Com o avanço da tecnologia, novas ferramentas de manejo e de gestão agrícola associadas à agricultura de precisão surgem a todo momento. O índice de vegetação é uma dessas tecnologias que têm surgido para facilitar a atividade de quem precisa acompanhar as atividades no campo.

Basicamente, os índices de vegetação são representados por modelos matemáticos – ou algoritmos – baseados no sensoriamento remoto e que buscam avaliar e caracterizar a cobertura vegetal.

Mas é importante que você saiba que as informações dos parâmetros do índice de vegetação que chegam até a sua mão são apenas a ponta do iceberg. Há muita coisa por trás que precisam ser entendidas.

Confira neste artigo quais são, como funcionam e quais são as melhores formas de análise dos principais índices de vegetação da sua lavoura! 

Índices de vegetação: Características da vegetação obtidas por sensoriamento remoto

Na agricultura, a aparência da cobertura vegetal em determinado produto de Sensoriamento Remoto é fruto de um processo complexo que envolve variados parâmetros e fatores ambientais.

Porém, o que é efetivamente medido por um sensor remoto, oriundo de determinada vegetação (alvo), não pode ser explicado somente pelas características intrínsecas dessa vegetação, é preciso incluir também a interferência de vários outros parâmetros e fatores, tais como:

  • Fonte de radiação;
  • Espalhamento atmosférico;
  • Características tanto das folhas quanto do dossel;
  • Teores de umidade do solo;
  • Interferência da reflectância do solo e da sombra, entre outros.

Baseado nisso, faz-se uso dos índices de vegetação, que englobam análises mais aprofundadas a ponto de favorecer todo agricultor a ter mais assertividade em sua tomada de decisão.

Para obter os índices de vegetação são adotados algoritmos especificamente desenvolvidos responsáveis por analisar imagens capturadas por câmeras especiais e disponibilizar variadas análises da coloração indicativa de cada índice.

Esses índices permitem que agricultores e agrônomos identifiquem mais facilmente quais são as variações presentes nas culturas e analisem diversas informações como:

  • Mensurar o vigor da vegetação;
  • Realizar o controle de estresse hídrico;
  • Planejar a aplicação de insumos em taxa variável, permitindo adubações e pulverizações mais otimizadas, além de um manejo preciso das pragas e doenças antes da colheita;
  • Obtenção de indicadores precisos em todas as fases da safra;
  • Eliminar mais rapidamente possíveis ameaças ao campo.

Na agricultura, os índices de vegetação se tornaram mais populares com o advento e também popularização de drones embarcados com novos sensores aptos a captar luz em espectros além do visível, além de imagens de satélites mais modernos.

Com essas tecnologias, temos visto uma grande movimentação no campo em relação ao uso de índices de vegetação com o objetivo de gerar indicadores úteis e amplamente associados à agricultura de precisão.

Índice de vegetação

Principais índices de vegetação adotados por agricultores e agrônomos

Inúmeros são os índices de Vegetação foram e ainda são desenvolvidos para a agricultura.

Cada um dos índices apresenta diferentes finalidades.

Alguns índices são usados para apresentar os processos fotoquímicos associados com a fotossíntese da planta, outros visam estimar o conteúdo de pigmentação da folha (clorofila), enquanto que outros tem como objetivo central a obtenção do índice de área foliar (IAF).

Assim, os principais índices de vegetação são:

NDVI – Normalized Difference Vegetation Index

Este é o índice mais conhecido na agricultura, sendo usado junto ao sensoriamento remoto com grande eficiência.

Esse índice atua com sensores infravermelhos próximos (NIR), que analisam a resposta espectral das plantas nas bandas do vermelho e do infravermelho próximo. Ele possui uma escala de variação linear entre –1 e 1 (como visto na imagem abaixo), sendo um excelente indicador da quantidade e condição da vegetação, estando ligado diretamente ao tipo, a densidade e umidade da superfície.

Índice de vegetação_2

Por essas características, o NDVI é amplamente utilizado no monitoramento das lavouras para detecção de déficit hídrico, danos de pragas, estimativa de produtividade e outros.

No vídeo abaixo você terá uma verdadeira aula sobre o que é o NDVI e como ele mede a densidade da vegetação verde.

 

Índice de Vegetação Melhorado (EVI)

O EVI foi desenvolvido para otimizar o sinal da vegetação. Este índice apresenta maior sensibilidade em regiões com alta densidade de biomassa, por ter sido melhorado por meio da redução da influência da atmosfera e da dissociação do sinal de fundo do dossel vegetal.

Quando comparado ao NDVI (mais sensível à presença de clorofila na vegetação) o EVI é mais responsivo às variações estruturais do dossel, incluindo o índice de área foliar (IAF), tipo de dossel, fisionomia da planta e a arquitetura do dossel.

Por essas características, o EVI é destinado especialmente em regiões que concentram grandes quantidades de biomassa vegetal (elevados teores de clorofila) como as florestas tropicais.

 

Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI)

Como o próprio nome sugere, o SAVI é um índice de vegetação que surgiu da necessidade de atenuar os efeitos causados pelo solo na captura dos dados. Ele se baseia no princípio de que a curva de vegetação tende a aproximar-se da curva de solo.

O uso mais comum deste índice é no início do plantio ou em áreas de baixa densidades de vegetação, passando por uma mistura de respostas espectrais para densidades médias e quase nenhuma influência do solo para densidades altas de vegetação.

O SAVI consiste na própria fórmula do NDVI, acrescida de uma constante L, que varia de 0 a 1, dependendo do grau da maior ou menor cobertura do solo, respectivamente.

 

Índice Resistente à Atmosfera na Região Visível (VARI)

O Índice Resistente à Atmosfera na Região Visível (VARI) foi projetado e testado para funcionar com sensores RGB. Em resumo, o VARI é uma medida que mostra o “quão verde” é uma imagem.

Diferente dos índices de vegetação anteriormente apresentados, que são baseados em sensores infravermelho próximo (NIR), as imagens VARI são geradas pelos sensores RGB.

As imagens RGB com o algoritmo VARI aplicado são mais utilizados para a detecção de áreas de estresse de colheita em lavouras.

Outros índices bastante utilizados são o de Vegetação por Diferença Normalizada Verde (GNDVI) e o de Diferença Normalizada do Red Edge (NDRE), que podem ser calculados da mesma maneira.

O GNDVI é calculado utilizando as refletâncias do verde e do NIR, enquanto o NDRE faz uso das bandas do Vermelho (RedEdge) e do NIR. Estudos provam que estes índices (índices bioquímicos) são mais responsivos e confiáveis para alguns tipos de cultura. 

Dessa forma, percebe-se que o sensoriamento remoto aliado aos índices de vegetação são ferramentas cada vez mais poderosas para uso na agricultura, auxiliando agricultores e agrônomos nos manejos das lavouras.

Os diferentes índices de vegetação permitem que estes profissionais obtenham diferentes informações sobre a área, auxiliando-os a formular mapas que deem mais acurácias às tomadas de decisão.

Portanto, vale muito a pena buscar uma empresa que faça esse tipo de análise e que tenha um software poderoso que o ajude a entender o que, de fato, acontece com a sua lavoura. 

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Ainda resta alguma dúvida em relação as vantagens do MIP ou sobre como implantar esse tipo de manejo em sua lavoura de soja? Deixe o seu comentário abaixo!

 

Renato Borges

Filho de produtor rural e sempre com a cabeça em tecnologia. Engenheiro de formação, criou a Agrointeli com intuito de democratizar a tecnologia no campo para pequeno e médio produtor rural.
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Resumo Técnico fornecido por Investing.com Brasil.

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