Utilização de dados raster recortados para o agronegócio

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.

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:

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:

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

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

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

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.