Tudo sobre o monitoramento NDVI na agricultura
Monitorar suas áreas cultivadas, acompanhando sua evolução e identificando problemas antes
que os sintomas se manifestem é fundamental para uma colheita bem-sucedida. Felizmente,
avanços tecnológicos incríveis permitiram capturar imagens de plantações em todo o mundo
com a ajuda de satélites, tornando o monitoramento mais simples e acessível. O Índice de
Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é o índice de vegetação mais utilizado na agricultura e,
associado a imagens de satélite em alta resolução, pode ser um indicador eficaz do estado das
plantas.
O que são imagens de NDVI, o que os valores do NDVI
indicam e porque são úteis?
As imagens NDVI são obtidas por meio de um método de detecção remota que visa estimar a
saúde e a biomassa das culturas. O índice NDVI mede a diferença entre a refletância da
vegetação no espectro visível e no espectro infravermelho próximo. A refletância da
vegetação é afetada por fatores como área foliar, teor de clorofila, idade das folhas, densidade
cobertura da vegetação e tipo de solo. O NDVI é frequentemente utilizado em conjunto com
imagens de satélite, capturadas em alta resolução a partir do espaço. Essa utilização de
satélites tornou o NDVI acessível a agricultores em todo o mundo, uma vez que está
disponível para qualquer pessoa com acesso à internet. Embora o monitoramento NDVI seja
realizado há décadas para acompanhar a saúde das culturas, ganhou popularidade
recentemente devido à democratização do acesso a imagens aéreas e de satélite em alta
resolução e com atualizações frequentes. Essa abordagem permite obter estimativas precisas
da biomassa vegetal e do índice de área foliar (IAF) sem precisar realizar coleta ou
interpretação manual de dados de campo.
Como é calculado o índice NDVI?
O cálculo do índice NDVI é feito pela seguinte fórmula:
NDVI = (NIR-Red) / (NIR+Red)
Onde NIR é a luz infravermelha próxima e RED é a luz vermelha visível. Os valores do
NDVI variam entre -1 e 1. Áreas cobertas por areia, rochas ou neve geralmente apresentam
valores de 0,1 ou menos. Áreas com vegetação rala, como culturas em envelhecimento,
exibem valores de NDVI moderados, entre 0,2 e 0,5. Já áreas com vegetação densa
apresentam um NDVI elevado, entre 0,6 e 0,9.
Como obter imagens NDVI?
O aplicativo Agrio, disponível para Android e iOS, oferece uma solução simples para o
monitoramento de culturas, mesmo para usuários sem conhecimento especializado. Com o
Agrio, basta mapear suas áreas cultivadas e iniciar o processo de monitoramento. Assim que
você definir onde deseja monitorar, começará a receber varreduras e interpretações
regularmente.
Como ler e analisar imagens NDVI?
A análise de imagens NDVI é uma ferramenta poderosa para entender melhor a saúde das
suas culturas, permitindo identificar áreas potencialmente expostas a estresse. Por exemplo,
considerando a variabilidade de tons de verde na imagem abaixo, podemos observar
diferentes estágios de desenvolvimento das plantas em diferentes áreas cultivadas, bem como
as variações internas de cada uma delas.
Observe as manchas verdes isoladas surgindo em áreas predominantemente alaranjadas,
indicativas de desenvolvimento de ervas daninhas.
Ao comparar as imagens NDVI de dias consecutivos, é possível identificar áreas que não
estão evoluindo conforme o esperado e, portanto, requerem atenção imediata. Na imagem a
seguir, por exemplo, as manchas vermelhas representam parcelas nos estágios iniciais de
desenvolvimento, cujo NDVI deverá aumentar ao longo do tempo.
Limitações das imagens NDVI na agricultura
O NDVI apresenta uma alta correlação com o conteúdo de clorofila, especialmente em
estágios avançados de crescimento, quando o índice tende a se saturar devido ao aumento da
área foliar e da densidade do dossel. Nesta fase, é necessário monitorar um índice fortemente
correlacionado com o teor de clorofila foliar e menos sensível à estrutura das folhas e do
dossel.
A clorofila desempenha um papel fundamental em processos fotossintéticos, como a captação
de luz. Como tal, seu nível pode servir de indicador para vários tipos de estresse. Outras
bandas espectrais, como a red-edge, permitem detectar mudanças iniciais na função da
clorofila, mesmo antes de ocorrerem perdas reais da concentração de clorofila nas folhas. Isso
torna o monitoramento dessas mudanças um importante indicador precoce para o
desenvolvimento de estresse biótico e abiótico.
Como veio o avanço da tecnologia tornar a escolha de
índices de vegetação específicos menos importante?
Hoje, devido à nossa capacidade de ensinar computadores a identificar padrões em grandes
conjuntos de dados, a seleção de um índice específico não é mais uma necessidade urgente.
Em vez disso, a inteligência artificial pode analisar todo o espectro de luz refletida e
proporcionar insights valiosos. Em tempos passados, era imprescindível recorrer a
características pré-ajustadas para treinar máquinas a classificar padrões nos dados. No
entanto, esses dias ficaram para trás, e agora sabemos como programar as máquinas para
escolher as melhores características durante o processo de treinamento.
Os índices de vegetação continuam sendo valiosos quando é necessária uma análise das
imagens por especialistas humanos. A grande quantidade de informações codificadas no
espectro total desafia a compreensão humana, tornando a apresentação de certos índices com
os quais os especialistas estão familiarizados ainda útil. No entanto, com o grande número de
acres monitorados e a grande frequência das visitas dos satélites, as análises manuais por
produtores e agrônomos estão se tornando cada vez menos desejáveis.
O que começou como uma escolha imposta por limitações técnicas gradualmente evoluiu
para uma convenção estabelecida na indústria.
O recurso à inteligência artificial para detectar anomalias
através de imagens de satélite
A utilização da inteligência artificial para identificar anomalias através de imagens de satélite
é um marco inovador em tecnologia agrícola. Com a exploração das vantagens do
monitoramento da refletância espectral, é fundamental ponderar sobre sua aplicabilidade
prática. Existem desafios associados ao uso da análise espectral na identificação de áreas sob
estresse, como a precisão na detecção de padrões nas imagens de satélite que sugerem
estresse nas plantações. Essa tarefa pode se tornar complexa, mesmo para especialistas,
especialmente quando as áreas monitoradas são vastas.
No entanto, avanços tecnológicos recentes permitiram um aumento considerável no uso da
inteligência artificial na agricultura. Esse recurso tem demonstrado eficácia, ao possibilitar a
detecção de anomalias baseada em padrões aprendidos a partir de extensos conjuntos de
dados de treinamento.
úteis para a detecção precoce de áreas sob estresse.
A fim de proporcionar benefícios imediatos ao agricultor, enquanto contribui para o
treinamento dos algoritmos de detecção precoce, adotamos uma abordagem de
crowdsourcing ao desenvolver ferramentas que permitem o diagnóstico de doenças de plantas
por meio de imagens capturadas por smartphones. Assim, o agricultor se beneficia
diretamente do serviço, ao mesmo tempo que contribui para o treinamento de algoritmos de
detecção precoce, uma capacidade que lhe trará benefícios adicionais no futuro. Essas
imagens georreferenciadas servem como referência na formação de algoritmos para detecção
de problemas diretamente nas imagens de satélite. O computador recebe imagens de satélite
nas quais já se sabe quais são as regiões afetadas, e assim avançamos rapidamente, uma vez
que conseguimos coletar um grande volume de dados, de alta qualidade, com eficácia.
Esses dados permitem identificar padrões de refletância frequentemente associados a uma
ampla gama de problemas vegetais. Esses recursos são implementados no desenvolvimento
de nossas soluções de monitoramento, cuja facilidade de uso possibilita aos usuários do Agrio
monitorar a saúde de suas plantações de forma descomplicada. Basta definir a localização da
área cultivada desenhando um polígono que represente seus limites, e então o monitoramento
contínuo será acionado, com o usuário sendo notificado sempre que houver imagens
disponíveis.
Conclusão
O monitoramento por satélite já é uma prática consolidada na agricultura há muitos anos.
Entretanto, sua aplicação na supervisão de campos agrícolas tem crescido de maneira
significativa na última década. Esta abordagem possibilita o aumento da produtividade,
otimiza a precisão e permite a detecção antecipada de problemas nos cultivos.
Em nossa plataforma, os usuários têm acesso às imagens dos satélites Sentinel e PlanetScope.
Com a aplicação de nossos algoritmos a essas imagens, conseguimos acompanhar o
progresso das culturas, identificar problemas no campo e alertar os agricultores quando for
necessário intervir.
Aproveite esses recursos para evitar perdas, reduzir o uso de pesticidas e obter melhores
rendimentos.