Sensoriamento Remoto no Monitoramento do Desenvolvimento Agrícola

Pesquisadores da Embrapa desenvolveram um modelo capaz de prever a produtividade da cana-de-açúcar a partir de imagens de satélite captadas ainda durante o desenvolvimento da lavoura no estado de São Paulo. A combinação de dados de sensoriamento remoto com análises estatísticas do desenvolvimento agrícola e técnicas de aprendizado de máquina (machine learning) aumenta a precisão das estimativas.

A metodologia utilizada pelos pesquisadores consiste na coleta de séries temporais de imagens multiespectrais da constelação PlanetScope, operada pela empresa norte-americana Planet Labs, ao longo de todo o ciclo produtivo. O modelo, portanto, analisa imagens captadas diariamente durante o desenvolvimento fenológico da lavoura e seleciona as mais apropriadas para o estudo. A partir dessas imagens, são calculados índices de vegetação, como GNDVI e EVI2, que permitem estimar características agronômicas, como vigor vegetativo, biomassa, teor de clorofila e atividade fotossintética das plantas.

Por fim, os resultados são comparados com dados reais de campo e estudos validados na área da agronomia. Esse método permite prever a produtividade antes da colheita, auxiliando no planejamento, na organização e na gestão agrícola, que são atividades de extrema importância para o agronegócio, acertando 89 % na previsão da produtividade da cana‑de‑açúcar.

Imagem multiespectral da PlanetScope utilizada para validar modelos de previsão de produtividade da cana-de-açúcar em campos comerciais. Imagem disponível no artigo Predicting Sugarcane Yield Through Temporal Analysis of Satellite Imagery During the Growth Phase

O sensoriamento remoto é a técnica de obter informações sobre objetos, áreas ou fenômenos da superfície terrestre (ou da atmosfera) sem contato direto, por meio da detecção e análise da radiação eletromagnética refletida ou emitida pelo alvo, utilizando sensores instalados em plataformas como satélites, aeronaves, drones ou sistemas terrestres.

A pesquisa conduzida por pesquisadores da Embrapa e apresentada no artigo Predicting Sugarcane Yield Through Temporal Analysis of Satellite Imagery During the Growth Phase, evidencia o sensoriamento remoto como ferramenta estratégica de planejamento no agronegócio, sendo essa uma de suas vastas formas de aplicação.

Onde utilizamos o sensoriamento remoto no nosso dia a dia?

• Previsão do tempo no celular: informações vêm de dados obtidos por satélites meteorológicos.

• Mapas e imagens de satélite: visualização no modo satélite no Google Maps ou Google Earth é feita por imagens captadas por sensores orbitais.

• Monitoramento de trânsito: por meio de imagens aéreas, sistemas de radar e, em aplicações específicas, sensores térmicos.

O sensoriamento remoto é tão comumente usado a ponto de nem percebermos suas aplicações, sendo esses, apenas três de tantas.

Referências

• Matéria na EMBRAPA - Modelo prevê produtividade agrícola com uso de imagens de satélite

• Predicting Sugarcane Yield Through Temporal Analysis of Satellite Imagery During the Growth Phase

• Livro "Agricultura de precisão: resultados de um novo olhar"

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