Hoje em dia, o sensoriamento remoto na agricultura é indispensável para levantar informações geográficas, histórico de produção na região e desmatamento, por exemplo.
Para isso, são utilizados instrumentos de alta performance e sensores.
Com os dados em mãos, o agricultor conseguirá entender as melhores estratégias que deverá aplicar na sua lavoura, desde o preparo do terreno até a colheita.
Então, é esse tema que explicaremos neste artigo. Continue lendo até o fim e entenda tudo sobre os benefícios do sensoriamento remoto. Boa leitura!
O que é sensoriamento remoto na agricultura?
O sensoriamento remoto (SR) consiste na obtenção de informações de um objeto sem necessariamente existir um contato físico com ele. Por isso, na maioria das vezes, pode ser feito a longas distâncias.
Quando essa técnica começou a ser aplicada, as primeiras medições foram realizadas por meio de câmeras acopladas em aeronaves, balões, pipas, foguetes e, pasme, pássaros.
No entanto, devido aos diversos avanços tecnológicos na agricultura, as imagens capturadas pelos sensores remotos podem ser obtidas por meio de satélites, aeronaves, veículos aéreos não tripulados (VANTs), máquinas agrícolas autopropelidas, entre outros.
Entre as principais aplicações que podem ser por meio do sensoriamento estão:
- estimativa da biomassa;
- produtividade da cultura;
- monitoramento de estresse hídrico e do vigor das plantas;
- avaliação do estádio fenológico (em que etapa de seu desenvolvimento a planta está).
Resumindo, na agricultura, os agricultores que optarem por contratar serviços de plataformas digitais terão fácil acesso a imagens e mapas históricos de talhões, por exemplo.
Desse modo, será muito mais fácil fazer uma análise mais aprofundada da lavoura e, claro, decidir os próximos passos.
Breve história sobre o sensoriamento remoto
Apesar de as técnicas de sensoriamento remoto na agricultura estarem bastante desenvolvidas, o histórico de fato não é nada recente.
O uso de satélites como principal ferramenta já começou com a NASA, em 1972, com o lançamento do Landsat 1.
Hoje em dia, para que se tenha uma ideia, estão operando com o Landsat 8 e outros 300 satélites de observação da Terra. Quase metade deles consegue fornecer imagem óptica.
É importante apenas mencionar que, devido ao fato de que os satélites usam sensores e tecnologias diferentes, as informações disponibilizadas poderão apresentar variações também.
Justamente por esse motivo é normal que, ao final, diversas percepções sejam levantadas com base no acesso à mesma fonte de dados inicial.
Como o sensoriamento remoto pode ser aplicado na agricultura?
O sensoriamento remoto na agricultura pode ser usado para executar diversas atividades importantes. A seguir, listamos alguns exemplos.
- Estimativa de área plantada e produção agrícola.
- Vigor vegetativo das culturas (índice vegetativo das plantas).
- Manejo agrícola em nível de país, estado, município ou ainda em nível de microbacia hidrográfica ou fazenda.
- Investigação da cobertura vegetal, topografia, drenagem e tipo de solo.
- Mapeamento das áreas de preservação de mananciais, reservas florestais e áreas agrícolas.
- Identificação de falhas na irrigação, na adubação e no preparo do solo.
- Sintomas de danos causados por produtos fitossanitários.
- Manchas de solo com baixa produtividade.
- Áreas com erosão laminar.
- Detecção de reboleiras de baixo vigor causadas por nematoides e patógenos de solo.
- Regiões com maiores potenciais de produção.
Como vimos, com o sensoriamento remoto, o agricultor só tem a ganhar. Não à toa, arriscamos dizer que vale o investimento.
Como funciona o sensoriamento remoto na agricultura?
Normalmente, no sensoriamento remoto, os dados costumam ser coletados a partir do Registro da Radiação Eletromagnética (REM).
Para mensurá-lo, é adotada como base a reflectância do alvo. No caso da agricultura, por exemplo, são as plantas ou a superfície do solo.
Os sensores, como mencionamos logo no início, são extremamente modernos e confiáveis. Eles podem ser acoplados a satélites, aviões, helicópteros, mas, hoje em dia, os drones estão conquistando espaço e trazendo ótimos resultados.
Os sensores usados para o sensoriamento remoto podem ser classificados em ativos ou passivos.
Sensores passivos
Os sensores passivos são conhecidos por responder aos estímulos externos, ou seja, informações que já existem.
Eles detectam e coletam a energia refletida ou emitida pela superfície da Terra. A fonte mais comum para esse exemplo é a reflexão da radiação solar.
Sensores ativos
Já os sensores ativos utilizam os estímulos internos para coletar os dados de determinada superfície.
Um exemplo é o sensor com canhão laser, que projeta raios na superfície e calcula o tempo que gastam para serem refletidos pela Terra e retornarem ao sensor.
Toda tecnologia aplicada no sensoriamento remoto está relacionada a softwares que apresentam algoritmos complexos ou sistemas integrados que analisam o Índice de Diferença de Vegetação Normalizada (NDVI).
A partir dessa análise, será possível identificar se há regiões com infestação de pragas, perda de biomassa ou estresse hídrico, por exemplo.
Pixels e resolução: o que isso tem a ver com a avaliação das imagens captadas
Lembra que comentamos que, devido ao fato de que os satélites usam sensores e tecnologias diferentes, as informações disponibilizadas poderão apresentar variações também?
Pois bem, isso está relacionado às várias formas de resolução/avaliação das imagens captadas pelos satélites.
É normal que, durante a primeira avaliação, as imagens sejam classificadas em baixa, média ou alta resolução.
Isso acaba gerando equívocos a partir de conhecimento geral sobre fotografias. Afinal, nesses casos, são medidas apenas pelo número de pixels de uma determinada imagem.
Agora, por se tratar de imagens de satélite, a resolução é especial. É preciso diferenciar muito bem o tamanho de pixel e resolução especial.
Qualquer imagem digital é composta de pixels, de fato. Ela é obtida por amostragem da luz que é refletida pela superfície e gravação das medidas em uma matriz de pixels que consegue criar uma grade.
A distância da amostragem de solo é referente à distância entre cada pixel da grelha já pré-definida.
Quando estamos falando sobre resolução, os fornecedores de dados via satélite, normalmente, dizem respeito à resolução espacial.
Até mesmo a posição do sensor em relação ao seu alvo pode variar com difrações atmosféricas e outros fatores.
Então, constata-se que a qualidade das informações levantadas pode mudar do centro da imagem até a borda da faixa.
Por meio das imagens captadas por satélite, poderão ser realizadas as devidas análises para calcular o NDVI e verificar biomassa.
Mas o que é NDVI?
O NDVI nada mais é do que uma sigla para Normalized Difference Vegetation Index – em português, Índice de Vegetação da Diferença Normalizada.
De forma bastante resumida, trata-se do índice que consegue analisar a real condição de uma vegetação no campo, por meio do seu sensoriamento remoto.
Entre as principais vantagens da tecnologia NDVI para a agricultura, podemos mencionar:
- Modelagem hidrológica;
- Mapeamento de culturas;
- Estimativas de produtividade;
- Detecção de secas;
- Localização de pragas;
Como é feita a análise da biomassa?
Dentro do agronegócio, a produção de energia por meio da biomassa pode acontecer de diversas maneiras. Mas, claro, o objetivo será sempre o aumento expressivo dos lucros.
Para gerar a biomassa, é necessário água, terra, mão de obra e energia solar. Por esse motivo, o Brasil é um dos países que oferece as melhores condições para produção dessa fonte energética.
Apenas para conhecimento, segundo o Balanço Energético Nacional 2019, nosso país tem uma oferta de energia de 289 milhões de toneladas equivalentes de petróleo (tep).
Essa medida é equivalente a 7 barris de petróleo, distribuídos em 45,25% de ofertas de renováveis e os 54,8% em não renováveis. Entre as renováveis, a biomassa corresponde a 17,5% da oferta disponível.
Já o Plano Nacional de Energia 2050, que traça estratégias de longo prazo, mostra o enorme potencial da biomassa, que deverá apresentar potencial energético de
530 milhões de tep.
Sem dúvidas, isso corresponde a mais que o dobro do consumo energético total atual, se levarmos em consideração todas as fontes de energia.
Por que as informações agrícolas são importantes?
Não é novidade que a agricultura apresenta enorme relevância para a economia mundial, principalmente nas últimas quatro décadas.
De acordo com dados do IBGE (2020), de 1975 a 2019, a produção de grãos passou de 38,1 milhões de toneladas para 232,6 milhões de toneladas, o equivalente a um aumento de 510%.
Por isso, as informações agrícolas geradas por meio do sensoriamento remoto são tão importantes.
Mas sem dúvidas, as preocupações não estão voltadas apenas às questões ambientais. O interesse na obtenção de dados também favorece o sentido econômico.
Apesar da redução relativa, os números absolutos ainda são muito expressivos, atingindo a marca de US$ 90 bilhões anuais só nos Estados Unidos, apenas em valor dos produtos.
Tudo isso desconsiderando toda a cadeia produtiva envolvida no agronegócio.
Além disso, no Brasil, os produtos agropecuários também são responsáveis pela geração de saldos crescentes no comércio internacional. Isso foi importante para lidar com a crise do balanço de pagamentos no período 1992 a 1998.
Nesse período, as exportações de produtos agropecuários passaram de 35,8 para 51,1 bilhões de dólares, respondendo por 38,2% das exportações nacionais.
Por isso, podemos afirmar que as informações agrícolas são essenciais para atender a diversos tipos de interesse.
Geograficamente falando, pode ser observado desde o nível global até o local, passando por hemisférico, continental, de blocos econômicos, regionais, nacionais, estaduais, municipais, entre outros.
Como você pode ter notado, o sensoriamento remoto na agricultura trouxe inúmeros benefícios não só para os produtores rurais, mas também para resolver questões ambientais e econômicas.
A tendência é de que as técnicas continuem sendo aprimoradas e os dados cheguem cada vez mais precisos.
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