StratosLab – Vantagens e aplicações no campo [artigo técnico]

Sobre monitoramento de plantações

Atualmente o monitoramento de pragas nas plantações é feito através de amostragem: o produtor toma amostras de determinadas regiões de sua plantação para estimar como está a fitossanidade de toda a lavoura. Quando as plantações atingem mais do que uma quantidade de hectares, torna-se impraticável o monitoramento completo da área.

A StratosLab propõe atacar este problema gerando imagens COMPLETAS das plantações nos diferentes estágios da cultura, permitindo REAGIR às possíveis pragas que DIMINUEM a produtividade e, conseqüentemente, a RENTABILIDADE.

Fato: De acordo com o engenheiro agrônomo José Domingos, em entrevista concedida ao programa Campo e Lavoura publicado no dia 15 de março de 2015 no site G1 RS, na colheita do mesmo ano, a região de Tupanciretã (RS) teve uma redução de 8 sacas por hectare em toda a área plantada gerando um prejuízo de 2,5 milhões de toneladas para a região. Isso aconteceu devido à propagação da ferrugem asiática na cultura. Ainda segundo Domingos, “aquele produtor que teve boa orientação técnica e que se aliou ao bom monitoramento durante todos os dias, e fez observações, com certeza vai ter os melhores resultados”.

A reportagem exibe uma área experimental no município que foi separada para monitorar a reação da plantação aos fungicidas. A região onde não houve aplicação do produto exibe claramente o estrago provocado pela ferrugem.

 

Imagens 1 e 2: contraste entre a região onde houve e onde não houve aplicação de fungicidas. (Fonte: frames do vídeo reportagem do G1 RS.)
Imagens 1 e 2: contraste entre a região onde houve e onde não houve aplicação de fungicidas.
(Fonte: frames do vídeo reportagem do G1 RS. Acesso em 21 out 2015)


Uma forma de avaliar o estresse de uma cultura é através do mapa de biomassa de uma plantação, ou NDVI (
normalized difference vegetation index, ou índice de vegetação normalizado).

Sobre o índice NDVI

O índice NDVI “é calculado utilizando as porções da energia eletromagnética refletida pela vegetação nas bandas do vermelho (comprimento de onda = 0,6 micrômetros) e do Infravermelho próximo (comprimento de onda = 0,8 micrômetros)”[note]Fonte: Instituto Nacional do Semi-Árido. Disponível em: <http://www.insa.gov.br/ndvi/#.VZ3ufUKgT4s>. Acesso em 9 jul 2015.[/note]. Isso se dá através da “assinatura espectral” de uma planta e está relacionado com a fotossíntese da mesma. Veja a imagem abaixo:

 

Imagem 3: Comparação entre curvas espectrais de uma vegetação sadia e uma vegetação estressada. (Fonte: Rev. Bras. Geociênc. v.38 n.2 supl.supl. São Paulo 2008.)

 

O índice NDVI[note]Fonte: Detecção de exsudasses de hidrocarbonetos por geobotânica e sensoriamento remoto multi-temporal: estudo de caso no Remanso do Fogo (MG). Disponível em:<http://ppegeo.igc.usp.br/scielo.php?pid=S0375-75362008000400017&script=sci_arttext>. Acesso em 9 jul. 2015.[/note] foi melhor desenvolvido após o lançamento do satélite Landsat-1 – da agência espacial americana NASA – no início da década de 1970 com o objetivo de identificar remotamente áreas com vegetação na Terra[note]Fonte: NDVI History. Disponível em: <https://www.maxmax.com/ndv_historyi.htm>. Acesso em 9 jul. 2015. [/note]. Portanto, trata-se de uma método de análise de imagem. (Para ver mais informações sobre o NDVI, assista ao vídeo “NDVI – Normalized Difference Vegetation Index”.)

Atualmente existem equipamentos portáteis que utilizam o mesmo procedimento para realizar esta análise instantaneamente, como por exemplo o GreenSeeker, da Trimble, emitindo um feixe de luz e medindo a refletância da folha analisada.

Imagem 4: GreenSeeker da Trimble, medidor de NDVI portátil. (Fonte: Website Trimble) Imagem 5: agrônomo fazendo análise com um medidor portátil. (Fonte: Site G1 RS)
Imagem 4: GreenSeeker da Trimble, medidor de NDVI portátil. (Fonte: Website Trimble)
Imagem 5: agrônomo fazendo análise com um medidor portátil. (Fonte: Site G1 RS)


Tais instrumentos são eficazes para identificar a saúde e o vigor da planta. No entanto fazem uma
análise individual somente das folhas onde o aparelho está apontado.

Buscando ampliar este espectro, a StratosLab faz uso de um veículo aéreo não tripulado (VANT, ou Drone) para gerar um banco de imagens atualizado de uma determinada área utilizando uma câmera capaz de captar a banda do “infravermelho próximo” gerando imagens como as que seguem:

 

Imagem 6: Foto RGB, RGB + NIR e NIR.
Imagem 6: Foto RGB, RGB + NIR e NIR.
Imagem 7: Imagem RGB, CIR e Índice NDVI. (Fonte: DIY Drones)
Imagem 7: Imagem RGB, CIR e Índice NDVI. (Fonte: DIY Drones)

 

As vantagens do uso desta tecnologia quando comparada com aquelas imagens geradas por satélite são a agilidade de gerar imagens/relatórios atualizados sempre que necessário e a alta resolução da imagem de saída, que pode ter uma acurácia de até 3 cm/pixel. As imagens de satélite[note]A empresa Satellite Imaging Corporation comercializa imagens de satélite. Disponível em: <http://www.satimagingcorp.com/gallery/landsat/landsat-seafloor-lg/>. Acesso em 9 jul 2015.[/note], por outro lado, tem resolução de até 30 cm e devem ser encomendadas previamente com custos bastante elevados, dificultando a análise continuada de uma região.  A DataFlight trabalha com o drone Ebee da fabricante suíça Sensefly.

Imagem 8: Drone Ebee.
Imagem 8: o Drone Ebee.

 

Os drones monitorando o cultivo de sua plantação

Após inspecionar a área da plantação é possível gerar um perfil de aplicação de correções (fungicidas, nitrogênio, etc) georeferenciadas e com taxa variável. Ou seja: através do mapa de biomassa gerado com o índice NDVI é possível evitar o desperdício de corretivos em áreas onde não há necessidade de aplicação, proporcionando uma grande economia ao produtor rural, além de aumentar sua produtividade.

Imagem 9: Mapa NDVI de uma plantação. (Fonte: Sign Post Surveys. Acesso em 10 jul. 2015)
Imagem 9: Mapa NDVI de uma plantação.
(Fonte: Sign Post Surveys. Acesso em 10 jul. 2015)

É importante ressaltar que através da análise espectral de imagens (utilizando o índice NDVI, por exemplo) diversos tipos de relatório podem ser gerados. Abaixo, exemplo de estudo de umidade de uma área[note]Veja o estudo de caso “Water control / drainage using UAV imagery”, disponível em: <http://agsky.ca/case-study-water-control-drainage-using-uav-imagery/>. Acesso em 9 jul. 2015.[/note].

Imagem 10: Identificação de pontos com excesso de umidade. (Fonte: http://agsky.ca/case-study-water-control-drainage-using-uav-imagery/. Acesso em 10 jul. 2015)
Imagem 10: Identificação de pontos com excesso de umidade.
(Fonte: http://agsky.ca/case-study-water-control-drainage-using-uav-imagery/. Acesso em 10 jul. 2015)

Mais serviços relacionados à agricultura / pecuária

Ao realizar vôos planejados, com uma estratégia de tomada de fotografias georreferenciadas cobrindo uma região limitada, é possível gerar uma “nuvem de pontos”  que contém informações do relevo do terreno, sendo possível gerar curvas de nível com precisão superior a 5 cm verticais. Isso auxilia no projeto de uma lavoura. As possibilidades são inúmeras:

  • contagem de plantas / animais;
  • indicação de clorofila;
  • fenologia;
  • planejamento de drenagem;
  • monitoramento de crescimento;
  • ortomosaico (união de todas as imagens realizadas. Estilo “colcha de retalhos”.)
  • mapeamento planialtimétrico, curvas de nível;
  • gerar imagens de “prova” para planos de seguro;
  • identificação de fronteiras e divisas.

 

Conclusões

O uso do sobrevôo de plantações utilizando os Drones facilitam a identificação de anomalias em regiões que não seriam acessíveis em outras condições. Plantações com áreas muito grandes se tornam difíceis de serem monitoradas percorrendo sua extensão por via terrestre, sobretudo quando a planta está em um estágio onde se torna prejudicial o fluxo de um veículo, mesmo este sendo pequeno como uma motocicleta.

As análises por imagem descritas neste documento possibilitam identificar zonas que necessitam atenção, sugerindo uma visita ao local por um técnico para melhor avaliação da área. Existem estudos que confirmam[note]A empresa irlandesa “Signpost Surveys” realizou um estudo detalhado comparando a análise de imagem com análise de solos. O estudo está disponível em: <http://signpostsurveys.ie/precision-agriculture.php>. Acesso em 10 jul. 2015.[/note] correlação entre os resultados obtidos por análise de imagem e  análise de solo, identificando deficiências de macro ou micronutrientes no solo. Quando identificadas as razões de tal deficiência e qual tipo de correção pode ser empregada, pode-se gerar um perfil de correção que é enviado a um sistema de taxa variável de um trator.

O monitoramento constante da evolução da plantação terá um impacto decisivo na produção final revertendo em lucro ao produtor rural.

Estamos entusiasmados com as possibilidades de aplicação desta tecnologia no setor agrícola e gostaríamos de saber a sua opinião, conhecer suas necessidades. Envie-nos um email, faça um comentário. Estaremos contentes em colaborar e encontrar soluções para o seu negócio.


Agradecemos a atenção.

Equipe StratosLab.

contato@stratoslab.io
www.stratoslab.io

 

 

 

Notas de rodapé: