃO

Pesquisadores da área relatam que há um erro comum entre os iniciantes que é relacionar NDVI com produtividade. Por estar ligada ao vigor de planta, onde há mais fotossíntese pode haver sim mais produtividade, porém nem sempre essa relação é direta. Podem acontecer fatores ao longo da safra onde a maior biomassa, que antes era uma vantagem para a planta, acabar sendo um gasto de energia a mais para manutenção, o que vai resultar em menor produtividade naquela região, onde o NDVI estava maior antes.

A probabilidade da cultura produzir de acordo com o índice pode até ser considerável e se confirmar na colheita, obviamente com todas as condições do talhão homogêneas, mesma data de plantio, mesma data de abertura, variedade, etc., porém não é 100% e não deve ser tomada como uma verdade absoluta, entrando aí mais uma vez a importância do acompanhamento, histórico e conhecimento da área.

Outra questão é o ciclo fisiológico, é importante prestar atenção em qual etapa que a cultura está quando se obtém a imagem. Se a planta está perdendo água, ela está refletindo mais, mas não necessariamente fazendo mais fotossíntese, então o cuidado com a época que se está analisando é importante. Muitas vezes, é só uma questão de refletir: que época da cultura estou pegando essa imagem? Se aumentou o NDVI de uma imagem para a outra, isso significa aumento do nível de estresse ou que a planta está passando de um período vegetativo para o reprodutivo? É recomendado que se obtenha o NDVI sempre um pouco antes do período reprodutivo, onde a cultura está expressando o máximo de absorção e consegue-se ter uma avaliação mais precisa.

Outra dica é saber se na área há ou havia palhada na data da imagem, pois se a intenção for avaliar manchas de solo em épocas de entressafra, a mesma interfere na interpretação.

Outra interferência bastante comum são as nuvens que bloqueiam totalmente a captação da imagem no local de sua sombra, devendo a imagem ser descartada para avaliação. É fácil descartar uma imagem com muitas nuvens, mas deve-se tomar cuidado com as nuvens isoladas que, por descuido do observador, podem ser contabilizadas na imagem NDVI e levar a erros de interpretação.

Em resumo, o grande segredo de utilização de imagem aérea é acompanhar o histórico da área e o desenvolvimento ao longo do tempo. Então não existe mágica, existe gerenciamento, acompanhamento a campo e análise de dados. Principalmente o que falta muito hoje em dia é a biometria da planta. Os profissionais estão perdendo um pouco a prática de fazer medidas biométricas a campo, como altura, estruturas vegetativas e reprodutivas. Escolha pontos na imagem, manchas, pontos de destaque para mais e para menos e vá a campo conferir o que está acontecendo, tire amostras de solo, faça as avaliações. Tem que haver uma investigação agronômica de fato, é aí o papel do verdadeiro profissional.

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Sobre o Autor

Josi Prado

Engenheira Agrônoma formada pela UNESP, com pós graduação em Gestão do Agronegócio pela FGV e cursando especialização em Manejo do Solo pela Esalq/USP. Atua há 10 anos no mercado com passagens por grande fazenda produtora de fibras e grãos, como coordenadora e gerente de tecnologia, e multinacional de fertilizantes, como supervisora de marketing. Atualmente trabalha com cursos on-line, treinamentos e palestras na área de manejo da fertilidade do solo e agricultura de precisão. Criadora e produtora do canal Agro Insight no YouTube, também é responsável pelo blog www.ains.com.br.

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