{"id":964,"date":"2022-03-31T13:11:27","date_gmt":"2022-03-31T16:11:27","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/agronomia\/?p=964"},"modified":"2022-03-31T13:11:28","modified_gmt":"2022-03-31T16:11:28","slug":"sensoriamento-de-solo-e-de-vegetacao-aplicados-na-agricultura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ufsm.br\/pet\/agronomia\/2022\/03\/31\/sensoriamento-de-solo-e-de-vegetacao-aplicados-na-agricultura","title":{"rendered":"Sensoriamento de Solo e de Vegeta\u00e7\u00e3o aplicados na agricultura"},"content":{"rendered":"\n\n\n
\"\"<\/figure><\/div>\n\n\n\n

O sensoriamento remoto (SR) se caracteriza pela obten\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es de um objeto sem existir um contato f\u00edsico e, muitas vezes, a longas dist\u00e2ncias, atrav\u00e9s da radia\u00e7\u00e3o eletromagn\u00e9tica (REM). As primeiras medi\u00e7\u00f5es por SR foram realizadas atrav\u00e9s de c\u00e2meras acopladas em bal\u00f5es, aeronaves e foguetes. Atualmente, imagens de SR podem ser obtidas a partir de diversos equipamentos como: aeronaves, ve\u00edculos a\u00e9reos n\u00e3o tripulados (VANT\u2019s) e sat\u00e9lites. Por meio destes equipamentos v\u00e1rias aplica\u00e7\u00f5es s\u00e3o poss\u00edveis de serem realizadas, tais como: estimativa da biomassa e produtividade da cultura, monitoramento de estresse h\u00eddrico e do vigor nas plantas e a avalia\u00e7\u00e3o do est\u00e1dio fenol\u00f3gico da cultura de interesse.<\/p>\n

Na agricultura o SR tem o objetivo principal coletar dados de uma superf\u00edcie terrestre de uma determinada \u00e1rea para que o produtor conhe\u00e7a melhor as caracter\u00edsticas presentes em seus talh\u00f5es. Neste sentido, o SR na agricultura utiliza instrumentos de alta performance e sensores para obter dados, que ser\u00e3o registrados, tratados e analisados. Esta gera\u00e7\u00e3o de dados permite obter uma an\u00e1lise detalhada sobre cobertura vegetal, tipo de solo, topografia e \u00e1reas que sofrem com eros\u00e3o ou pat\u00f3genos de solo e plantas. Entre os pontos que s\u00e3o poss\u00edveis identificar e auxiliam a melhorar a produ\u00e7\u00e3o, podemos citar: estimativa de \u00e1rea plantada, vigor vegetativo das culturas, determina\u00e7\u00e3o de faixas de solo com baixa produtividade, apontamento de erros em processos de aduba\u00e7\u00e3o, irriga\u00e7\u00e3o e preparo do solo e regi\u00f5es com maior potencial de produ\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

O SR obt\u00e9m informa\u00e7\u00f5es devido ao desenvolvimento de sensores e equipamentos de alto desempenho. Dessa maneira, podemos classificar dois tipos de sensores remotos: ativos e passivos.<\/p>\n

Sensores ativos:<\/strong> n\u00e3o utilizam a energia solar como fonte de radia\u00e7\u00e3o, trabalhando com uma fonte de radia\u00e7\u00e3o eletromagn\u00e9tica pr\u00f3pria, como um canh\u00e3o de laser, capaz de projetar raios na superf\u00edcie terrestre e calcular o tempo gasto para a reflex\u00e3o.<\/p>\n

Sensores passivos:<\/strong> relacionam-se com informa\u00e7\u00f5es externas preexistentes, coletando est\u00edmulos refletidos, principalmente, pela luz solar. As informa\u00e7\u00f5es, ent\u00e3o, s\u00e3o tratadas por algoritmos e sistemas integrados, que geram imagens e dados.<\/p>\n

Dessa forma, a tecnologia no campo permite acompanhar de perto o desenvolvimento da lavoura e auxilia o gestor a colocar em pr\u00e1tica as a\u00e7\u00f5es necess\u00e1rias para o melhor andamento da produ\u00e7\u00e3o. Entre os \u00edndices de monitoramento mais comuns, podemos citar o \u00cdndice de Vegeta\u00e7\u00e3o da Diferen\u00e7a Normalizada (NDVI). Com o SR conseguimos captar o vigor das plantas, o que possibilita avaliar a sa\u00fade da planta. Com isso, \u00e9 poss\u00edvel fazer uma rela\u00e7\u00e3o com a estimativa de produ\u00e7\u00e3o. Isso \u00e9 poss\u00edvel pois a banda de radia\u00e7\u00e3o do NIR \u2014 Infravermelho Pr\u00f3ximo, diferencia plantas vigorosas (que refletem mais o NIR) e plantas mais fracas (que absorvem a radia\u00e7\u00e3o). As imagens em NIR, obtidas por sat\u00e9lites, s\u00e3o tratadas em uma equa\u00e7\u00e3o denominada NDVI que transforma as leituras de NIR em tons de cores.<\/p>\n

\u00cdndices de Vegeta\u00e7\u00e3o \u2014 NDVI<\/strong><\/p>\n

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\u00cdndice de vegeta\u00e7\u00e3o e comportamento espectral \u2014 (Fonte: Rayssa Viveiros Esp\u00edrito Santo)<\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Algumas aplicabilidades:<\/strong><\/p>\n

Irriga\u00e7\u00e3o<\/strong> \u2014 O SR pode ser usado para estimar a evapotranspira\u00e7\u00e3o real (ETr), ajudando na identifica\u00e7\u00e3o se a quantidade de \u00e1gua aplicada \u00e9 ideal, abaixo ou superior \u00e0 necess\u00e1ria, como feito por Silva et al. (2012).<\/p>\n

Defici\u00eancia nutricional<\/strong> \u2014 Na cultura da soja por meio de VANTs com c\u00e2meras multiespectrais, as imagens s\u00e3o analisadas e utilizadas para a gera\u00e7\u00e3o de um mapa que indica os locais mais aptos para beneficiamento e eventual produ\u00e7\u00e3o de sementes. Com o uso de c\u00e2mera termal \u00e9 poss\u00edvel monitorar plantas em situa\u00e7\u00e3o de d\u00e9ficit h\u00eddrico e medir a defici\u00eancia de pot\u00e1ssio nas folhas mesmo antes dos sintomas aparecerem (Embrapa, 2019).<\/p>\n

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Perfil temporal das \u00e1reas de soja da regi\u00e3o norte do Rio Grande do Sul gerado a partir de
imagens NDVI (\u00edndice de vegeta\u00e7\u00e3o) dos meses de outubro a maio, safra 2005\/06. Em
destaque a evolu\u00e7\u00e3o temporal do NDVI nas etapas de semeadura (A), m\u00e1ximo
desenvolvimento vegetativo (B) e colheita \u00a9. (Fonte: Santos et al. (2014))<\/em><\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

H\u00e1 tamb\u00e9m estudos com o uso do sensoriamento remoto para identificar sintomas de ferrugem na soja.<\/p>\n

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H\u00e1 tamb\u00e9m estudos com o uso do sensoriamento remoto para identificar sintomas de ferrugem na soja.<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Conhecer os princ\u00edpios do sensoriamento remoto, o comportamento espectral do solo e da vegeta\u00e7\u00e3o e sua aplicabilidade, \u00e9 uma \u00e1rea em pleno crescimento e com futuro promissor no mercado de trabalho, uma vez que a busca por maiores produtividades de forma sustent\u00e1vel tem-se colocado em de forma priorit\u00e1ria na agricultura global. Apesar da grande diversidade e possibilidades de aplica\u00e7\u00e3o dessa tecnologia, \u00e9 necess\u00e1rio compreender que tudo depender\u00e1 do que o agricultor quer saber. Al\u00e9m disso, a necessidade de novas pesquisas na elabora\u00e7\u00e3o de melhores softwares capazes de rodar esses dados \u00e9 muito importante, pois ter os dados, mas n\u00e3o saber analisar e interpretar o que eles significam faz com que a tecnologia n\u00e3o atinja o objetivo, dessa forma abre-se um mercado em potencial a ser explorado.<\/p>\n

Refer\u00eancias bibliogr\u00e1ficas:<\/strong><\/p>\n

Agricultura de precis\u00e3o no Rio Grand do Sul \/ organizadores: Ant\u00f4nio Luis Santi\u2026 [et al.]. \u2014 1. D. \u2014 Santa Maria: CSPOL, 2016. 309 p. ; il. ; 25 cm.<\/p>\n

Agricultura de precis\u00e3o \/ Jos\u00e9 Paulo Molin, Lucas Rios do Amaral, Andr\u00e9 Freitas Cola\u00e7o. \u2014 1.d. \u2014 S\u00e3o Paulo : Oficina de textos, 2015.<\/p>\n

Agricultura de precis\u00e3o: resultados de um novo olhar. \/ Alberto Carlos de Campos Bernardi, [et al.], editores t\u00e9cnicos. \u2014 Bras\u00edlia, DF : Embrapa, 2014. 596 p.<\/p>\n

Santos, V. M. N. Escola, cidadania e novas tecnologias: investiga\u00e7\u00e3o sobre experi\u00eancias de ensino com o uso de sensoriamento remoto. S\u00e3o Paulo. 150p. Disserta\u00e7\u00e3o de mestrado. Faculdade de Educa\u00e7\u00e3o da Universidade de S\u00e3o Paulo, 1999.<\/p>\n

CROSTA, A. P., 1992. Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento remoto, IG\/UNICAMP, Campinas, S\u00e3o Paulo, 170p.<\/p>\n

BLASCHKE, T.; KUX, H. Sensoriamento remoto e SIG avan\u00e7ados. 2.ed. S\u00e3o Paulo: Oficina de Textos, 2007.<\/p>\n

FLORENZANO, T. G. Inicia\u00e7\u00e3o em sensoriamento remoto. 3.ed. S\u00e3o Paulo: Oficina de Textos, 2011. 128p.<\/p>\n

LIU, W. T. H. Aplica\u00e7\u00f5es de sensoriamento remoto. 2.ed. S\u00e3o Paulo: Oficina de Textos, 2015.<\/p>\n

MOREIRA, M. A. Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplica\u00e7\u00e3o. 4.ed. Vi\u00e7osa: UFV, 2011. 422p.<\/p>\n

PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E.; KUPLICH, T. M. Sensoriamento remoto da vegeta\u00e7\u00e3o. 2.ed. S\u00e3o Paulo: Oficina de Textos, 2012. 176p.<\/p>\n

Autor:<\/strong><\/p>\n

Andr\u00e9 M\u00fcllich, acad\u00eamico do 6\u00ba semestre de Agronomia e bolsista do grupo PET Agronomia na Universidade Federal de Santa Maria \u2014 UFSM<\/p>\n

Texto publicado em: https:\/\/maissoja.com.br\/sensoriamento-de-solo-e-de-vegetacao-aplicados-na-agricultura\/<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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