Já tenho um drone, e agora?

A importância do conhecimento sobre os índices de vegetação aplicados na pós-captação de imagens da lavoura com drones

GIOVANA FARIA

Já são imensuráveis os upgrades que a quarta revolução industrial trouxe para os mais variados nichos de mercado. Atualmente, as realidades aumentada e virtual trouxeram incontáveis benefícios às áreas da educação, medicina, arquitetura, entre outras, e agora o setor mais importante da economia brasileira também foi contemplado com inovações tecnológicas, como por exemplo, os drones para mapeamento aéreo.

O agronegócio, segundo a coordenadora de Contas Nacionais do IBGE, Rebeca Palis, foi o principal contribuinte para o aumento de 1,0% do PIB nacional em 2017. O setor possui agora uma gama de alternativas provenientes da Indústria 4.0 que está melhorando a produtividade no campo e reduzindo custos na agricultura de precisão.

A utilização de VANTs (Veículos Aéreos Não Tripulados), mais conhecidos como drones, é uma pauta que está em alta. Além dos benefícios trazidos ao produtor agrícola, como o aumento da produtividade, essa tecnologia também promove uma agricultura mais sustentável, evitando aplicação de insumo em excesso que pode contaminar a água e o solo, facilitando o monitoramento de Áreas de Preservação Permanente (APP), entre outras vantagens.

Após sobrevoar a lavoura com o drone e captar as imagens da plantação, qual é o próximo passo? A aplicação dos índices de vegetação nas imagens.

Os drones são essenciais para o processo de mapeamento, mas a segunda etapa é a mais importante e benéfica para o agricultor, pois a solução se encontra na análise que será feita dos mapas gerados pelo drone. Com o processamento das imagens e a produção dos relatórios, o agricultor irá agregar custo-benefício ao seu negócio. Trata-se de um trabalho em equipe realizado por VANTs e softwares.

Índices de Vegetação

O monitoramento de lavouras com imagens de drones possibilita a mensuração da saúde das plantas, a identificação de estresse da cultura, entre outros dados obtidos que auxiliam o produtor rural na tomada de decisões. São eficientes na prevenção de pragas e plantas daninhas e economia de insumos e defensivos. Para realizar essas e outras funções, são necessários os Índices de Vegetação (IV).

Os Índices de Vegetação ou Algoritmos de Saúde Vegetal são modelos matemáticos desenvolvidos para avaliar a cobertura vegetal e diagnosticar biomassa, porcentagem de cobertura do solo, atividade fotossintética e produtividade.

Eles comparam as proporções de luz capturadas em diferentes bandas (vermelho, verde, azul e às vezes infravermelho-próximo) para computar valores numéricos para cada pixel ou área de um mapa produzido por um drone. São então atribuídas cores com base nesses valores numéricos aos mapas com índices de vegetação, o que facilita a identificação da variação entre áreas saudáveis e não saudáveis. Já foram realizadas pesquisas que comprovam a eficácia no manejo da lavoura com o auxílio dos índices de vegetação.

Um estudo realizado na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) avaliou o desempenho de índices de vegetação na geração de zonas para o manejo diferenciado dos atributos químicos do solo. A pesquisa foi realizada em uma área destinada ao cultivo de soja, cebola e alho. O objetivo era mostrar ao produtor que, ao usar essa técnica, ele teria uma diminuição com o custo de produtos fitossanitários. Os resultados foram positivos e os índices de vegetação calculados foram capazes de capturar a variabilidade espacial da cultura da soja, apresentando concordância de 55%.

Outro estudo realizado por pesquisadores chineses que tinha como objetivo determinar uma previsão de rendimento de grãos em arroz demonstrou que os IVs ideais correspondentes foram o
NDVI e o VARI, dois índices que aprofundaremos mais nesta matéria. Ambos mostraram alta correlação com
o índice de área foliar e tiveram um bom desempenho para previsão do rendimento.

NDVI

O NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) é um índice que analisa a saúde geral de uma planta por meio de sensoriamento remoto. De acordo com o engenheiro agrônomo Fabrício Zavanella, o NDVI já é um padrão para a compreensão da saúde vegetal no setor agrícola há muitos anos. Antigamente, as imagens infravermelho-próximo eram usualmente captadas por satélites ou por aeronaves tripuladas. Hoje em dia, com o uso de drones, este quadro está mudando. Ele também ressalta que esse índice de vegetação é recomendado quando se utilizam câmeras especiais no drone que irá fazer o mapeamento, como por exemplo, câmeras modificadas ou câmeras multiespectrais.

“O NDVI necessita do infravermelho-próximo que é refletido pelas plantas, e essas câmeras conseguem “enxergar” essa banda que não é visível a olho nu”, afirma Zavanella.

Imagem sem o índice de vegetação NDVI. Fonte: Fabrício Zavanella

Imagem sem o índice de vegetação NDVI. Fonte: Fabrício Zavanella

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

As câmeras modificadas são câmeras RGB (Red, Green, Blue) com um filtro NIR (Near-Infrared) incorporado.  Uma câmera RGB é geralmente a padrão que já vem com o drone, e captura bandas vermelha, verde e azul. Com o filtro NIR, ela se torna capaz de capturar também o infravermelho-próximo.  As câmeras multiespectrais já capturam bandas vermelha, verde e infravermelho-próximo, sem necessidade de modificação. Ambas exigem maior investimento, porém possibilitam a comparação de dados absolutos de saúde vegetal ao longo do tempo, independente de mudanças de luz solar de um dia para o outro.

Dentre algumas das aplicações do NDVI na agricultura, destacam-se a localização de pragas, a detecção de secas e o mapeamento hídrico.

Falso NDVI

Imagem com o índice de vegetação Falso NDVI. Fonte: Fabrício Zavanella

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

O falso NDVI ocorre quando o algoritmo NDVI é utilizado em imagens RGB. “Isso não é recomendado, pois como o NDVI não foi projetado para esse propósito, não traz informações confiáveis”, diz Zavanella. “O VARI é uma maneira muito mais vantajosa de se calcular saúde vegetal utilizando imagens RGB.”

VARI

Pode-se dizer que o VARI (Índice Resistente à Atmosfera na Região do Visível) mede “o quão verde” uma imagem é. Ele foi designado para câmeras RGB e possibilitam a detecção de áreas de estresse de colheita em um campo. Pode ser utilizado para qualquer tipo de vegetação e em qualquer período vegetativo, ou seja, planta recém-brotada e já bem desenvolvida.

Imagem sem o índice de vegetação VARI. Fonte: Fabrício Zavanella

Imagem com o índice de vegetação VARI. Fonte: Fabrício Zavanella

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Visto que a câmera RGB já vem com o drone, não há necessidade de gastos extras. Muitos produtores querem somente entender a saúde vegetal relativa das suas plantações. Nesse caso, as imagens RGB com algoritmos VARI são mais do que suficientes para identificar a variabilidade e obter informações úteis sobre suas culturas com um baixo investimento.

Vale lembrar também que o produtor rural deve sempre acompanhar de perto cada passo dos procedimentos realizados na sua plantação, pois os índices de vegetação indicam o problema, mas não mostram a causa desse problema. É por isso que as novas tecnologias só exercem bem o seu papel quando somadas aos conhecimentos que o produtor já possui da sua safra. Com essa junção, os resultados serão sempre melhores e irão gerar benefícios para o agricultor e para o meio ambiente.