Categoria: Monitoramento de safras

A seção de Monitoramento de Culturas do nosso site é dedicada a fornecer aos agricultores e profissionais do agronegócio as informações e ferramentas mais recentes para ajudá-los a monitorar e otimizar suas plantações. Com o auxílio de tecnologia avançada e análise de dados, essa prática tornou-se essencial na agricultura moderna, permitindo que os agricultores identifiquem problemas potenciais e os solucionem antes que se tornem grandes transtornos.

Esta seção oferece uma variedade de recursos e informações para ajudar os agricultores a tomar decisões informadas sobre suas culturas. Desde artigos sobre boas práticas e tecnologias emergentes até análises de ferramentas e softwares de monitoramento de ponta, nosso objetivo é fornecer uma cobertura abrangente e atualizada do cenário de monitoramento de culturas.

Seja você um pequeno agricultor ou uma grande empresa agropecuária, esta seção tem algo a oferecer. Abrangemos uma ampla variedade de culturas, incluindo frutas, verduras, grãos e muito mais, e nosso conteúdo é personalizado para atender às necessidades de agricultores de todos os níveis de experiência.

No centro da nossa seção de Monitoramento de Cultivos está o compromisso de ajudar os agricultores a alcançarem maior eficiência e sustentabilidade em suas operações. Ao fornecer as informações e ferramentas mais recentes, buscamos auxiliar os agricultores a melhorarem a produtividade, reduzirem o desperdício e aumentarem a lucratividade, minimizando, ao mesmo tempo, o impacto ambiental.

Guia e atualizações de monitoramento de culturas

Então, quer você esteja apenas começando ou seja um profissional experiente buscando se manter atualizado com as últimas tendências e tecnologias, esta seção tem tudo o que você precisa para ter sucesso.

Índice de Umidade Diferencial Normalizado

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O número de índices de vegetação suportados pelo GeoPard está em constante crescimento. A equipe GeoPard apresenta o Índice de Umidade por Diferença Normalizada (NDMI). O índice determina o teor de água na vegetação e o índice de água por diferença normalizada (NDWI). É útil para encontrar locais com umidade existente. estresse hídrico em plantas.

Valores de NDMI mais baixos indicam os locais onde as plantas estão sob estresse devido à umidade insuficiente.
Por outro lado, valores mais baixos do índice de água por diferença normalizada (NDWI) após o pico da vegetação destacam os locais que estão se tornando... pronto para a colheita primeiro.

A diferença no teor relativo de água na vegetação entre duas imagens de satélite (neste caso, a constelação Sentinel-2).

A diferença no teor relativo de água na vegetação entre duas imagens de satélite (neste caso, a constelação Sentinel-2).

Nas capturas de tela a seguir, você pode encontrar as zonas NDMI geradas com base nas imagens de satélite de 19 de junho (pico da vegetação) e 6 de julho, bem como o mapa da equação que representa a diferença do NDMI.

Índice de Umidade por Diferença Normalizada calculado sobre imagens do Planeta/Sentinel-2/LandsatNDMI calculado com base em imagens do Planeta/Sentinel-2/Landsat.

O que é o Índice de Umidade?

É uma medida ou cálculo usado para avaliar o teor ou a disponibilidade de umidade em uma área ou região específica. Geralmente, é derivado de diversos fatores ambientais, como precipitação, evapotranspiração, propriedades do solo e cobertura vegetal.

Fornece uma indicação relativa da umidade ou secura de uma área, ajudando a identificar possíveis condições de estresse hídrico ou seca.

É uma ferramenta valiosa para o monitoramento e gerenciamento de recursos hídricos, planejamento agrícola e compreensão das condições ecológicas de uma determinada região.

O que é o Índice de Umidade por Diferença Normalizada?

O Índice de Umidade por Diferença Normalizada (NDMI) é um índice de vegetação derivado de dados de sensoriamento remoto para avaliar e monitorar o teor de umidade da vegetação. Assim como outros índices de vegetação, ele é calculado usando valores de refletância espectral obtidos por satélite ou imagens aéreas.

É particularmente útil para monitorar o estresse hídrico das plantas, avaliar condições de seca, estimar o risco de incêndios e estudar os impactos das mudanças climáticas na vegetação.

É calculado usando as bandas do infravermelho próximo (NIR) e do infravermelho de ondas curtas (SWIR), que são sensíveis ao teor de umidade na vegetação. A fórmula para o NDMI é:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Os valores do NDWI normalmente variam de -1 a 1, sendo que valores mais altos indicam maior teor de umidade na vegetação e valores mais baixos indicam menor teor de umidade ou estresse hídrico na vegetação. Valores negativos de NDWI podem estar associados a áreas sem vegetação ou áreas com teor de umidade muito baixo.

O que é NDWI?

O NDWI, ou Índice de Água por Diferença Normalizada, é um índice de sensoriamento remoto usado para quantificar e avaliar o conteúdo de água ou características relacionadas à água na vegetação ou nas paisagens.

É calculado através da análise da refletância das bandas de luz verde e do infravermelho próximo, obtidas por meio de imagens de satélite ou aéreas. É particularmente útil para identificar corpos d'água, monitorar mudanças na disponibilidade hídrica e avaliar a saúde da vegetação.

Ao comparar a absorção e a reflexão de diferentes comprimentos de onda, fornece informações valiosas para aplicações como monitoramento de secas, análise hidrológica e gestão de ecossistemas.

Visualização do NDMI para determinar o Índice de Água por Diferença Normalizada

A visualização do NDMI envolve o processamento de imagens de satélite ou aéreas, o cálculo dos valores do NDMI e, em seguida, a exibição dos resultados como um mapa ou imagem com código de cores. Aqui estão os passos gerais para visualizar o NDMI:

  • Adquira imagens de satélite ou aéreas: Obtenha imagens multiespectrais de um satélite ou plataforma aérea, como Landsat, Sentinel ou MODIS. Certifique-se de que as imagens incluam as bandas necessárias: infravermelho próximo (NIR) e infravermelho de ondas curtas (SWIR).
  • Pré-processar as imagens: Dependendo da fonte de dados, pode ser necessário pré-processar as imagens para corrigir distorções atmosféricas, geométricas e radiométricas. Converta os números digitais (DN) da imagem em valores de refletância espectral.
  • Calcular NDMI: Para cada pixel na imagem, utilize os valores de refletância NIR e SWIR para calcular o NDMI usando a fórmula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Mapeamento de cores: Atribua uma paleta de cores aos valores de NDMI. Normalmente, utiliza-se uma escala de cores contínua, variando de uma cor (por exemplo, vermelho) para valores baixos de NDMI (indicando baixo teor de umidade) a outra cor (por exemplo, verde) para valores altos de NDMI (indicando alto teor de umidade). Você pode usar softwares como QGIS, ArcGIS ou bibliotecas de programação como Rasterio e Matplotlib do Python para criar um mapa de cores.
  • Visualize o mapa NDMI: Exiba o mapa ou a imagem do NDMI usando um software SIG, uma biblioteca de programação ou uma plataforma online. Isso permitirá analisar a distribuição espacial do teor de umidade da vegetação e identificar áreas de estresse hídrico ou alta umidade.
  • Interpretação e análise: Utilize a visualização do NDWI para avaliar a saúde da vegetação, monitorar condições de seca ou avaliar o risco de incêndio. Você também pode comparar mapas do índice de água por diferença normalizada (NDWI) de diferentes períodos para analisar as mudanças no teor de umidade da vegetação ao longo do tempo.

Lembre-se de que diferentes ferramentas de software ou bibliotecas de programação podem ter fluxos de trabalho ligeiramente diferentes, mas o processo geral será semelhante. Além disso, você pode sobrepor outras camadas de dados, como uso da terra, elevação ou limites administrativos, para aprimorar sua análise e entender melhor as relações entre o teor de umidade da vegetação e outros fatores. 

Monitoramento automatizado de culturas com interseção de camadas de dados

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No GeoPard temos um módulo para Criar zonas de monitoramento de dados de cultivo automaticamente Utilizando configuração flexível da lógica de negócios e agronômica.

Isso permite controlar uma grande quantidade de campos e realizar inspeções apenas em casos de emergência.

A lógica comercial/agronômica pode ser flexível. Neste exemplo, as tarefas são criadas nas áreas onde temos Zonas de Alto Potencial Histórico de Campo e Baixa vegetação nas imagens de satélite mais recentes.

Um exemplo de outro caso de uso: Zona de baixo rendimento (do arquivo de rendimento) que se cruza com zonas de baixo pH – para ajustar os níveis de fertilização com calcário.

 

Zonas de monitoramento automatizado de culturas com a interseção de camadas de dados.
Zonas de alta produtividade histórica do campo que se cruzam com as zonas de baixa vegetação da imagem mais recente do Planet -> Tarefas de reconhecimento são criadas automaticamente no GeoPard.

Para empresas de comercialização de safras e modeladores de dados, a interseção entre as zonas historicamente mais estáveis e as zonas de alto rendimento pode ser um bom indicador para extrapolar as previsões de rendimento.

Se você é agricultor, agrônomo ou especialista em agricultura de precisão, sabe da importância do monitoramento de dados de cultivo. É essencial para acompanhar a saúde das suas plantações e identificar possíveis problemas antes que se tornem grandes transtornos.

No entanto, o monitoramento tradicional de lavouras pode ser demorado e trabalhoso. É aí que entram as tarefas automatizadas de monitoramento.

O GeoPard é um software revolucionário de agricultura de precisão automatizada que utiliza algoritmos avançados e imagens de satélite para monitorar suas plantações automaticamente. Com o GeoPard, você pode configurar facilmente tarefas de monitoramento automatizadas que o alertarão sobre quaisquer problemas potenciais, como pragas, doenças ou deficiências nutricionais.

Um dos principais benefícios de usar tarefas automatizadas de monitoramento é a capacidade de identificar problemas em suas plantações de forma rápida e precisa. O GeoPard utiliza algoritmos avançados para analisar imagens de satélite de seus campos, detectando até mesmo as menores alterações em suas plantações.

Isso significa que você pode identificar rapidamente quaisquer problemas potenciais e tomar medidas para resolvê-los antes que se tornem mais graves.

Outra vantagem das tarefas automatizadas de monitoramento é a capacidade de acompanhar suas plantações regularmente. Com o monitoramento tradicional, pode ser difícil visitar os campos com frequência e verificar possíveis problemas.

Mas com o GeoPard, você pode configurar tarefas automatizadas que monitorarão suas plantações diariamente ou semanalmente, proporcionando uma visão mais abrangente da saúde delas.

As tarefas de monitoramento automatizado do GeoPard também são personalizáveis, permitindo que você as adapte às suas necessidades específicas. Você pode configurar tarefas para monitorar problemas específicos, como pragas ou doenças, ou para monitorar áreas específicas da sua lavoura. Isso significa que você pode obter as informações necessárias para tomar decisões embasadas sobre suas plantações.

Além das tarefas automatizadas de monitoramento, o GeoPard também oferece uma série de outros recursos que podem ajudar você a gerenciar suas operações de agricultura de precisão. Você pode usar o GeoPard para planejar o plantio e a fertilização, monitorar os níveis de umidade do solo e acompanhar sua produtividade.

De modo geral, as tarefas de monitoramento automatizado do GeoPard são uma ferramenta poderosa para agricultores, agrônomos e especialistas em agricultura de precisão. Com o GeoPard, você pode monitorar suas plantações de forma rápida e fácil e identificar possíveis problemas, o que ajuda a tomar decisões mais acertadas sobre suas operações.

O que é o monitoramento de culturas?

O monitoramento de lavouras é uma prática na agricultura que envolve a inspeção e o acompanhamento sistemáticos das plantações para avaliar sua saúde, crescimento e possíveis problemas. Normalmente, envolve caminhadas físicas pelos campos ou a utilização de tecnologias como drones ou sensores para coletar dados.

Os técnicos agrícolas observam e coletam informações sobre fatores como infestações de pragas, surtos de doenças, deficiências nutricionais e pressão de ervas daninhas.

Esses dados ajudam os agricultores a tomar decisões informadas sobre o manejo das culturas, como a implementação de tratamentos direcionados, o ajuste da aplicação de fertilizantes ou a implementação de estratégias de controle de pragas. Eles desempenham um papel crucial na maximização da produtividade e na garantia da saúde geral das culturas.

O que é o monitoramento automatizado de dados de culturas?

O monitoramento automatizado de culturas refere-se à aplicação de tecnologias de ponta, incluindo robótica, veículos aéreos não tripulados (VANTs), diversos sensores e inteligência artificial (IA), para observar e avaliar a saúde e o desenvolvimento das culturas em um ambiente agrícola.

O objetivo é aumentar a eficácia, reduzir as despesas e simplificar a gestão das culturas, automatizando tarefas tradicionalmente realizadas por técnicos agrícolas.

O processo de monitoramento automatizado de dados de culturas envolve diversas etapas, tais como:

  • Coleta de dados: Os drones ou robôs terrestres equipados com diversos sensores (por exemplo, câmeras, sensores multiespectrais, LIDAR) adquirem informações sobre as condições das plantações, abrangendo a saúde das plantas, a ocorrência de pragas e doenças, as propriedades do solo e as concentrações de nutrientes.
  • Analisando dadosOs dados coletados são posteriormente processados e examinados usando algoritmos de IA e aprendizado de máquina para detectar padrões, irregularidades e tendências relacionados à saúde e ao desenvolvimento das culturas.
  • Tomar decisões: Os resultados da análise de dados podem ser utilizados para tomar decisões informadas sobre o manejo das culturas, incluindo a otimização da irrigação, fertilização, controle de pragas e outras intervenções.
  • Agir: Os agricultores podem implementar medidas direcionadas com base no conhecimento adquirido por meio do monitoramento automatizado das culturas para solucionar problemas específicos no campo, como aplicar pesticidas ou nutrientes somente onde necessário, minimizando o desperdício e o impacto ambiental.

Ao fornecer aos agricultores dados precisos e em tempo real, é possível aumentar significativamente a produtividade e a sustentabilidade agrícola, permitindo uma melhor tomada de decisões e a implementação de técnicas de gestão mais precisas.

Como identificar uma zona de observação?

A definição de zonas de monitoramento de dados de cultivo envolve a divisão de uma área agrícola em seções menores e mais fáceis de gerenciar, com base em aspectos como composição do solo, relevo, histórico de resultados das culturas ou outros fatores relevantes.

O objetivo é estabelecer áreas uniformes que representem condições semelhantes, permitindo práticas de monitoramento, observação e manejo mais direcionadas. Aqui está um método passo a passo para identificar a zona de monitoramento da lavoura:

  • Coletar informações históricas: Compile dados sobre safras anteriores, resultados de análises de solo, ocorrências de pragas e doenças e quaisquer outras informações relevantes para a área. Esses dados podem ajudar a identificar áreas com condições ou desempenho comparáveis.
  • Analise a composição do solo e o terreno: Investigue os tipos de solo e o relevo do seu campo para compreender as variações naturais. Diferentes composições de solo e níveis de altitude podem influenciar o crescimento das culturas, a absorção de nutrientes e a disponibilidade de água, o que, por sua vez, afeta a saúde das plantas.
  • Utilize a tecnologia de sensoriamento remoto: Utilize imagens de satélite ou de drones para obter detalhes adicionais sobre as condições do campo, como índices de vegetação, níveis de umidade do solo e variações de temperatura. Essas informações podem ajudar a refinar as zonas de monitoramento, fornecendo uma visão mais abrangente do campo.
  • Implementar técnicas de agricultura de precisão: Utilize softwares de agricultura de precisão para processar e analisar os dados coletados. Essas ferramentas podem ajudar a identificar padrões e estabelecer áreas de monitoramento baseadas em dados, considerando fatores como a saúde da cultura, a variabilidade do solo e o terreno.
  • Estabelecer áreas de reconhecimentoCom base na análise de dados, segmente o campo em áreas menores e uniformes que apresentem características semelhantes. Essas áreas devem ter tamanho gerenciável e serem adaptadas às necessidades específicas da sua operação.
  • Atualize e ajuste regularmente: À medida que as circunstâncias mudam e novos dados se tornam disponíveis, reavalie e modifique as áreas de monitoramento para garantir que permaneçam relevantes e precisas. Isso pode envolver a atualização das áreas com base em novos dados de produtividade, ocorrências de pragas e doenças ou outros fatores que influenciam o desempenho da cultura.

Assim, ao identificar e criar zonas de monitoramento de culturas, os agricultores podem concentrar seus esforços de monitoramento de forma mais eficiente e aplicar práticas de manejo direcionadas, resultando em melhor aproveitamento dos recursos e melhoria da saúde das culturas.

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) facilita a vida do agricultor

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O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é uma métrica comumente usada para quantificar a densidade e a saúde da vegetação. Seus valores variam de -1 a 1, com valores negativos indicando água ou solo descoberto, valores próximos de zero indicando vegetação esparsa e valores mais altos indicando vegetação mais densa e saudável.

O que é o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI)?

É um método que calcula a variação entre a quantidade de luz vermelha recebida pela vegetação e a quantidade de luz infravermelha próxima que é fortemente refletida pela vegetação.

O objetivo desse método é fornecer uma análise quantitativa do estado da vida vegetal. Não há nenhuma situação em que seu valor esteja fora do espectro de -1 a +1. No entanto, não há uma demarcação clara entre os vários tipos de cobertura da terra que podem ser encontrados.

Se a soma dos números for menor que zero, é bem provável que a substância em questão seja água. Se você obtiver uma pontuação NDVI muito próxima de um valor positivo, há uma boa chance de que seja apenas um monte de folhas verdes bem compactadas. Isso é especialmente verdadeiro se as folhas estiverem densamente agrupadas.

As folhas verdes têm um valor maior do que as vermelhas, e é por isso que esse é o caso. Imagine por um momento que o it esteja muito próximo de ser igual a 0.

Em uma situação como essa, não há a menor chance de que ainda haja folhas de qualquer tipo, e a região pode até estar urbanizada a essa altura. O Indicador de Vegetação por Diferença Normalizada é o índice usado pelos analistas na área de sensoriamento remoto na maior parte do tempo.

Por que o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada é útil?

Há muitos índices de vegetação diferentes, e a grande maioria é comparável entre si. No entanto, esse índice é o mais usado e difundido, e também tem um benefício essencial, que é a alta resolução das imagens derivadas de dados de satélite.

Em circunstâncias como essa, canais com uma resolução de dez metros podem ser utilizados para determinar o NDVI. Lembre-se de que um pixel é igual a dez por dez metros. Por outro lado, a resolução do índice que usa canais de luz extra, como a idade vermelha, pode ser de vinte metros, em que um pixel é igual a vinte por vinte metros.

Como o NDVI é calculado?

Ele pode ser determinado usando o seguinte procedimento matemático simples, que converte informações brutas de satélite em índices de vegetação.

Fórmula do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada

A equação cria um único número que é representativo e integra as informações acessíveis nas bandas vermelha e NIR (infravermelho próximo).

Para fazer isso, ele pega a refletância em toda a banda espectral vermelha e a subtrai da refletância em toda a banda NIR. Depois disso, o resultado é dividido pela refletância total dos comprimentos de onda NIR e vermelho.

A avaliação do NDVI nunca será maior do que um número positivo e menor do que um número negativo. Além disso, um número entre -1 e 0 indica uma planta que morreu e itens inorgânicos como pedras, estradas e edifícios.

Ao mesmo tempo, seus valores para plantas vivas podem variar de 0 a 1, sendo que 1 representa a planta mais saudável e 0 representa a planta menos saudável. É possível atribuir um único valor a cada pixel em uma imagem, quer esse pixel represente uma única folha ou um campo de trigo que se estende por 500 acres.

Como usamos o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada?

Justificadamente, ele agora está sendo utilizado em vários campos de pesquisa diferentes. Por exemplo, ele é aproveitado no campo da agricultura para os objetivos da agricultura de precisão e da avaliação da biomassa. Da mesma forma, é empregado por silvicultores para avaliar os recursos florestais, bem como o índice de área foliar (LAI).

Além disso, a NASA acredita que ele seja uma indicação confiável da existência de condições de seca. O NDVI proporcional e a concentração de vegetação são menores em áreas onde a água serve como barreira para o estabelecimento da vegetação.

Isso ocorre porque a água impede que as raízes das plantas cresçam mais profundamente no solo. Ela, incluindo outros tipos de sensoriamento remoto, O sistema de gerenciamento de dados, que é um sistema de gerenciamento de dados de alta qualidade, tem a capacidade de ser utilizado em uma ampla variedade de maneiras distintas na realidade.

O que o NDVI pode nos dizer sobre as plantas?

É essencial ter uma sólida compreensão de que a diferença normalizada Índice de vegetação é apenas uma indicação da saúde da planta e não fornece informações sobre as razões por trás de uma determinada condição.

O índice de vegetação é mais uma expressão do que um reflexo direto do que está ocorrendo no campo. Vamos dar uma olhada em três aplicações do NDVI para análise de campo:

Quando uma nova temporada começa

É útil para entender a resistência da planta ao inverno e como ela conseguiu sobreviver.

  • Se o valor for menor que 0,15, é provável que todas as plantas dessa seção do campo tenham morrido. Normalmente, esses números se referem ao solo arado sem nenhuma planta.
  • Outro exemplo de um número baixo é 0,15-0,2. Isso pode sugerir que as plantas começaram a se preparar para o inverno durante o período fenológico inicial, antes da fase de preparo do solo.
  • Um resultado na faixa de 0,2 a 0,3 é satisfatório. As plantas provavelmente progrediram para o estágio de perfilhamento e recuperaram seu estado vegetativo. 0,3-
  • 0,5 é um valor decente. No entanto, é importante lembrar que leituras de NDVI mais altas sugerem que as plantas passaram o inverno em um estágio fenológico posterior. Suponha que a imagem de satélite tenha sido capturada antes de a vegetação voltar ao seu estado normal. Nesse caso, é importante analisar a área depois que a vegetação continuou em sua forma normal.
  • Um número maior que 0,5 indica uma anomalia durante a fase pós-inverno. É recomendável que você verifique essa zona de campo.

Recapitulando, se você perceber que os valores obtidos são significativamente diferentes da norma, é necessário realizar uma inspeção da parte relevante do campo. É necessário um grande desvio da norma para que os valores sejam categorizados como anormais em uma determinada área.

Quando a estação está no meio

A utilização do índice pode ser útil para obter uma melhor compreensão de como as plantas se desenvolvem. Imagine que as leituras estejam entre leve e alto (0,5-0,85). É muito provável que essa parte específica da área não esteja enfrentando nenhum grande desafio no momento.

Se o índice permanecer mais baixo do que deveria, pode haver problemas como deficiência de água ou nutrientes no solo. No entanto, você precisa fazer sua própria investigação sobre essa área específica.

Geramos mapas para aplicação de taxa variável (VRA) de nitrogênio usando o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada. Identificamos regiões com índices de vegetação que variam de baixo a alto.

Depois disso, cabe a cada agricultor determinar a quantidade de fertilizante necessária. O método a seguir é o mais eficaz para a aplicação de nitrogênio:

  • Suponha que o índice de vegetação da região seja alto. Nesse caso, a dosagem recomendada de fertilizante deve ser reduzida para 10 e 30% da taxa típica.
  • Se o índice de vegetação estiver em torno da média, a dosagem recomendada de fertilizante deve ser aumentada para 20 a 25% da quantidade típica.
  • Se o índice de vegetação for baixo, primeiro você precisa descobrir por que ele é assim.

Para reconstruir um campo rendimento agrícola, Também usamos esse índice. Com esses dados, produzimos mapas que podem ser usados para a aplicação de taxa variável de fertilizantes de potássio e fosfato.

Quando a temporada terminar

O índice NDVI é uma ferramenta útil para determinar se os campos estão prontos para serem colhidos; quanto mais baixo o índice, mais uma parte da área está se aproximando do estágio em que está pronta para ser colhida. Nesse cenário, um valor para o índice inferior a 0,25 seria o ideal.

O índice NDVI é uma ferramenta útil para determinar se os campos estão prontos para serem colhidos

Para começar, é um cálculo matemático realizado pixel a pixel em uma imagem, utilizando ferramentas de um GIS (Sistema de Informações Geográficas). Calculado pelo contraste das quantidades de luz vermelha e infravermelha próxima absorvidas e refletidas pela planta, ele mede o estado geral de saúde da planta.

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada pode ser usado para estudar terras em todo o mundo, o que o torna ideal para estudos de campo focados e monitoramento de vegetação nacional ou global.

Por meio da utilização do NDVI, podemos obter uma análise imediata dos campos, permitindo que os agricultores otimizem o potencial de produção das áreas, limitem sua influência no meio ambiente e modifiquem suas operações agrícolas de precisão.

Além disso, examiná-lo em conjunto com outros fluxos de dados, como aqueles sobre o clima, pode fornecer mais informações sobre os padrões recorrentes de secas, congelamentos ou inundações e como eles afetam a vegetação.

Perguntas frequentes

1. O que o NDVI é usado principalmente para determinar?

Ele é usado principalmente para determinar a saúde e a densidade da vegetação em uma determinada área. Esse índice é amplamente usado na agricultura, na silvicultura e na ecologia para monitorar o crescimento da vegetação, avaliar os níveis de estresse das plantas, identificar áreas de seca ou doença e ajudar nas decisões de gerenciamento de culturas.

2. Como ler as imagens NDVI?

Para ler as imagens NDVI, você pode interpretar a escala de cores associada aos valores do índice. Normalmente, a vegetação saudável aparece em verde, enquanto a vegetação menos saudável ou esparsa aparece em amarelo ou vermelho.

Tons mais escuros podem indicar áreas com alta biomassa, enquanto tons mais claros podem sugerir menor densidade de vegetação ou a presença de solo descoberto.

A compreensão do contexto da área que está sendo analisada, como o tipo específico de cultura ou as condições ambientais, pode ajudar ainda mais na interpretação das imagens NDVI e na tomada de decisões informadas sobre as práticas agrícolas.

Monitoramento e Cálculo de Rendimento de Culturas e Fazendas na Agricultura

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Na agricultura, o mapeamento de produtividade é um método que utiliza dados de GPS para avaliar fatores como a produtividade agrícola/cultural e os níveis de umidade em um determinado campo. Também pode ser chamado de monitoramento de produtividade.

Foi criado na década de 1990 e utilizava uma combinação de GPS e sensores tangíveis, como velocímetros, para monitorar simultaneamente a produtividade agrícola, o desempenho dos silos de grãos e a velocidade das colheitadeiras.

Entretanto, o monitoramento da produtividade é um componente vital de muitas estratégias de manejo específicas para cada local. Os mapas de produtividade, também conhecidos como resultados visuais e analíticos do monitoramento da produtividade, inspiram pesquisas inovadoras e podem oferecer respostas confiáveis para experimentos bem executados em campo.

Os monitores de produtividade (também conhecidos como medidores de rendimento) medem a quantidade de colheita produzida. O feedback fornecido pelos mapas de produtividade permite determinar os impactos de insumos controlados, como fertilizantes e calcário, sementes e pesticidas, e técnicas de manejo, como aração, irrigação e drenagem.

Quando utilizado em conjunto com uma colheitadeira equipada com um receptor de sistema de posicionamento global com correção diferencial (DGPS), um monitor de rendimento atinge sua máxima eficácia.

O sistema de monitoramento de produtividade registra simultaneamente dados de produtividade, umidade dos grãos e localização. Esses são os dados fundamentais de produtividade agrícola necessários para a elaboração de mapas de produtividade.

Um mapa de produtividade inclui uma variedade de cores e tonalidades, cada uma refletindo uma gama diversa de produtividade ou produção agrícola. Os mapas de produtividade ajudam a obter um conhecimento mais aprofundado da magnitude e da localização da variabilidade da produtividade dentro de uma área cultivada.

É necessário investigar as qualidades do solo e outros aspectos da lavoura, pois existem padrões de variabilidade. "Mapas de produtividade validam as lembranças que você deveria ter tido" é uma frase que já foi repetida diversas vezes.

O que é produtividade na agricultura?

A quantidade de sementes ou grãos que podem ser colhidos em uma determinada área de terra é chamada de produtividade. As unidades de medida mais comuns para ela são quilos por hectare ou alqueires por acre.

Utilizar um indicador como a produtividade média por hectare ajuda a examinar a produção agrícola de um agricultor em um campo específico durante um determinado período de tempo.

Por representar o resultado de todo o trabalho e recursos investidos pelos agricultores no cultivo de plantas em seus campos, é considerada talvez a medida mais essencial da competência de cada agricultor.

Um registro permanente e visível das colheitas pode ser obtido por meio de mapas de produtividade. Por outro lado, a variabilidade na produtividade em um único ano não fornece informações suficientes para identificar padrões de produtividade a longo prazo.

Durante o processo de análise, é necessário considerar variáveis como a fertilidade do solo, a quantidade de chuva e a infestação por ervas daninhas.

Certifique-se de salvar os dados brutos de produção agrícola usados para criar os mapas em pelo menos dois locais seguros diferentes.

Embora você já tenha criado um mapa anteriormente, poderá precisar dos dados originais novamente ao implementar um novo software de gestão e tomada de decisões ou ao atualizar sistemas de computador.

À medida que mais anos de dados se tornarem acessíveis, haverá mais confiança na compreensão dos fatores que produzem variabilidade, e o valor dos dados históricos aumentará exponencialmente.

A análise de registros de produção a longo prazo pode ajudar a avaliar a produtividade e a viabilidade do solo, bem como a adequação dos métodos culturais empregados no cultivo de uma determinada cultura.

Embora as variações nos tipos ou na qualidade do solo sejam frequentemente a causa da variação de rendimento em uma área, os padrões climáticos normalmente influenciam significativamente essa variabilidade.

Os primeiros três a cinco anos de coleta de dados de produtividade devem ser considerados de importância limitada, uma vez que não terão sido coletadas informações suficientes para explicar a variabilidade na produtividade causada pelas condições climáticas.

Como é calculado o rendimento agrícola/das colheitas na agricultura?

Normalmente, os agricultores contam a quantidade de uma determinada cultura colhida em uma área específica antes de estimar a produtividade. Depois disso, a colheita é pesada e a produtividade de toda a fazenda é projetada a partir dessa amostra.

Suponha que um produtor de trigo tenha registrado 30 espigas por pé quadrado, e que cada espiga contenha 24 sementes. Agora, se ele assumir que 1.000 grãos pesam 35 gramas, então a produtividade aproximada usando o método simples seria de 30 vezes 24 vezes 35 vezes 0,04356, o que equivale a 1.097 quilogramas por acre.

Novamente, lembre-se de que essa estimativa se baseia na suposição de que o peso de 1.000 grãos é de 35 gramas. Além disso, como um alqueire de trigo pesa 27,215 quilogramas, calculamos que a produtividade esperada seria de 40 alqueires por acre (1097 dividido por 27,215).

O termo “rendimento da colheita” também pode se referir ao número de sementes produzidas pela planta. Por exemplo, se um grão de trigo resultasse em três outros grãos de trigo, o rendimento seria de 1:3. “Produção agrícola” também é, por vezes, usado como sinônimo de “rendimento da colheita”.”

Nota: Numa economia global, estes dados são essenciais para determinar se as colheitas cultivadas serão suficientes para o abastecimento alimentar, a alimentação animal e as fontes de energia de um estado.

Características dos dados de rendimento agrícola/cultivo

Aqui discutimos algumas das características significativas dos dados de produtividade agrícola.

Análises mais abrangentes

Para realizar uma análise multicamadas, primeiro é necessário compilar diversas camadas de dados em um único mapa e, em seguida, procurar conexões entre as várias camadas de dados.

Deveria ser possível produzir zonas de produtividade combinadas utilizando índices de vegetação derivados de imagens de satélite., topografia, e dados de equipamentos, incluindo produtividade, propriedades elétricas, níveis de umidade e outros, bem como os resultados de análises agroquímicas e Mapas 3D.

Visualização automática

Para proporcionar uma melhor compreensão da variabilidade do campo e do desenvolvimento de zonas de gestão, o bruto dados de rendimento da colheita deveria ter sido transformada em uma imagem com gradiente distribuído uniformemente.

Cada uma das características do arquivo de rendimento pode ser visualizada em forma gráfica, incluindo umidade, massa de rendimento, volume de rendimento (úmido e seco), força descendente, consumo de combustível, etc.

Como é calculado o rendimento agrícola e das colheitas na agricultura?

Correção de dados brutos

Um ponto específico no campo pode ser suavizado (por exemplo, ao trabalhar em uma porção da plataforma de corte combinada que seja menor que sua largura total). Você deve conseguir ajustar zonas e polígonos isolados ao gerar dados de produtividade agrícola com base nessas zonas.

Construção de Mapas de Prescrição

Os mapas de prescrição fornecem as taxas de aplicação de insumos para zonas específicas de uma área cultivada. Esses mapas são elaborados utilizando diversos dados espaciais, como concentrações de nutrientes no solo e histórico de produtividade.

Considerações Finais

Só é possível ilustrar a variabilidade da produtividade por meio de mapas de produtividade. A precisão desses mapas depende da qualidade dos dados utilizados para criá-los. Para coletar dados confiáveis, os monitores precisam ter suas configurações ajustadas corretamente e serem revisados com frequência.

Para compreender os fatores que contribuem para a variabilidade, os dados de produtividade agrícola provenientes de mapas, juntamente com os de análises de solo, reconhecimento Devem ser utilizadas anotações e outras observações.

Os agricultores estão munidos das informações necessárias para tomar melhores decisões de gestão, que têm um impacto positivo no meio ambiente e resultam em maior produção e rentabilidade. Esse conhecimento pode ser adquirido por meio do manejo de culturas específico para cada local.

Sistema remoto de monitoramento de plantações: como funciona?

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Um sistema de monitoramento remoto de culturas na agricultura de precisão refere-se ao uso de diversas tecnologias e ferramentas para monitorar e gerenciar as culturas à distância. Essa abordagem utiliza tecnologias de coleta, análise e comunicação de dados para embasar decisões sobre a saúde das culturas, irrigação, fertilização e gestão geral da propriedade.

A agricultura não ficou para trás no século XXI, onde tudo está se digitalizando. Enquanto você lê este artigo, diversos agricultores ao redor do mundo já estão utilizando tecnologia para realizar várias tarefas em seus campos, como monitorar a umidade das plantas, as condições do solo, a saúde geral, as temperaturas e muito mais, por meio do uso de sensores.

Ao adotarem a tecnologia, os agricultores estão desfrutando dos benefícios de estatísticas precisas, em comparação com o passado, quando dependiam de palpites e intuição para tomar decisões. Isso os ajuda a fazer julgamentos mais acertados, resultando em colheitas maiores.

O que é um sistema de monitoramento de cultivos?

O monitoramento de culturas refere-se ao processo de observar, avaliar e coletar dados sobre as culturas de forma sistemática ao longo de seu ciclo de crescimento.

Envolve a observação regular e sistemática das plantações para coletar informações sobre sua saúde, crescimento e desenvolvimento.

Seu objetivo é embasar decisões sobre práticas de manejo de culturas, otimizar a utilização de recursos e maximizar a produtividade. Normalmente, envolve as seguintes atividades:

  • Inspeção visual
  • Observações fenológicas
  • Monitoramento do solo
  • Monitoramento meteorológico
  • Monitoramento baseado em sensores
  • Análise de dados

Ao monitorar as plantações, os agricultores podem abordar problemas de forma proativa, otimizar a alocação de recursos e tomar decisões informadas para melhorar a saúde geral das culturas, a produtividade e a rentabilidade. É um componente essencial da agricultura de precisão, permitindo que os agricultores pratiquem um manejo de culturas direcionado e sustentável.

Sistema inteligente de monitoramento de plantações: como funciona?

Seu principal objetivo é garantir que a agricultura se torne mais fácil e lucrativa em comparação com os métodos tradicionais. Desde a exibição de dados sobre as lavouras até previsões meteorológicas, abaixo você encontrará tudo o que precisa saber sobre monitoramento remoto de plantações e tópicos relacionados.

Um sistema inteligente de monitoramento de cultivos incorpora diversas tecnologias para coletar, analisar e utilizar dados para um manejo eficiente das culturas. Veja a seguir um resumo de como ele funciona normalmente:

1. Implantação de sensores

O sistema começa com a instalação de sensores no campo. Esses sensores podem medir parâmetros como umidade do solo, temperatura, umidade relativa do ar, níveis de nutrientes e intensidade da luz.

Podem também incluir sensores meteorológicos para captar dados sobre precipitação, velocidade do vento e radiação solar. Os sensores são estrategicamente colocados por todo o campo para recolher dados representativos.

2. Coleta de Dados

Os sensores implantados coletam dados continuamente do campo. Isso pode ser feito usando conexões com fio ou sem fio.

Sensores sem fio são comumente usados devido à sua flexibilidade e facilidade de implantação. Os dados coletados são enviados a um sistema central para posterior processamento e análise.

3. Transmissão de Dados

Sensores sem fio transmitem os dados coletados para um hub ou gateway central. Isso pode ser feito usando diversas tecnologias de comunicação sem fio, como redes celulares, Wi-Fi ou sistemas de rádio dedicados. A transmissão de dados pode ocorrer em tempo real ou em intervalos regulares, dependendo da configuração do sistema.

4. Armazenamento e Processamento de Dados

Os dados coletados são armazenados em um banco de dados para análises posteriores. Técnicas avançadas de processamento de dados, incluindo algoritmos de aprendizado de máquina e modelos estatísticos, são aplicadas aos dados para extrair informações e padrões relevantes. Essa análise ajuda a identificar correlações, tendências e anomalias nas condições da lavoura.

5. Apoio à decisão e alertas

Com base nos dados analisados, o sistema fornece suporte à tomada de decisões para agricultores ou agrônomos. Ele gera alertas e notificações sobre eventos críticos, como níveis de umidade do solo abaixo de um limite predefinido ou a presença de pragas ou doenças.

Esses alertas são enviados por meio de painéis online, aplicativos móveis ou notificações por e-mail/SMS, permitindo intervenções oportunas.

6. Visualização e Relatórios

O sistema apresenta os dados analisados de forma amigável ao usuário por meio de visualizações e relatórios. Gráficos, tabelas e mapas são frequentemente usados para transmitir informações sobre a saúde das plantações, padrões de crescimento e condições ambientais. Isso ajuda os agricultores a interpretar os dados com facilidade e a tomar decisões informadas.

7. Automação e Controle

Em alguns casos, pode ser integrado a sistemas de irrigação automatizados, sistemas de fertirrigação ou maquinário.

Com base nos dados coletados e na análise, o sistema pode controlar automaticamente os cronogramas de irrigação, ajustar as taxas de aplicação de nutrientes ou ativar medidas de controle de pragas.

Essa integração permite a tomada de decisões em tempo real, baseada em dados, e o controle preciso das práticas de manejo de culturas.

O objetivo final de um sistema inteligente de monitoramento de culturas é otimizar a utilização de recursos, melhorar a produtividade agrícola e reduzir custos, fornecendo aos agricultores informações precisas e oportunas para a tomada de decisões. Ao alavancar a tecnologia, esses sistemas possibilitam práticas de manejo de culturas mais eficientes e sustentáveis na agricultura moderna.

A importância de um sistema de monitoramento remoto de culturas

Entre as tarefas mais importantes que são sempre realizadas para se obter boas colheitas está o monitoramento das plantações. Como as plantas são monitoradas constantemente, garante-se que cresçam nas melhores condições e, em caso de anomalias, estas sejam corrigidas a tempo, reduzindo assim o impacto devastador iminente.

Para um agricultor ou entusiasta da agricultura, vale ressaltar que atualmente é imprescindível realizar esse tipo de prática para obter colheitas maiores e de melhor qualidade, já que a maioria dos problemas são resolvidos precocemente.

Desde monitoramento de plantações Um dos requisitos fundamentais para uma boa colheita é o treinamento especializado. Treinamento especializado não significa necessariamente ter um mestrado ou bacharelado, mas sim compreender como coordenar, monitorar e até mesmo avaliar os resultados obtidos. Dessa forma, você poderá tomar decisões mais acertadas com base em diagnósticos precisos e, consequentemente, obter colheitas da melhor qualidade.

Ao optar por monitorar suas plantações, é importante saber que, além da prevenção de infestações e da disseminação de pragas, doenças e até mesmo ervas daninhas, elas estarão sempre sob controle, evitando efeitos devastadores que comprometam o desempenho e a qualidade dos produtos finais.

Você sabia que as plantações estão sempre expostas a novas ameaças anualmente devido a mutações e transformações nos componentes biológicos das pragas? Portanto, escolher sempre o mesmo método de tratamento significa estar enganado e precisar mudar de tática a cada vez.

Por essa razão, o monitoramento das plantações é visto como uma tarefa séria que exige mais responsabilidade e que não deve ser negligenciada.

Ao monitorar culturas frutíferas como peras e maçãs, utilizando um Programa de Manejo Integrado de Pragas, é aconselhável não apenas acompanhar as mudanças nas árvores, mas também verificar as condições climáticas da região que as afetam.

Isso permite que você tenha uma lista de possíveis pragas que podem representar uma ameaça ao crescimento das árvores. O monitoramento visual sistemático do pomar é uma ferramenta eficaz para reduzir custos e tempo, desde o plantio até a colheita.

Clima e pragas

A questão central ao analisar a influência do clima é que algumas pragas podem se alimentar dele e, posteriormente, tornarem-se tóxicas para as plantações em um curto período. Basicamente, na agricultura, muitos agricultores carecem de atenção e só percebem o problema quando já é tarde demais, quando suas plantações já estão infestadas por pragas.

A grande vantagem disso é que as pragas sempre reagem de forma previsível ao clima, o que permite elaborar uma estratégia perfeita para evitar novos ataques e também preveni-los no futuro.

Apesar do monitoramento ser feito com mais frequência, os produtores de frutas e hortaliças sempre tomam conhecimento da presença de pragas ou de qualquer ameaça um pouco tarde. Isso demonstra a importância de monitorar os fatores climáticos, que podem se revelar sinais precoces do surgimento e da infestação de pragas.

monitoramento de culturas em bloco

Existem muitas maneiras de monitorar as plantações, e uma delas é o monitoramento visual usando blocos que permitem analisar árvores com características semelhantes com base em sua variedade, idade e até mesmo condição física.

A ideia por trás do monitoramento visual é ter blocos que funcionem como indicadores e que possam ser estudados como uma unidade, e não separadamente, já que esse método é utilizado por diversos agricultores em todo o mundo e os especialistas em horticultura geralmente têm tempo limitado para analisar cada um dos blocos dispostos no campo.

importância de um sistema de monitoramento remoto de culturas

É preciso ter atenção especial na seleção do bloco mais adequado. Isso porque o bloco escolhido precisa ter todo o histórico de pragas para que o melhor tratamento e prevenção possam ser aplicados, protegendo o crescimento de outras árvores.

Você não precisa de equipamentos grandes, ferramentas sofisticadas ou métodos complexos para monitorar suas plantações. Uma das melhores maneiras é simplesmente realizar um exame visual meticuloso e abrangente que permita identificar os diferentes tipos de pragas. pragas presente nas árvores.

Isso sempre pode ser feito usando uma lente comum, porém, os especialistas sempre usarão equipamentos mais complexos, como um microscópio binocular. Isso lhes permite contar e até mesmo identificar ácaros e tripes.

Temperatura das plantações

Para medir com precisão a temperatura ao monitorar plantações, pode-se optar por usar um termômetro simples após obter informações básicas. Além disso, também é possível usar um termômetro que mede temperaturas de máxima e mínima, muito comum entre produtores rurais, e registrar informações adicionais.

Vale ressaltar também que o termômetro precisa ser colocado no pomar e garantir que não fique exposto à luz solar direta. Você também pode adicionar um registrador de dados para obter informações meteorológicas mais precisas.

Para registradores de dados, você também pode optar por usar aqueles que têm a capacidade de medir a temperatura, a chuva, a umidade e até mesmo a umidade das folhas.

Para separar as árvores que não serão estudadas daquelas nos blocos que servirão de indicadores, e para que você possa diferenciá-las, basta marcá-las com tinta acrílica ou mesmo fita adesiva.

A aplicação de um Manejo Integrado de Pragas (MIP) garante a seleção e marcação aleatória de flores, botões e frutos para monitorar cada uma das árvores.

Após um período de aproximadamente uma a duas semanas, durante o desenvolvimento dos frutos, os agricultores precisam dedicar de dez a vinte minutos para cada dois hectares e meio, monitorando rigorosamente os frutos, flores e botões selecionados, buscando quaisquer sinais que possam indicar a presença de uma ou mais pragas na plantação.

Sempre que uma praga for encontrada nas plantações, isso precisa ser registrado de forma rápida e detalhada no registro feito especificamente para esse tipo de dado.

Conclusão

Toda a nossa equipe de agrônomos especialistas são profissionais em diversas áreas da agricultura e também são capazes de fornecer serviços de monitoramento, combinando visitas de campo com avaliações quantitativas e qualitativas e sistemas de monitoramento remoto de culturas agrícolas.

Todos esses sistemas inovadores são avaliações focadas em uma ampla gama de atividades que monitoram cuidadosamente o desenvolvimento das culturas, coletando dados e informações relacionados à área.

Esses dados são então cuidadosamente analisados por nossa equipe de profissionais e compilados em um relatório final que permite identificar e avaliar os principais fatores que podem afetar a produtividade das culturas.

Com base nesses resultados, o GeoPard consegue fornecer uma estimativa do tempo de colheita e também da produtividade. Isso permite que os clientes monitorem suas plantações de forma eficiente por meio de imagens de satélite recentes. É possível também ponderar as camadas de dados em um local específico sem a necessidade de instalações dedicadas.

Comparação de Camadas de Dados para Tomada de Decisão Sobre Culturas

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Para visualizar dados de campo e tomar decisões informadas, muitas vezes é necessário comparar camadas em múltiplas visualizações sincronizadas.

No GeoPard, você pode comparar visualmente até quatro camadas de dados em uma única tela. Todas as camadas funcionam de forma síncrona quando você aumenta/diminui o zoom ou move o mapa para sua conveniência.

Como faço para entrar no modo de tela dividida? Selecione um campo e clique no ícone de comparação de camadas no canto superior direito da tela. Em seguida, selecione quaisquer instantâneos, áreas de controle de campo ou outras camadas que você queira visualizar na mesma tela simultaneamente. Clique em Comparar Camadas. 

O recurso de comparação de camadas sincroniza mapas, cursores e níveis de zoom. Você também pode adicionar ou remover camadas. Atualmente, suportamos até 4 camadas de dados.

O que são camadas de dados na agricultura de precisão?

Na agricultura de precisão, as camadas de dados referem-se aos diferentes tipos de dados coletados e analisados para embasar decisões sobre o manejo de culturas. Essas camadas podem incluir:

  • Dados do soloInformações sobre as características do solo, como níveis de nutrientes, pH e textura, que podem orientar as decisões sobre fertilização e outras práticas de manejo do solo.
  • Dados meteorológicos: Dados sobre padrões climáticos atuais e históricos, incluindo temperatura, precipitação e vento, podem ajudar os agricultores a tomar decisões sobre plantio, irrigação e outras práticas.
  • Dados de colheitaDados sobre o crescimento e a saúde das culturas, incluindo altura da planta, área foliar e níveis de clorofila, podem orientar decisões sobre fertilização, irrigação e controle de pragas.
  • Dados de rendimentoInformações sobre a produtividade e a qualidade das colheitas podem ajudar os agricultores a tomar decisões sobre a colheita e a comercialização de seus produtos.
  • Dados topográficosInformações sobre o formato e a elevação do terreno podem orientar decisões sobre plantio e irrigação, além de ajudar a identificar áreas propensas à erosão ou outros problemas ambientais.
  • Dados de sensoriamento remoto: Os dados coletados por satélites, drones ou outros sensores remotos podem fornecer informações sobre a saúde das plantações, a umidade do solo e outros fatores que podem orientar as decisões sobre o manejo das culturas.

Ao analisar e integrar essas diferentes camadas de dados, os agricultores podem tomar decisões mais informadas sobre o manejo das culturas, resultando em práticas agrícolas mais eficientes e sustentáveis.

Utilização de dados raster recortados para o agronegócio

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Recortar dados raster com base nos limites dos campos parece muito simples. Algumas fontes de dados são rasters com pixels e resolução de 3m/10m/30m, outras são vetores com polígonos ou multipolígonos.

Dados raster recortados WDRVI
Geopard raster recortado no infravermelho próximo

Determinar com precisão os limites dos dados raster recortados é complexo. A maioria dos softwares de SIG e agricultura de precisão gera, por padrão, um raster pixelizado. A avaliação precisa dos dados próximos aos limites da área cultivada permite compreender melhor, por exemplo, as condições da cobertura vegetal e o valor da declividade. 

Exemplos de imagens rasterizadas pixelizadas:

Raster pixelizado no infravermelho próximo
Raster pixelizado no infravermelho próximo
Raster pixelizado de elevação
Raster pixelizado de elevação

É possível aprimorá-lo e torná-lo mais preciso?

Sim, o GeoPard faz isso e até disponibiliza dados para integração adicional via API. Alguns exemplos:

  • Recorte de imagens de satélite brutas (visualizações em vermelho, verde e azul e infravermelho próximo) com base nos limites do campo:
Raster RGB recortado
GeoPard Agricultura RGB raster recortado
Raster recortado no infravermelho próximo
GeoPard Agricultura Raster recortado por infravermelho próximo

 

  • Recorte de imagem de satélite com índice de vegetação como o WDRVI baseado no limite do campo:

 

Raster WDRVI recortado
GeoPard Agricultura WDRVI raster recortado

 

  • Recorte do conjunto de dados de topografia digital (elevação e rugosidade) com base no limite do campo:

 

Raster recortado de elevação
GeoPard Agricultura Elevação rasterizada
Raster recortado de rugosidade
GeoPard Agricultura Rugosidade raster recortado

Como aparece na interface do GeoPard e como pode ser integrado à sua solução de tecnologia agrícola:

Raster recortado GeoPard Agriculture NIR
Raster recortado GeoPard Agriculture NIR
Posição de apoio agrícola da GeoPard
Posição de apoio agrícola da GeoPard
GeoPard Agricultura WDRVI
GeoPard Agricultura WDRVI

Nós da GeoPard entendemos o valor desses detalhes e trabalhamos constantemente para aprimorar a solução.

O que são dados raster?

Os dados raster são um tipo de dado de imagem digital representado por uma grade de pixels ou células, onde cada célula corresponde a uma localização específica na superfície da Terra. A cada pixel em uma imagem raster é atribuído um valor que representa um atributo ou característica particular daquela localização, como altitude, temperatura ou cobertura do solo.

É comumente utilizado em sistemas de informação geográfica (SIG) e aplicações de sensoriamento remoto para representar e analisar diversos tipos de dados espaciais. Pode ser coletado de várias fontes, incluindo imagens de satélite e aéreas, câmeras digitais e sensores terrestres.

Geralmente, os dados são armazenados em diversos formatos, como GeoTIFF, JPEG e PNG, projetados para comprimir e armazenar os dados de forma eficiente. Softwares de SIG (Sistemas de Informação Geográfica) e ferramentas de processamento de imagens podem ser usados para manipular e analisar os dados, por exemplo, realizando cálculos com os valores dos pixels ou aplicando filtros para realçar determinadas características.

Exemplos de aplicações incluem o mapeamento do uso e cobertura da terra, a análise de mudanças na vegetação ao longo do tempo e a previsão da produção agrícola com base em fatores ambientais.

Como os dados raster são usados na agricultura de precisão?

É um componente essencial da agricultura de precisão, pois fornece informações detalhadas sobre a saúde das culturas, as propriedades do solo e os fatores ambientais, que podem ser usados para tomar decisões mais informadas sobre o manejo das culturas. Aqui estão alguns exemplos de como os dados raster são usados na agricultura de precisão:

  • Análise da saúde das culturas: Dados de sensoriamento remoto, como imagens de satélite ou de drones, podem ser usados para gerar camadas de dados que mostram índices de vegetação, como o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) ou o NDRE (Índice de Borda Vermelha por Diferença Normalizada). Esses índices ajudam a identificar áreas da lavoura com vegetação saudável, bem como áreas onde as culturas podem estar sob estresse devido a doenças, pragas ou deficiências nutricionais.
  • Análise do solo: Dados do solo, como teor de umidade ou textura, podem ser coletados por meio de sensores que geram camadas de dados. Essas camadas podem ajudar a identificar áreas da lavoura com características de solo variadas, o que pode orientar decisões sobre fertilização, irrigação e outras práticas de manejo do solo.
  • Análise ambiental: Camadas de dados que mostram fatores ambientais como temperatura, precipitação e velocidade do vento podem ser usadas para modelar o crescimento das culturas e prever a produtividade. Essas camadas também podem ajudar a identificar áreas da lavoura propensas à erosão, inundações ou outros problemas ambientais.
  • Aplicação de taxa variável: Pode ser usado para gerar mapas de prescrição para aplicação de insumos em taxas variáveis, como fertilizantes ou pesticidas. Ao aplicar os insumos em taxas variáveis de acordo com as necessidades de diferentes áreas da lavoura, os agricultores podem reduzir o desperdício e otimizar o crescimento das culturas.

De modo geral, os dados raster são uma ferramenta crucial na agricultura de precisão, pois fornecem informações detalhadas sobre as condições das culturas e do solo, que podem ser usadas para tomar decisões mais informadas sobre o manejo das culturas.

Qual índice de vegetação é melhor para ser usado na agricultura de precisão?

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Existem diversos índices de vegetação comumente utilizados, incluindo o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), o Índice de Vegetação de Ampla Faixa Dinâmica (WDRVI) e o Índice de Clorofila Verde (GCI).

  • Qual índice de vegetação reflete mais detalhes?
  • Qual índice de vegetação mostra melhor a variação?
  • O NDVI é o melhor índice da família de índices de vegetação multiespectrais?

As perguntas são conhecidas e surgem com muita frequência. Vamos investigar.

Mapa de zonas agrícolas NDVI
Mapa das zonas agrícolas da WDRVI
Mapa das zonas agrícolas da GCI
Mapa das zonas agrícolas da RCI

O que é índice de vegetação?

O índice de vegetação é uma medida numérica que quantifica a quantidade e a condição da vegetação em uma área específica com base em dados de sensoriamento remoto.

Os índices de vegetação são calculados combinando diferentes bandas espectrais de imagens de satélite ou fotografias aéreas, que refletem a quantidade de energia absorvida e refletida pelas plantas nas regiões visível e infravermelha próxima do espectro eletromagnético.

Esses índices podem fornecer informações sobre a saúde, densidade e produtividade da vegetação, o que é útil para uma ampla gama de aplicações, incluindo agricultura, silvicultura, gestão de terras e monitoramento climático.

O que é o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI)?NDVI)?

NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) É o mais famoso e amplamente utilizado nas indústrias relacionadas à biomassa e ao sensoriamento remoto.

A saturação do NDVI afeta a distinção precisa da vegetação nos picos de biomassa. Outro problema com o NDVI é o efeito do ruído do solo nos estágios iniciais do desenvolvimento da cultura.

É calculado utilizando dados de sensoriamento remoto por satélite ou aéreo, com base na diferença de refletância de duas bandas espectrais: o infravermelho próximo (NIR) e a banda vermelha.

A fórmula do NDVI é NDVI = (NIR-Vermelho) / (NIR+Vermelho).

Onde NIR é a refletância na faixa do infravermelho próximo e Vermelho é a refletância na faixa do vermelho.

O valor NDVI resultante varia de -1 a +1, sendo que valores mais altos indicam maior densidade de vegetação. Um valor zero indica ausência de vegetação, enquanto valores negativos indicam corpos d'água ou outras superfícies sem vegetação.

Valores de NDVI próximos de +1 indicam vegetação densa e saudável, enquanto valores próximos de zero indicam vegetação esparsa ou áreas com estresse ou danos significativos.

É amplamente utilizado em aplicações agrícolas e ecológicas para monitorar o crescimento da vegetação, estimar a produção agrícola e avaliar a saúde e a produtividade de florestas e outros ecossistemas.

Também pode ser usado para detectar e monitorar secas, erosão do solo e outros fatores ambientais que afetam a cobertura vegetal.

Por exemplo, é calculado subtraindo-se a refletância na banda do infravermelho próximo (NIR) da refletância na banda do vermelho e dividindo-se o resultado pela soma das duas. O valor resultante varia de -1 a +1, sendo que valores mais altos indicam níveis mais elevados de vegetação.

Além disso, a ideia de WDRVI (Índice de Vegetação de Ampla Faixa Dinâmica) foi criado para resolver problemas de saturação do NDVI. Isso foi alcançado expandindo o intervalo de valores possíveis do WDRVI por meio da introdução do coeficiente matemático (α).

NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) uso

A fórmula do NDVI (índice de vegetação por diferença normalizada) foi transformada em WDRVI = (α∗NIR-Red) / (α∗NIR+Red).

WDRVI (Índice de Vegetação de Ampla Faixa Dinâmica) e NDVI

As zonas construídas com base no WDRVI apresentam melhor desempenho em comparação com as zonas NDVI. No entanto, ainda não são ideais devido à biomassa excessiva. 

GCI (Índice de Clorofila Verde) É utilizado para estimar o teor de clorofila nas folhas das plantas com base nas bandas do infravermelho próximo e do verde. Em geral, o valor da clorofila reflete diretamente a vegetação.

A fórmula do GCI é: GCI = NIR / Verde – 1.

GCI (Índice de Clorofila Verde) 

As zonas construídas com base no GCI distinguem melhor os pontos de alta biomassa em comparação com o NDVI e o WDRVI. Os detalhes ajudam a gerir o campo de forma mais precisa e eficiente.

RCI (Índice de Clorofila Vermelha) Incorpora a mesma base de conhecimento sobre o conteúdo de clorofila que o GCI e a reflete através da banda multiespectral vermelha.

A fórmula do RCI é: RCI = NIR / Vermelho – 1.

RCI (Índice de Clorofila Vermelha) 

As zonas baseadas no RCI são tão precisas quanto as zonas do GCI.

Continue monitorando suas lavouras e utilize o índice de vegetação correto no momento certo da estação. Uma ampla gama de índices de vegetação está disponível no GeoPard agora mesmo.

Operações de Zonas Agrícolas para Tomada de Decisão Baseada em Dados

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Comparação de mapas: zonas com baixo teor de proteína e declives: zonas com baixo teor de proteína correlacionam-se com declives.
Comparação de dois mapas de rendimento, condutividade elétrica (CE) e umidade do solo.
Comparando baixa produtividade e alta altitude.
Exemplo de mapas de camadas cruzadas de áreas com alta concentração de matéria orgânica

OPERAÇÕES DE ZONAS EM DIFERENTES CAMADAS

Na agricultura de precisão, a coleta de dados de campo e a tomada de decisões baseadas em dados são absolutamente essenciais. Como próximo passo no desenvolvimento de análises multicamadas e na identificação de dependências entre as camadas, apresentamos o novo módulo Operações por Zonas. 

Ali você pode pesquisar dependências entre diferentes mapas de zonas agrícolas, como vegetação histórica, topografia (incluindo seus derivados), dados de monitores de produtividade, dados de solo, scanners, mapas de estabilidade e assim por diante. Isso representa um avanço na definição das áreas mais influenciadas e na compreensão das razões para a heterogeneidade do campo. 

Como você pode identificar as áreas? 

Primeiramente, selecione os mapas de campo que deseja analisar em conjunto. Uma visualização de comparação de camadas é uma boa abordagem para definir zonas agrícolas específicas para análise.

Você pode querer comparar o baixo potencial de rendimento e áreas com terrenos acidentados, as zonas mais instáveis e a vegetação rasteira, a baixa condutividade elétrica e o rendimento, bem como o mapa de fertilização aplicada e a vegetação atual, entre outros.

Em segundo lugar, marque zonas agrícolas específicas em cada mapa que deseja comparar no módulo Operações de Zonas. E, por fim, obtenha uma zona de interesse. Observe que é possível usar mais de dois mapas nas análises. 

Como você pode aplicar esse conhecimento? 

Além de identificar relações que possam ajudar a explicar a produtividade, é possível definir metas de produtividade para zonas agrícolas específicas; prospectar áreas promissoras; reduzir investimentos nessas zonas localizadas ou elaborar um plano para mitigar fatores limitantes e recuperar áreas de baixo desempenho, conhecendo as causas subjacentes; e construir um plano agronômico utilizando práticas de VRA (Análise de Risco de Produção). 

Existem vários exemplos de insights de campo em capturas de tela. Observe que cada campo é único e os casos mencionados abaixo não garantem o mesmo resultado para o seu campo, mas são um bom ponto de partida para a investigação. 

Você é muito bem-vindo(a) a compartilhar suas práticas agronômicas comentando nesta publicação ou entrando em contato diretamente com a equipe da GeoPard Agriculture. Estamos abertos a feedbacks, pois desenvolvemos a solução para que você compreenda melhor a variabilidade do campo e a gerencie.

Qualidade das Zonas

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Quase todos As zonas de gestão são ajustadas. antes de se tornar um mapa de Aplicação de Taxa Variável. Isso pode incluir a fusão de algumas zonas, correções manuais em pontos conhecidos, a adição de áreas de amortecimento extras, compatibilidade com equipamentos agrícolas, etc.

polígonos válidos do campo
polígonos válidos do campo zoom 50%
polígonos válidos do campo zoom 100%

Nós, da equipe GeoPard, entendemos que zonas de gestão ambiental precisas, com polígonos válidos, economizarão muito tempo durante os processos de verificação e correção de zonas.

O motor GeoPard faz o seguinte:

  • Remove automaticamente o ruído,
  • mescla automaticamente pequenos polígonos na zona maior mais próxima.,
  • Mantém apenas a quantidade mínima necessária de pontos em cada polígono de zona.,
  • Torna os mapas VRA compatíveis com qualquer equipamento e maquinário agrícola.

Além da correção automática, a ferramenta para mesclar e dividir zonas É possível ajustar o mapa de acordo com seu conhecimento de campo e práticas agronômicas. 

Existem muitos mapas diferentes de vários fornecedores no mercado, mas você certamente reconhecerá os mapas da GeoPard.

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