NDVI: Uma ferramenta essencial à agricultura moderna

Agricultura de Precisão na fruticultura: máquinas modernas e curiosidades

Já abordamos neste espaço os conceitos de Agricultura Digital, Agricultura de Precisão e o Data Mining, que são temas hoje indispensáveis quando o assunto é a tecnologia no campo. Agora iremos aprofundar um pouco mais e ser mais específicos para levar ao conhecimento do leitor ferramentas utilizadas nessas áreas de estudo e que são aplicadas no dia a dia no campo.

Começaremos pela mais popular das soluções tecnológicas usadas para melhor monitoramento de culturas e que auxiliam o produtor através de seus consultores agronômicos a tomarem as melhores decisões sobre suas lavouras. Estamos falando do monitoramento por sensoriamento remoto e a análise de imagens com aplicação de NDVI, mas antes vamos voltar um pouco no tempo para entender melhor do que se trata esta tecnologia.

O primeiro registro literário sobre NDVI que se tem ciência é datado do ano 1970 e foi escrito pelo Dr. John Rouse, pesquisador do Centro de Sensoriamento Remoto da Universidade do Texas. O pesquisador desenvolveu um algorítmo baseado na diferença de refletância dos objetos, ou seja, o resultado das incidências das bandas espectrais sobre um determinada superfície no planeta.

Antes de avançarmos, é preciso entender por banda espectral o intervalo entre dois comprimentos de ondas eletromagnéticas.  Sabe-se que a radiação eletromagnética é propagada no vácuo a uma velocidade de 300000 m/s. A intensidade da radiação varia senoidalmente, ou seja, em formato de ondas e está correlacionada diretamente com o seu comprimento e a frequência destas sobre a superfície. Logo após a publicação de John Rouse, a Agência Espacial Norte Americana, a NASA, desenvolveu tecnologias e câmeras que acopladas em satélites e enviadas ao espaço, captam a ação desses espectros e a geram imagens que permitem a interpretação de acordo com os parâmetros pré-estabelecidos.

Existem ondas eletromagnéticas que não são perceptíveis ao chamado campo do visível e são estas que determinam o resultado do NDVI, sendo analisados a ação de refletância dos espectros do infravermelho próximo e o vermelho, sendo essas variáveis aplicadas ao algoritmo de Rouse, que em seu cálculo estabelece a diferença entre esses dois espectros sobre a cobertura vegetal do planeta, resultando no Índice de Vegetação da Diferença Normalizada, do inglês Normalized Difference Vegetation Index, o NDVI.

Para simplificarmos todo esse contexto, a aplicação prática da teoria matemática do cientista norte americano consegue parametrizar e transformar em imagem a atividade fotossintética das plantas, atuando diretamente no registro da quantidade de clorofila existente na vegetação.  Portanto em uma imagem de NDVI, explicando de forma mais generalista, quanto mais verde escuro é uma imagem, implica a existência de mais massa verde e saudável representando a realidade da atividade vegetativa em uma determinada área.

Aplicações do NDVI na agricultura

Várias são as aplicações desta tecnologia na agricultura que podem ir desde monitoramento de lavouras, detecção de efeitos de secas, detecção de danos provocados por pragas através da diminuição da massa verde causado pelas injúrias acometidas por insetos. Também é possível diagnosticar deficiências nutricionais, principalmente de nitrogênio nas culturas, estabelecer os modelos hidrológicos e realizar mapeamentos que vão nortear as ações e aplicações da agricultura de precisão nas lavouras, otimizando gastos, provendo tomadas de decisão mais assertivas por parte dos produtores.

Com o avanço da tecnologia, câmeras que captam o NDVI podem ser utilizadas em Vants (Veículos aéreos não tripulados) tornando-se hoje independentes dos serviços de satélites. O sensoriamento remoto tem ficado cada dia mais barato e mais acessível e o NDVI é ferramenta essencial a produção em larga escala.

NDVI na Agricultura Digital

Há muito tempo a Agricultura de Precisão já trabalha com o NDVI, porém na nova fase do AGRO 4.0 ou Agricultura de precisão, a tecnologia tem se tornado mais acessível ainda ao produtor. Hoje o produtor consegue acompanhar sua lavoura por meio de aplicativos de celular que fornecem imagens de NDVI de suas áreas.

Talvez o Dr. Rose não imaginasse o alcance e os benefícios do seu modelo matemático aplicado ao sensoriamento remoto. Mas hoje seu modelo e tecnologia estão a serviço do agro, promovendo  cada dia mais a sustentabilidade econômica e ambiental.

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