4 coisas sobre sensoriamento remoto na agricultura que você deveria saber

As tecnologias de sensoriamento remoto estão se tornando decisivas na agricultura, mas o quanto você sabe exatamente sobre esse tema?

A plataforma de investimentos em startups  do agronegócio AgFunder fez uma análise sobre algumas tecnologias de sensoriameno remoto. O texto foi motivado em razão do aumento da importância que esses recursos estão assumindo no setor agrícola.

De consolidações industriais a investimentos que envolvem em acordos comerciais, muitas decisões que envolvem boas somas de dinheiro têm sido tomadas. Mas o quanto você realmente entende de sensoriamento remoto na agricultura?

Confira abaixo quais são, para o AgFunder, os quatro princípios-chave que qualquer um envolvido em negócios no setor deveria entender.

1. Revolução e resolução – É importante distinguir entre o tamanho de um pixel e outras características. Eles são constantemente esquecidos, mas são um detalhe importante. Quando um satélite é referido como sendo de “alta resolução”, é muito provável que isso se refira à resolução espacial – um trade-off natural resultante é uma baixa resolução temporal.

Atualmente, não há ninguém que possa oferecer alta resolução espacial e temporal. Entender as características das diversas resoluções ajuda a avaliar o valor de cada base de dados de acordo com necessidades específicas.

* Pixel: Imagem obtida por meio da captação da luz refletida por uma superfície e é gravada em um grid.

* Resolução Espacial: Refere-se ao menor objeto que pode ser identificado na superfície e varia de acordo com o posicionamento do sensor em relação ao objeto-alvo. Portanto, o pixel dentro da mesma imagem de satélite pode ter diferentes resoluções espaciais.

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* Resolução Temporal: É a quantidade de tempo entre a aquisição de imagens, ou o tempo de revisita e a frequência com que a base de dados é alimentada com segmentos de superfície.

Alta resolução espacial e baixa resolução temporal são ideais para o uso de ferramentas de precisão que requerem análise intra-campo. Mas o tipo de cultura a ser avaliada afeta o valor da resolução espacial. Há pouco valor, por exemplo, em uma ultraresolução para grandes culturas já que o equipamento utilizado no manejo da cultura não tem capacidade de realizar tratamentos nesse mesmo grau de precisão. Em comparação, um produtor de frutas de mesa que realiza o tratamento planta por planta irá explorar mais o valor de um dado e ultra resolução.

Baixa resolução espacial e alta temporal são mais desejáveis para monitoramento de culturas. Quanto maior a área e os produtores geridos por um agrônomo, identificar que área precisa de atenção rapidamente é muito importante

2. O Espectro

Radiômetros nos satélites medem os comprimentos de ondas eletromagnéticas que estão sendo refletidas pelo alvo na terra – conhecidos como resposta espectral – com base no espectro eletromagnético. Diferentes objetos e materiais têm diferentes assinaturas espectrais, fornecendo assim informação a respeito do que é observado.

Já que diferentes ferramentas de sensoriamento remoto têm seus próprios espectros de banda, eles não veem exatamente as mesmas cores. Isso significa que dados coletados a partir de diferentes fontes não podem ser comparadas sem a devida calibração de banda dos dados.

3. De Comprimento de Onda à Sanidade dos Plantios

O comprimento de onda e a intensidade do espectro geram informação necessária para calculo do índice vegetativo. Esse índice provê um indicativo da densidade relativa e sanidade da cobertura vegetal para cada pixel na imagem de satélite.

O mais comum é o Índice Normalizado de Vegetação Diferenciada (NDVI): Sensível a ambos biomassa e a atividade clorofílica, provendo um dado de variação -1 a +1. Desde que há mais radiação refletida perto do comprimento de onda do infravermelho-próximo do que do comprimento do visível, quanto mais próximo do +1 mais saudável a cobertura vegetal. Se houver uma pequena diferença, a vegetação talvez esteja em condição de estresse ou morta – ou o dado foi de solo exposto.

Por fim, cada pixel capturado provê um valor de informação que pode ser utilizado em uma variedade de cálculos que gera múltiplos pontos de dados. Quanto maior a quantidade de pixels que se capturar, mais informação esta a disposição para utilização.

4. Poder de processamento

Tratando-se de aplicação agrícola, imagens por satélite não têm utilidade por si só. A informação captada por satélites precisa ser processada antes que possa ser útil para análises como a NDVI. Existem diversos fatores que podem afetar a captura de imagens que podem exigir correções:

• Atmosfera
• Nebulosidade
• Sombras por bloqueio de sol
• Variação da resolução espacial com base na distância ao NADIR
• Variação da angulatura da luz do sol devido à curvatura da Terra
• Ângulo de captura do sensor
• Distorções topográficas
• Efeitos ambientais

A maioria dessas distorções pode ser automaticamente removida graças à utilização de algoritmos e metadada, mas outros podem exigir trabalho intensivo. Isso é o que faz a diferença entre um mapa bonito e colorido de um dado real, que pode ser utilizado e capitalizado.

Enquanto o uso de dados de sensoriamento remoto não exige um profundo conhecimento de como essa tecnologia funciona, ter o conhecimento de alguns conceitos-chave ajuda a entender o que é realmente possível conseguir.