Os índices de vegetação são os principais indicadores da saúde da vegetação em um plantio, através dos índices é possível realizar diversas análises que podem favorecer o agricultor na tomada de decisão !! Conheça mais sobre os índices nessa matéria.
Os índices de vegetação são algorítimos desenvolvidos para analisar as imagens capturadas por câmeras especificas e disponibilizar diversas análises através da coloração indicativa de cada índice, permitindo que agricultores e agrônomos identifiquem a variação das culturas e analisem diversas informações como, mensurar o vigor da vegetação, controle de estresse hídrico, aplicação de insumos em taxa variável e dessa forma eliminar rapidamente as ameaças do campo.
Com o crescimento e popularidade dos drones e o advento de novos sensores aptos a captar luz em espectros além do visível, temos visto uma grande movimentação em relação ao uso de índices de vegetação no intuito de gerar indicadores úteis para agricultura de precisão.
Inúmeros Índices de Vegetação já foram desenvolvidos para diferentes finalidades, como os índices NDVI, NDRE, VARI, SAVI e entre outros. Pesquisadores, agricultores e agrônomos no mundo inteiro usam diferentes índices na agricultura e os otimizam para avaliar as culturas. Por exemplo, alguns índices foram utilizados para capturar os processos fotoquímicos associados com a fotossíntese da planta tal como o uso da eficiência da luz ou estimar o conteúdo de pigmentação da folha (clorofila), enquanto que outros foram projetados para obter o índice de área foliar (IAF).
Apesar de grande popularidade atual que os Índices tem ganhado, eles não são um conceito novo, o popular NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada), por exemplo, foi desenvolvido por J. W. Rouse em 1974 e mais tarde validado por C. J. Tucker em 1979 através de combinações lineares das bandas do vermelho e infravermelho próximo para monitorar a biomassa.
As plantas têm um valor NDVI entre 0.1 e 1, quanto maior o valor, maior a densidade vegetal. O NDVI é um índice estrutural, muito utilizado para monitoramento agrícola por apresentar fortes características com o crescimento das culturas.
Diversas vezes temos visto o NDVI confundido como um índice de “saúde da vegetação”, o que não pode ser tomado como verdade em parte dos casos, como é o caso de lavouras atacadas pela Soja Louca II, uma doença provocada pelo nematoide Aphelenchoides SP que causa super brotamento, retenção de hastes foliares e abortamento de vagens, não reagindo à herbicidas dessecantes. Nesse caso, o mapeamento pode ser feito na pré-colheita e as regiões que apresentarem alto NDVI serão na verdade as menos saudáveis. Dessa forma, poderá ser feito um manejo diferenciado de controle desse tipo de nematoide nestas áreas no próximo plantio.
Ao contrário de satélites e aviões, os problemas causados pela extrema sensibilidade do NDVI a condições atmosféricas e cobertura de nuvens não são mais um problema com os drones. Apesar disso, ainda existem algumas validações que devem ser executadas para garantir a acurácia de aferições, como análises de solo e folhas após a identificação de manchas.
Confira abaixo alguns índices utilizados na agricultura.
O SAVI (Índice de Vegetação Ajustado ao Solo), foi criado visando amenizar o efeito do solo e se baseia no princípio de que a curva de vegetação tende a aproximar-se da curva de solo, esse índice é comum de ser utilizado no inicio do plantio ou áreas de baixa densidades de vegetação, passando por uma mistura de respostas espectrais para densidades médias e quase nenhuma influência do solo para densidades altas de vegetação. O SAVI consiste na própria fórmula do NDVI, acrescida de uma constante L, que varia de 0 a 1, dependendo do grau da maior ou menor cobertura do solo, respectivamente.
Outro índice bastante utilizado é o de Vegetação por Diferença Normalizada Verde (GNDVI) e o de Diferença Normalizada do Red Edge (NDRE) podem ser calculados da mesma maneira. O GNDVI é calculado utilizando as refletâncias do verde e do NIR, enquanto o NDRE utiliza as bandas do Vermelho (RedEdge) e do NIR. Estudos provam que estes índices (índices bioquímicos) são mais responsivos e confiáveis para alguns tipos de cultura (Fonte: ISPRS).
O Índice Resistente à Atmosfera na Região Visível (VARI) foi projetado e testado para funcionar com sensores RGB. O VARI é uma medida de “quão verde” é uma imagem. O VARI não se destina a ser um substituto para uma câmera NIR, mas é significativo quando se trabalha com imagens não-NDVI. As imagens RGB com o algoritmo VARI aplicado possibilitam a detecção de áreas de estresse de colheita em um campo.
Porque Utilizar os Sensores RGB e Algoritmos VARI?
Muitos produtores estão buscando somente entender a saúde vegetal relativa das suas plantações. Imagens RGB com algoritmos VARI proporcionam informações proveitosas relacionadas à variação em um único ponto no tempo, e podem ser uma ferramenta valiosa para ajudar fazendeiros a identificar o estresse e gerar prescrições de taxa variável.
As imagens do RGB são mais do que suficientes para identificar a variabilidade e obter informações úteis sobre suas culturas.
O que é Falso-NDVI? (Comparação entre Resultados VARI e NDVI)
O termo Falso-NDVI se refere ao algoritmo do NDVI aplicado em imagens RGB, alguns produtores acham que o Falso-NDVI é útil, porem não é recomenda aplicar o índice NDVI nas imagem RGB, pois o algoritmo não foi designado para esse propósito, resultando em dados imprecisos. Como mencionado acima, a fórmula VARI é uma maneira muito mais vantajosa de se calcular saúde vegetal usando imagens RGB.
Medir a saúde vegetal é apenas uma peça do quebra-cabeça e estes são apenas alguns dos índices que podem ser extraídos.
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Lembre-se que não importa qual algoritmo você escolha para medir a saúde vegetal, é sempre necessário realizar uma inspeção manual em solo, pois os índices te indicarão a variação da cultura, mas não irá dizer por que essa variação existe.
Então, saia a campo para verificar, analisar sua cultura, isso, combinado com o conhecimento histórico do campo, permitirá que você determine a melhor estrategia para sua plantação.
Todos os índices mencionados são de grande utilidade para o agricultor, resultando em informações valiosas que auxiliam na tomada de decisão, afinal dessa forma é possível determinar exatamente quais as áreas do plantio que necessitam de maior atenção.
Veja nos tópicos abaixo alguns casos que os índices foram de grande valia para a identificação.
Otimização de fertilização
Plantas requerem nutrientes para crescimento e fotossíntese. Vários estudos provam que um alto teor de clorofila indica um conteúdo substancial de nutrientes e isso, por consequência, indica boa produtividade. A deficiência de certos nutrientes, especialmente aqueles ligados à produção de clorofila, como o nitrogênio ou magnésio, irão manifestar uma gradual mudança na coloração da planta, indo do verde ao marrom (visualmente). Uma vez que a mudança de coloração começa a ficar evidente visualmente, na maioria das vezes já é tarde demais.
O acompanhamento periódico de lavouras através de índices de vegetação permite rastrear a variabilidade do teor de clorofila e outros aspectos biológicos na plantação, habilitando a capacidade de identificar campos afetados por deficiência nutricional de tal forma a tomar decisões preventivas, antes que isso se torne um dano econômico. Quando falamos em Nitrogênio, um macronutriente instável e de difícil dosagem, entramos num campo onde as aplicações seguem “receitas de bolo” que podem levar a um desperdício de até 60% de adubos nitrogenados.
Otimização de aplicação de pesticidas
As imagens obtidas por sensoriamento remoto revelam quais talhões têm condições favoráveis para um crescimento vigoroso. Estes campos são em grande parte os alvos de ataques por insetos, fungos e doenças. Combinados com o know-how agronômico, imagens multi espectrais podem alertar o produtor sobre a vulnerabilidade de certos talhões.
Estes alertas prévios permitem ao produtor não só reduzir o impacto prejudicial de organismos na lavoura, como também otimizar a aplicação de pesticidas de acordo como o nível de risco dos talhões, então reduzindo os custos com defensivos e a emissão de produtos químicos no meio ambiente.
Manejo preciso de pragas de solo (Reboleira de Nematoide)
Os nematoides têm sido um grande vilão na agricultura brasileira, reduzindo consideravelmente o rendimento das colheitas a cada ano e tirando o sono dos agricultores. A identificação das espécies e o controle da população destes organismos são essenciais à manutenção do ecossistema produtivo das lavouras. Atualmente a identificação de reboleiras é visual, porém já sabemos que as manchas de solo provocadas por nematoides coincidem com as manchas encontradas nos índices de vegetação.
Dessa forma conseguimos identificar não só onde se encontram as reboleiras como também a extensão do seu dano, o que não é identificado precisamente a olho nu. Uma vez que sabemos a extensão da mancha, e quais áreas devemos ter mais atenção, pode-se montar um grid customizado, mais preciso e mais barato que a utilização de um grid padrão, já que áreas acusadas pelos índices serão tratadas separadamente e é possível ter uma redução do número de amostras em áreas com boas respostas.
Indicadores precisos em todas as fases da safra
Durante um ciclo de cultura, diversos são os fatores que podem influenciar na principal variável de medição de desempenho considerada hoje: A produtividade.
Não são raras as situações em que o produtor se depara com uma variabilidade de produção altamente discrepante de um talhão para o outro, o mesmo em pequenas faixas de terra dentro do próprio talhão, e então começam estudar, entre os inúmeros fatores recorrentes desde o preparo do solo, escolha da variedade, aplicação de pesticidas, adubos foliares, falta de água, entre outros, qual a parcela de contribuição de cada técnica ou produto para aquele resultado final?
Um monitoramento periódico alimenta esses estudos com informações valiosas. E se rastreássemos o arranque do crescimento de biomassa na fase vegetativa da cultura? Isso daria informações mais interessantes sobre insumos que agem especificamente nesta fase. E se rastreássemos o estado de maturação através de respostas espectrais? Quando falamos em Vinícolas, por exemplo, podemos decidir melhor qual região colher primeiro para maximizar o teor de açúcar ideal para a produção de vinhos.
Espero que essa matéria ajude a esclarecer algumas dúvidas e se você sentiu falta de alguma dica no texto deixe nos comentários abaixo que iremos acrescentar em uma próxima matéria.
Tem alguma dúvida? Deixe nos comentários quem sabe ela não se torna o tema da nossa próxima matéria.
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FONTE: [DRONEVISUAL]
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