Por Núbia Aires
Há anos a agricultura está em acelerado processo de modernização, absorvendo tecnologias que agregam para a alta produtividade das culturas sem causar danos ao meio ambiente, através da otimização do uso da água. Nesse processo de modernização uma das necessidades é o processo contínuo de geração de informações precisas para as tomadas de decisões antes, durante e após as safras.
Uma das ferramentas que pode auxiliar o produtor no levantamento dessas informações, sem danos às culturas e com elevado rendimento operacional é o sensoriamento remoto. Segundo Formaggio & Saches (2017) o sensoriamento remoto permite extrair informações baseadas nas peculiaridades comportamentais de reflectância de cada objeto nas diferentes regiões do espectro eletromagnético.
Com os produtos gerados pelos sensores a partir dos dados de sensoriamento remoto são gerados os índices de vegetação (IVs) para monitorar e realizar estimativas considerando parâmetros biofísicos das culturas agrícolas, dentre outras aplicações. Para Formaggio & Sanches (2017) os IVs permitem avaliar a quantidade e as condições das plantas em extensas áreas e de modo rápido. Hoje existem vários índices de vegetação que podem ser utilizados para quantificar e qualificar diversos parâmetros das culturas, gerando informações para tomadas de decisões de planejamento e manejos a serem adotados na agricultura.
Dentre esses IVs, o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI – índice de vegetação da diferença normalizada) é utilizado para medir a intensidade de clorofila nas plantas. Segundo Formaggio & Sanches (2017) é um dos índices mais utilizados devido a sua excelente resposta com relação às variações de vigor da vegetação. Este índice foi proposto por Rouse et al. (1973) e ele apresenta variações entre -1 e 1 (Figura 1), onde os valores próximos a 1 indicam plantas fotossintéticamente ativas e valores menores ou próximos a 0 indicam solo expostos ou plantas que realizam pouco ou nenhuma fotossíntese.
O NDVI permite ao produtor ter um maior entendimento praticamente em tempo real do que ocorre em sua área, identificando de forma mais rápida possíveis problemas nas suas lavouras. Apresenta como vantagens a visão ampla de todas as características da área, solo, vegetação, relevo, presença de fontes hídricas, identificação de falhas no plantio, identificações de déficits hídricos, ataque de pragas e estimativas de potencial produtivo.
Em grandes extensões irrigadas é difícil a detecção prematura “in loco” de falhas na aplicação da irrigação, quando são identificados os problemas as plantas já estão por um maior período sobre stress hídrico o que acarreta queda na produtividade. Com a utilização do NDVI, a avaliação de falhas de irrigação é diagnosticada precocemente, dessa forma, a intervenção pode ser realizada de forma antecipada. Sendo assim, reduzindo as perdas ocasionadas pelos problemas durante a aplicação da irrigação por equipamentos como pode ser observado no exemplo da Figura 2.
O NDVI pode ser utilizado para monitorar a lavoura e auxiliar o produtor na tomada de decisões durante a safra, pois consegue realizar o acompanhamento da sanidade e déficits hídricos que podem ocorrer na lavoura e realizar comparativos com safras anteriores para analisar a uniformidade da área e realizar o melhor manejo para a cultura. É uma tecnologia que confere mais agilidade na identificação de problemas, consequentemente reduzindo custos e perdas de produtividade pois auxilia o produtor a tomar decisões mais assertivas com relação a produção.
REFERÊNCIAS:
FORMAGGIO, R.; SANCHES, I. D. Sensoriamento remoto em agricultura. São Paulo. Oficina de Textos, 2017;
ROUSE, J. W.; HAAS, R. H.; SCHELL, J. A.; DEERING, D. W. Monitoring vegetation systems in the Great Planins with ERTS. In: EARTH RESOURCES TECHNOLOGY SATELLITE-1 SYMPOSIUM, 3., 10-14 December. Proceedings…Washington, DC: Nasa, 19+73. V. 1, p.309-317.
