O sensoriamento remoto (SR) se caracteriza pela obtenção de informações de um objeto sem existir um contato físico e, muitas vezes, a longas distâncias, através da radiação eletromagnética (REM). As primeiras medições por SR foram realizadas através de câmeras acopladas em balões, aeronaves e foguetes. Atualmente, imagens de SR podem ser obtidas a partir de diversos equipamentos como: aeronaves, veículos aéreos não tripulados (VANT’s) e satélites. Por meio destes equipamentos várias aplicações são possíveis de serem realizadas, tais como: estimativa da biomassa e produtividade da cultura, monitoramento de estresse hídrico e do vigor nas plantas e a avaliação do estádio fenológico da cultura de interesse.

Na agricultura o SR tem o objetivo principal coletar dados de uma superfície terrestre de uma determinada área para que o produtor conheça melhor as características presentes em seus talhões. Neste sentido, o SR na agricultura utiliza instrumentos de alta performance e sensores para obter dados, que serão registrados, tratados e analisados. Esta geração de dados permite obter uma análise detalhada sobre cobertura vegetal, tipo de solo, topografia e áreas que sofrem com erosão ou patógenos de solo e plantas. Entre os pontos que são possíveis identificar e auxiliam a melhorar a produção, podemos citar: estimativa de área plantada, vigor vegetativo das culturas, determinação de faixas de solo com baixa produtividade, apontamento de erros em processos de adubação, irrigação e preparo do solo e regiões com maior potencial de produção.

O SR obtém informações devido ao desenvolvimento de sensores e equipamentos de alto desempenho. Dessa maneira, podemos classificar dois tipos de sensores remotos: ativos e passivos.

Sensores ativos: não utilizam a energia solar como fonte de radiação, trabalhando com uma fonte de radiação eletromagnética própria, como um canhão de laser, capaz de projetar raios na superfície terrestre e calcular o tempo gasto para a reflexão.

Sensores passivos: relacionam-se com informações externas preexistentes, coletando estímulos refletidos, principalmente, pela luz solar. As informações, então, são tratadas por algoritmos e sistemas integrados, que geram imagens e dados.

Dessa forma, a tecnologia no campo permite acompanhar de perto o desenvolvimento da lavoura e auxilia o gestor a colocar em prática as ações necessárias para o melhor andamento da produção. Entre os índices de monitoramento mais comuns, podemos citar o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI). Com o SR conseguimos captar o vigor das plantas, o que possibilita avaliar a saúde da planta. Com isso, é possível fazer uma relação com a estimativa de produção. Isso é possível pois a banda de radiação do NIR – Infravermelho Próximo, diferencia plantas vigorosas (que refletem mais o NIR) e plantas mais fracas (que absorvem a radiação). As imagens em NIR, obtidas por satélites, são tratadas em uma equação denominada NDVI que transforma as leituras de NIR em tons de cores.

Índices de Vegetação – NDVI

Índice de vegetação e comportamento espectral – (Fonte: Rayssa Viveiros Espírito Santo)

Algumas aplicabilidades:

Irrigação – O SR pode ser usado para estimar a evapotranspiração real (ETr), ajudando na identificação se a quantidade de água aplicada é ideal, abaixo ou superior à necessária, como feito por Silva et al. (2012).

Deficiência nutricional – Na cultura da soja por meio de VANTs com câmeras multiespectrais, as imagens são analisadas e utilizadas para a geração de um mapa que indica os locais mais aptos para beneficiamento e eventual produção de sementes. Com o uso de câmera termal é possível monitorar plantas em situação de déficit hídrico e medir a deficiência de potássio nas folhas mesmo antes dos sintomas aparecerem (Embrapa, 2019).

Perfil temporal das áreas de soja da região norte do Rio Grande do Sul gerado a partir de
imagens NDVI (índice de vegetação) dos meses de outubro a maio, safra 2005/06. Em
destaque a evolução temporal do NDVI nas etapas de semeadura (A), máximo
desenvolvimento vegetativo (B) e colheita (C). (Fonte: Santos et al. (2014))

Há também estudos com o uso do sensoriamento remoto para identificar sintomas de ferrugem na soja.

Estágios da doença causada pelo patógeno (esquerda) e quatro tipos de folhas com os
diferentes níveis de severidade da ferrugem (direita) – (Fonte: Cui et al. (2009))

Conhecer os princípios do sensoriamento remoto, o comportamento espectral do solo e da vegetação e sua aplicabilidade, é uma área em pleno crescimento e com futuro promissor no mercado de trabalho, uma vez que a busca por maiores produtividades de forma sustentável tem-se colocado em de forma prioritária na agricultura global. Apesar da grande diversidade e possibilidades de aplicação dessa tecnologia, é necessário compreender que tudo dependerá do que o agricultor quer saber. Além disso, a necessidade de novas pesquisas na elaboração de melhores softwares capazes de rodar esses dados é muito importante, pois ter os dados, mas não saber analisar e interpretar o que eles significam faz com que a tecnologia não atinja o objetivo, dessa forma abre-se um mercado em potencial a ser explorado.

Autor: André Müllich – Acadêmico do 6º semestre de Agronomia e Bolsista do grupo PET Agronomia na Universidade Federal de Santa Maria – UFSM

Referências bibliográficas:

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Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar. / Alberto Carlos de Campos Bernardi, [et al.], editores técnicos. – Brasília, DF : Embrapa, 2014. 596 p.

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CROSTA, A. P., 1992. Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento remoto, IG/UNICAMP, Campinas, São Paulo, 170p.

BLASCHKE, T.; KUX, H. Sensoriamento remoto e SIG avançados. 2.ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2007.

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MOREIRA, M. A. Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. 4.ed. Viçosa: UFV, 2011. 422p.

PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E.; KUPLICH, T. M. Sensoriamento remoto da vegetação. 2.ed. São Paulo: Oficina de Textos, 2012. 176p.

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