Como as imagens de satélite auxiliam no monitoramento de plantações

As imagens de satélite são uma das ferramentas mais versáteis que podem ser implementadas na produção agrícola para aprimorar o processo de tomada de decisões. A tomada de decisões com base em uma grande quantidade de dados pode auxiliar agricultores, agrônomos e consultores a compreender a situação e os processos que ocorrem nos campos agrícolas monitorados.

O que é imagem de satélite?

A imagem por satélite, também conhecida como sensoriamento remoto por satélite, é o processo de usar imagens de satélite para coletar informações sobre a superfície da Terra, a atmosfera e os oceanos. Essa tecnologia envolve o uso de satélites Equipado com sensores e câmeras especializados que podem capturar imagens de alta resolução da Terra a partir do espaço.

As imagens capturadas pelos satélites podem ser usadas para diversas aplicações, incluindo o monitoramento de padrões climáticos, o acompanhamento de mudanças ambientais, o mapeamento do uso da terra e da vegetação e a avaliação do impacto de desastres naturais. Elas também podem ser usadas para fins militares e de inteligência.

A obtenção de imagens por satélite, com seus benefícios, pode revelar situações que não são visíveis em observações convencionais. Observações convencionais podem ser muito exigentes em termos de mão de obra, recursos financeiros e tempo envolvidos.

Mesmo com observações regulares feitas durante o período de crescimento das culturas, há várias coisas que não podem ser vistas a olho nu, como o início do desenvolvimento de doença e os danos causados pelas pragas que, em última análise, resultam na degradação da clorofila em nível celular.

Com a integração e o cálculo de bandas espectrais invisíveis ao olho humano, os produtores e consultores podem visualizar facilmente a degradação da clorofila antes do surgimento de sintomas visíveis de doenças ou danos causados por pragas nas plantas.

Essas vantagens no monitoramento de culturas são benéficas com as tecnologias atuais, permitindo a integração dessas informações em sistemas de informação geográfica, resultando na criação de um conjunto de dados rápido e de qualidade, pronto para ser utilizado nos processos de tomada de decisão relativos aos sistemas de produção agrícola.

Além de embasar decisões em informações, as imagens de satélite podem ser usadas para relatórios, registros e integração com diferentes conjuntos de dados (modelos de doenças e pragas, etc.)., mapas de rendimento, monitoramento de pragas, mapas de fertilização e etc.,) a fim de criar um sistema ainda mais funcional de monitoramento de culturas e da forma como o agricultor ou outros profissionais veem o progresso das culturas durante seu período de crescimento.

Como as imagens de satélite são utilizadas na agricultura?

As imagens podem ser usadas para modelar e calcular índices espectrais que, posteriormente, são utilizados para visualização na forma de síntese de cores, seja na parte visível do espectro ou incluindo outros comprimentos de onda. A síntese de cores adequadamente selecionada pode revelar o crescimento da cultura, o estresse ou as condições do solo. erosão exibido com cores diferentes.

Os índices espectrais são combinações da reflexão espectral de dois ou mais comprimentos de onda para revelar características de interesse. Os índices de culturas são mais comumente usados na agricultura, mas também são utilizados para a identificação de áreas queimadas, outras características artificiais, corpos d'água e outras formações geológicas.

Índices espectrais úteis na produção agrícola incluem:

• NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada).
• EVI (Índice de Vegetação Aprimorado).
• RENDVI ou NDRE (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada da Borda Vermelha).
• GNDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada Verde).
• MSI ou NDWI (Índice de Estresse de Umidade).
• LAI (Índice de Área Foliar).

O NDVI é um dos índices mais utilizados e frequentemente empregado para avaliar o estado inicial de uma cultura. Outros índices trabalham com características específicas, portanto os resultados são relevantes para determinados locais agrícolas; é importante considerar o histórico da vegetação da área.

NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada)

Este índice mede a vegetação verde e geralmente é o mais utilizado. As folhas refletem a luz infravermelha (NIR) e utilizam apenas a luz visível para a fotossíntese. Isso significa que uma planta saudável, com boa taxa de fotossíntese, pode ser analisada comparando-se a luz NIR com a luz vermelha visível.

A vegetação doente refletirá mais luz visível e menos luz infravermelha próxima (NIR). A vegetação saudável reduzirá parte da luz visível que incide sobre ela. No entanto, o NDVI é sensível aos efeitos do solo (luz e cor), da cobertura de nuvens e da sombra. Além disso, os valores de NDVI podem estar incorretos em situações com vegetação densa.

EVI (Índice de Vegetação Aprimorado)

Este índice é o padrão para espectros de resolução moderada – um instrumento usado nos satélites Terra e Aqua. O EVI apresenta uma alternativa ao NDVI que aborda algumas de suas deficiências, como as limitações do solo e da atmosfera, otimizando a refletividade da vegetação foliar.

Utiliza a parte azul do espectro visível para correção do sinal, reduzindo os efeitos das limitações mencionadas anteriormente, incluindo a dispersão da radiação eletromagnética por aerossóis.

RENDVI ou NDRE (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada da Borda Vermelha)

Este índice é baseado no índice NDVI padrão, mas com modificações. O RENDVI é muito útil na agricultura de precisão, no monitoramento florestal e na detecção de estresse em culturas.

Sua eficácia se deve à inclusão de comprimentos de onda que se enquadram na faixa vermelha, em vez de comprimentos de onda que correspondem aos valores de reflexão e absorção. É especialmente conveniente para detectar pequenas alterações nas condições da vegetação.

GNDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada Verde)

Este índice é semelhante ao índice NDVI e mede a reflexão da luz na parte verde do espectro, na faixa de comprimento de onda de 540 a 570 nanômetros, em vez da parte vermelha do espectro. Isso torna o índice mais sensível ao teor de clorofila nas partes verdes das culturas.

MSI (Índice de Estresse Hídrico)

Este índice é sensível ao aumento do teor de água nas folhas. O índice MSI é usado para detectar estresse hídrico e é um bom indicador das condições das culturas, sendo frequentemente utilizado em modelagem agrícola, análise de incêndios e fisiologia de ecossistemas. Valores altos indicam estresse hídrico e menor teor de água.

LAI (Índice de Área Foliar)

Este índice é usado para estimar a área foliar e prever o crescimento e a produtividade das plantas.

Tipos de imagens de satélite para plantações

casos de uso de imagens de satélite

Aqui estão alguns usos importantes de imagens de satélite no monitoramento de culturas:

Imagens térmicas

O calor emitido por objetos ao nível do solo pode ser observado em fotografias térmicas aéreas, que também revelam variações de temperatura correspondentes ao estresse hídrico das culturas. A remoção de elementos desnecessários, como equipamentos de pivô central, da imagem por meio de calibração e correção de imagem, evita distorções nos dados.

Regiões mais frias aparecem em roxo e regiões mais quentes em amarelo nas imagens finais. A termografia é útil para encontrar vazamentos, obstruções e outros problemas de irrigação, já que a água resfria a vegetação. A termografia auxilia os produtores na identificação de doenças e pragas em estágios pré-sintomáticos, permitindo intervenções mais rápidas e direcionadas ao revelar pequenas alterações na temperatura da superfície das folhas.

Umidade do solo

Na agricultura, é fundamental levar em consideração a umidade do solo. Para aplicações de agricultura de precisão (na escala de campos individuais) e com a expectativa de aprimorar a modelagem da produtividade agrícola, a disponibilidade de mapas de umidade do solo de alta resolução é crucial.

Devido à baixa resolução espacial e à pouca profundidade das observações, os produtos de umidade do solo gerados por satélite têm sido pouco utilizados no apoio à decisão agrícola em escala de fazenda ou campo. No entanto, se puderem fornecer dados relevantes em dimensões temporais e espaciais aceitáveis, prevê-se que a umidade do solo derivada de satélite tenha um grande potencial.

Resolução

A obtenção de imagens de satélite de alta resolução a partir de satélites em órbita baixa tornou-se mais desenvolvida e acessível recentemente, proporcionando mais uma possibilidade para aplicações de fenotipagem. Este artigo ilustra como a fotografia de satélite é utilizada na fenotipagem de culturas e na produção agrícola, e identifica características das plantas que podem ser avaliadas utilizando dados de satélite de alta resolução.

O artigo aborda os benefícios do uso da fenotipagem baseada em satélite em programas de melhoramento de culturas, bem como as desvantagens, como o bloqueio por nuvens. Também explora os usos potenciais de imagens de satélite de alta resolução como ferramenta de fenotipagem no futuro.

Para ajudar os melhoristas de plantas a escolher variedades de alto rendimento e tolerantes ao estresse, que possam atender à demanda global por alimentos e, ao mesmo tempo, lidar com as mudanças climáticas, imagens de satélite de alta resolução podem ser usadas como ferramenta de fenotipagem para a avaliação de variedades de culturas.

Aplicações de imagens de satélite

GeoPard capacidades e aplicações de imagens de satélite oferecem Os usuários podem visualizar, normalizar, analisar e extrair informações diretamente das parcelas agrícolas para melhorar a produção de culturas. Essa utilização de dados pode ser feita com a ajuda de algoritmos GeoPard prontos para uso ou criando algoritmos próprios para torná-los úteis para a agronomia.

Esses algoritmos permitem avaliar o crescimento das culturas, o estresse, etc. (veja a foto) ou até mesmo criar mapas de prescrição: por exemplo, mapas de aplicação de nitrogênio VR, mapas de aplicação de pulverização de proteção de cultivos.

Perguntas frequentes

1. Como obter imagens de satélite para uma fazenda?

Para obter esse serviço para sua fazenda, pesquise fornecedores, cadastre-se e acesse o banco de dados ou portal deles. Especifique a localização da sua fazenda e os parâmetros desejados para obter imagens relevantes para o monitoramento agrícola.

2. Por que as imagens de satélite são úteis para a compreensão das teias alimentares?

É útil para a compreensão das teias alimentares devido à sua capacidade de fornecer uma visão ampla e abrangente dos ecossistemas. Ao capturar imagens em grande escala de corpos d'água e terra, permite que os cientistas observem e analisem a distribuição espacial de diversos habitats e recursos.

Isso, por sua vez, auxilia no estudo das interações entre diferentes espécies, na identificação de relações alimentares importantes e na compreensão do fluxo de energia nas teias alimentares.

Isso ajuda a desvendar dinâmicas ecológicas complexas, contribuindo para uma compreensão mais profunda do funcionamento do ecossistema e dos esforços de conservação.

3. Qual o custo das imagens de satélite?

O custo varia dependendo de diversos fatores, como o fornecedor, a resolução, a frequência de aquisição e a extensão da cobertura necessária. Os preços podem variar de opções acessíveis para imagens de baixa resolução a opções mais caras para monitoramento em alta resolução e em tempo real.

Além disso, serviços especializados ou solicitações de dados personalizados podem acarretar custos adicionais. É recomendável pesquisar diferentes fornecedores e seus modelos de preços para encontrar uma solução de imagens de satélite que esteja alinhada às suas necessidades específicas e ao seu orçamento.

4. O que são imagens de satélite infravermelhas? Como interpretá-las?

Ela capta a radiação infravermelha emitida por objetos e superfícies na superfície da Terra. Isso fornece informações valiosas sobre variações de temperatura e padrões térmicos.

Para interpretar imagens de satélite infravermelhas, é preciso entender que objetos mais quentes aparecem mais brilhantes na imagem, enquanto objetos mais frios aparecem mais escuros. Analisando essas variações de temperatura, é possível avaliar formações de nuvens, identificar diferenças de temperatura entre a terra e a água, detectar incêndios florestais e até mesmo monitorar correntes oceânicas.

Compreender a escala de cores e interpretar os níveis de brilho nas imagens ajuda a extrair informações relevantes de imagens de satélite infravermelho.