Utilização de imagens de Drones e Satélites na Lavoura

Descubra como a utilização de Drones e Satélites podem ajudar o agricultor no manejo da lavoura

A tecnologia continua se desenvolvendo a cada segundo. Neste exato momento em que você está lendo esta frase por exemplo, várias imagens de diversas lavouras estão sendo captadas por meio de Drones e Satélites ao redor do mundo, e em seguida estão sendo processadas em plataformas digitais, onde mapas com informações valiosas destas culturas estão sendo gerados.

Mas para que?

Hoje, na Agricultura de Precisão, é comum analisar as imagens que são captadas de lavouras em determinados estágios fenológicos, que (depois de processadas em uma plataforma ou um computador) é possível ter acesso a várias informações valiosas, tais como: A uniformidade do desenvolvimento da cultura, as falhas de plantio, focos de pragas e doenças, manchas de deficiência de nutrientes, dentre muitas outras variáveis que estão susceptíveis a ocorrer durante a safra e que dificilmente são captadas a olho nu pelo Agricultor, especialmente quando o mesmo possui uma área muito ampla, você concorda?

Apesar de parecer algo um tanto futurista, e utilizado por nem todos os agricultores, a tecnologia de processamento e analise de imagens de lavouras já data de anos atrás. Hoje, ela se moderniza cada vez mais, e ao mesmo tempo se torna mais acessível ao produtor para ajudar a monitorar o desenvolvimento de suas lavouras e alcançar uma maior produtividade, sobretudo com uma melhor qualidade.  

De um ponto de vista mais técnico e agronômico, para entender melhor como tudo isso acontece, vamos dividir em 3 etapas:

1. Captação de Imagens da Lavoura

No caso da captação das imagens através dos Satélites, este procedimento é realizado através da utilização das várias constelações que orbitam a Terra de forma sincronizada e constante, em outras palavras, é como se fosse um processo automático: à medida que a lavoura se desenvolve, as constelações dos diversos Satélites (como Sentinel ll da UE e LANDSAT 8 da NASA por exemplo) registram automaticamente as imagens, por meio de sensores de câmeras multiespectrais que captam diferentes bandas invisíveis ao olho nu.

Drones e Satélites
Imagem 1 – Satélite ao redor de órbita terrestre.

No caso dos Drones o trabalho é um pouco mais manual, porém não deixa de ser sofisticado. Isso significa que o agricultor poderá captar imagens de sua lavoura no estágio fenológico e no período em que ele quiser! Isso acaba sendo um ponto positivo para o Drone pois as vezes as imagens captadas por Satélites sofrem de interferências de nuvens. Alguns Drones também possuem a tecnologia de câmera com sensores multiespectrais, mas a maioria dos modelos mais básicos vem embarcado apenas com sensor RGB, que capta bandas visíveis ao olho nu.

Drones e Satélites
Imagem 2 – Drone Asa Fixa captando imagens de Lavoura.

2. Processamento das Imagens

Após serem captadas, por Drones ou Satélites, as imagens “Brutas” vão para a etapa de processamento. Isso significa que utilizando uma plataforma de processamento de imagens, os índices de vegetação serão definidos através de cálculos aritméticos que consideram a porcentagem de luz refletida pelo alvo, no caso a planta, em diferentes bandas do espectro de luz. As bandas são faixas de comprimento de onda, e a planta possui diferentes níveis de reflexão dessas bandas de acordo com a sua saúde.

As bandas mais utilizadas são as bandas Azul (490 nm), Verde (560 nm), Vermelho (665 nm), Infravermelho Próximo – NIR (840 nm) e Red Edge (705 nm). As plantas saudáveis, estressadas e mortas, assim como o solo exposto e outros objetos, possuem diferentes níveis de reflexão em cada uma dessas bandas. O comportamento da reflexão nessas diferentes bandas constitui o que chamamos de assinatura espectral. Abaixo temos uma imagem que ilustra esse comportamento.

Nível de reflexão de bandas dependendo do estado da vegetação.
Imagem 3 – Nível de reflexão de bandas dependendo do estado da vegetação.

3. Interpretação das imagens processadas

Logo, através da captação das imagens, seguida pelo entendimento do comportamento dessas bandas em relação a planta, conseguimos executar cálculos aritméticos que são capazes de nos dizer, pixel a pixel, qual o nível de estresse da plantação, possibilitando a geração dos mapas de índice de vegetação e a interpretação dos mesmos.  

Comparação de mapas de NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) em lavoura de Soja. Onde a coloração Verde diz respeito a um alto índice de desenvolvimento vegetativo e a coloração Vermelha, baixo índice de desenvolvimento vegetativo.
Imagem 4 – Comparação de mapas de NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) em lavoura de Soja. Onde a coloração Verde diz respeito a um alto índice de desenvolvimento vegetativo e a coloração Vermelha, baixo índice de desenvolvimento vegetativo.

Confira também: Drones, Índices de Vegetação e a Tomada de Decisão na Agricultura

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Exemplos de Índices de vegetação: NDVI, NDRE e VARI.

O NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada), como mostrado na imagem 4 anteriormente,leva em consideração as bandas NIR e Vermelho, o NDRE (índice de RedEdge por diferença Normalizada) as bandas NIR e Red Edge, e o VARI (Índice Resistente à Atmosfera na Região Visível)as bandas Verde, Vermelho e Azul. Onde para cada conjunto de banda analisada nos índices de vegetação, possuímos uma característica especifica da planta, por exemplo:

Drone com sensor RGB: utilizando uma câmera RGB visível temos à nossa disposição 3 bandas. A banda Vermelho – R, Verde – G e Azul – B. Portanto, é possível calcular o índice VARI, que fornece uma análise voltada mais ao desenvolvimento vegetativo da cultura.

Drone com sensor Multiespectral: como o próprio nome já diz, utilizando uma câmera multiespectral temos à nossa disposição 5 bandas. Todas as bandas do visível RGB, mais a banda NIR (Infravermelho Próximo) e a banda RedEdge. Portanto neste caso, é possível calcular os índices VARI, NDVI e NDRE. E definir então os índices tanto de desenvolvimento vegetativo quando analisar índices reprodutivos da planta pela taxa fotossintética detectada.

Satélite: através de constelações de satélites, como Sentinel ll mencionada anteriormente, temos à nossa disposição 5 bandas, as mesmas das câmeras multiespectrais embarcadas em alguns drones, e que por sua vez propiciam também os índices tanto de desenvolvimento vegetativo quanto reprodutivo.

Uma importante diferença em relação ao Drone Multispectral e o Satélite é a resolução. No caso do Satélite, ela gira em torno de 10 metros por pixel, e no Drone 5 cm/pixel. E como dito anteriormente, o satélite não precisa de operação em campo, conseguindo entregar dados semanalmente. Além disso há a desvantagem da cobertura de nuvens, que impossibilita a entrega de resultados de satélite em dias nublados.   

Índice de Vegetação VARI, define a variabilidade de biomassa e atividade fotossintética para identificação de anomalias (doenças, pragas, estresse nutricional e hídrico). 
Imagem 5 – Índice de Vegetação VARI, define a variabilidade de biomassa e atividade fotossintética para identificação de anomalias (doenças, pragas, estresse nutricional e hídrico). 
 Índice de Vegetação NDRE, define a variabilidade de biomassa e atividade fotossintética para identificação de anomalias (doenças, pragas, estresse nutricional e hídrico). Neste caso comparando a imagem gerada por satélite (Lado A esquerda) e imagem gerada por Drone (Lado B direita).
Imagem 6 – Índice de Vegetação NDRE, define a variabilidade de biomassa e atividade fotossintética para identificação de anomalias (doenças, pragas, estresse nutricional e hídrico). Neste caso comparando a imagem gerada por satélite (Lado A esquerda) e imagem gerada por Drone (Lado B direita).

Fundador e Diretor Executivo da Sensix. Engenheiro Mecatrônico de formação e com vasta experiência no mercado de agricultura digital. Apaixonado por agricultura, drones e em fazer a diferença no mundo usando tecnologia.

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