Imagens de NDVI: como usar para monitorar a sua lavoura
As imagens de NDVI, importante ferramenta de agricultura de precisão, auxiliam a atividade agrícola com o monitoramento remoto do índice vegetativo
Monitorar a lavoura é uma atividade que deve ser feita diariamente para evitar que pragas e doenças se alastrem mais rapidamente e causem prejuízos à produção.
Tradicionalmente, isso é feito com visitas a campo, onde são empregadas técnicas de monitoramento por amostragem de áreas, sobretudo em lavouras mais extensas.
Com os avanços das técnicas de agricultura de precisão, porém, outros métodos mais eficientes de monitoramento da lavoura estão sendo empregados na atividade agrícola.
Um deles é o uso de imagens de NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada, na sigla em inglês). Saiba neste artigo como utilizar esta tecnologia na sua fazenda!
O que é o NDVI?
O NDVI, do inglês Normalized Difference Vegetation Index, é um dos índices de vegetação mais utilizados no mundo para realizar o monitoramento de coberturas vegetais no solo.
Ele faz parte das tecnologias de sensoriamento remoto utilizadas na agricultura de precisão.
Por meio do uso de sensores orbitais, aéreos ou terrestres, são obtidos dados espectrais relacionados às características agronômicas das plantas, como a arquitetura do dossel e o estádio de desenvolvimento.
Os dados espectrais indicam a forma como a planta reflete ou transmite a luz (artificial ou solar) de determinada cor em comprimentos de onda no espectro visível.
Na ilustração acima, observa-se a assinatura espectral de uma folha verde, com as variações na banda do visível (B, G e R),onde uma pequena reflectância (ou maior absortância) é produzida por pigmentos da folha (clorofila, xantofila e carotenos).
Já na banda infravermelha (IR),ocorre uma reflectância mais elevada por conta da interação da radiação com a estrutura celular superficial da folha.
Com isso, é possível concluir que a aparência verde da folha relaciona-se com a maior reflectância na banda G e é produzida pela clorofila.
E que a maior intensidade da reflectância em IR aponta os aspectos fisiológicos da folha e varia conforme seu conteúdo de água na estrutura celular superficial.
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Como se calcula o NDVI?
Os sensores orbitais, aéreos ou terrestres coletam informações das plantas e as transformam em dados que serão utilizados para calcular o índice de vegetação.
No caso do NDVI, o cálculo é feito a partir do uso de imagens das bandas espectrais do R e do NIR, por meio da seguinte fórmula: NDVI = (NIR – R) / (NIR + R).
NIR é reflectância do comprimento de onda correspondente ao infravermelho próximo (0,76 a 0,90 μm),enquanto R é a reflectância no comprimento de onda correspondente ao vermelho (0,63 a 0,69 μm).
O índice do NDVI varia entre -1 a 1, sendo que quanto mais próximo de 1 mais biomassa há na lavoura. Índice próximo a zero e abaixo de zero indica áreas com água, edificações, solo nu, ou seja: sem atividade clorofiliana.
Em área de baixa atividade clorofiliana, o numerador da equação do NDVI terá NIR alto e R baixo, com resultante alto; enquanto no denominador o NIR será baixo e o R alto, e por isso o resultante será baixo. Assim, teremos um NDVI próximo ou em direção a -1.
Mapas de NDVI para monitorar a lavoura
A geração dos dados referentes aos índices de vegetação de uma lavoura é muito importante para fazer análises que podem resultar em tomadas de decisão imediatas ou avaliações sobre o desenvolvimento da lavoura durante um período mais longo.
Tais análises são possíveis por meio dos mapas de variabilidade espacial e temporal.
A os mapas de variabilidade espacial apresentam dados referentes ao momento atual, com indicações sobre como está o desenvolvimento das plantas.
Eventuais áreas verdes (NDVI próximo a 1) entre as linhas de plantio podem indicar a presença de plantas daninhas.
De modo contrário, o NDVI próximo de 0 pode ser falhas de plantio ou plantas já sem atividade clorofiliana.
Os mapas de variabilidade espacial com imagens em NDVI vão informar sobre alguma situação específica que precisa ou não ser checada in-loco.
Importante destacar que a imagem em NDVI, para o caso de pragas e doenças, não vai indicar que tipo de problema está ocorrendo, só informará se a planta está saudável ou não.
E é importante também ter atenção com as fases de desenvolvimento das culturas, muitas das quais, sobretudo de grãos, ficam amarronzadas próximo à fase de colheita.
Assim, a atividade clorofiliana dessas plantas vai naturalmente ser reduzida e a interpretação sobre o índice será invertida.
No caso dos mapas de variabilidade temporal, eles possuem um caráter mais analítico a respeito do desenvolvimento da lavoura de uma safra para outra ou de um ano para outro, a depender da cultura.
Assim, os mapas de variabilidade espacial serão muito úteis, por exemplo, para se ter uma noção melhor de quais áreas estão rendendo mais e quais precisam de algum tipo de correção, seja relativo a nutrição do solo ou combate a pragas e doenças.
Como obter imagens de NDVI
As imagens em NDVI se tornaram uma ferramenta tão importante hoje em dia para os agricultores do mundo todo que é possível encontrar diversos aplicativos gratuitos que oferecem o serviço de monitoramento de imagens com NDVI.
Neste caso, essas imagens são orbitais, ou seja: de satélites. E a qualidade das imagens vai variar de acordo com o tipo de satélite. Junto às imagens, geralmente, vêm os dados do índice de vegetação (de -1 a 1).
O Sentinel 2, por exemplo, é um dos satélites mais utilizados. Ele é um satélite de monitoramento da Agência Espacial Europeia que revisita o local a cada 5 dias, e tem resolução espacial de 10 metros.
As imagens do Sentinel 2 também podem ser baixadas e utilizadas para calcular o NDVI, por meio de um sotfware chamado QGIS.
Também está muito difundida hoje em dia as imagens em NDVI captadas por drones. No caso, elas possuem um custo e precisam também ser interpretadas.
A resolução depende muito do tipo de drone e sensores, que geralmente são de última geração e fornecem informações diversas sobre a área de produção.
Imagens de NDVI obtidas por meios terrestres geralmente são manuais. A vantagem destes é que não precisam da luz do sol para obter os dados, o que pode garantir também mais eficiência e outras informações das folhas, como teor de nutrientes.
Conclusão
As imagens de NDVI são uma das principais ferramentas de agricultura de precisão, e essenciais para uma gestão mais eficiente da fazenda.
Com elas é possível monitorar de forma remota as áreas de produção de médias e grandes propriedades rurais de forma simples e rápida, o que favorece a tomada de decisão em menor tempo do que se fosse para observar tudo in-loco.
Por isso, busque fazer o uso desta ferramenta o quanto antes, e assim reduzir os riscos que a atividade agrícola naturalmente oferece.
