Dados de satélite - tudo o que precisas de saber sobre a nova funcionalidade do Farm21

Neste blog, vamos falar sobre os benefícios das ferramentas agrícolas inteligentes e onde se encaixam os dados de satélite. Vamos destacar valiosas aplicações de imagens de satélite e discutir os seguintes tipos de dados de satélite com mais detalhe:

• NDVI - Índice de Vegetação com Diferença Normalizada
• WDVI - Índice de Vegetação de Diferença Ponderada
• NDRE - Diferença Normalizada Índice de Bordo Vermelho 
• NDMI - Índice de Humidade de Diferença Normalizada

Um dos avanços significativos na agricultura de precisão aconteceu nos anos 70 quando as imagens de satélite foram usadas na agricultura para recolher dados de campo. De repente, os agricultores podiam ver grandes e remotas áreas para terem uma noção do que estava realmente a acontecer nos seus campos. Há 50 anos atrás, quando os cientistas calcularam o NDVI (Normalised Difference Vegetation Index), este foi considerado uma das tentativas mais bem sucedidas para identificar simples e rapidamente as áreas vegetarianas e as suas condições. Isto melhorou posteriormente a capacidade e habilidades dos investigadores agrícolas, agrónomos e cultivadores para tomarem decisões baseadas em factos.

Avança rapidamente para o presente, e hoje existe uma vasta gama de dados de satélite disponíveis para retransmitir diferentes informações sobre campos e colheitas. Isto, juntamente com a resolução melhorada destas imagens, significa que os campos e colheitas podem ser monitorizados melhor do que nunca. 

A implementação de métodos agrícolas inteligentes traz múltiplos benefícios para os agricultores em termos de sustentabilidade e rentabilidade. (Para saberes mais sobre os benefícios da agricultura de precisão, lê aqui). A recolha de dados é o primeiro passo no ciclo agrícola de precisão, e a utilização de satélites é um excelente método de recolha de dados. Adiciona uma camada espacial sobre as medidas precisas recolhidas, por exemplo, dos sensores para uma visão mais abrangente do que está a acontecer nos teus campos. 

Os satélites de detecção remota podem ser usados para determinar conhecimentos valiosos relacionados com o stress hídrico, doenças, anomalias estruturais, assim como níveis de nutrientes. As modernas imagens de satélite de agricultura de precisão também têm uma alta resolução espectral, dando aos utilizadores uma visão cristalina dos seus campos. 

Aplicações de Dados de Satélite:

Iremos explorar os seguintes quatro tipos de imagens de satélite e as suas utilizações: 

1. NDVI - Índice de Vegetação com Diferença Normalizada

NDVI é um indicador de biomassa fotossintética activa. Em termos simples, é um cálculo da saúde da vegetação, baseado na forma como diferentes ondas de luz são reflectidas.  O pigmento clorofila nas plantas reflecte ondas verdes e absorve ondas vermelhas, e as estruturas celulares nas plantas reflectem as ondas quase infravermelhas (NIR). Quando ocorre a fotossíntese, a planta cresce e contém mais estruturas celulares. Onde plantas saudáveis (contendo clorofila e estruturas celulares) absorvem a luz vermelha e reflectem NIR, as plantas pouco saudáveis farão o contrário. Esta relação entre luz e clorofila é como podemos usar NDVI para distinguir uma planta saudável de uma planta doente. 

Isto é, claro, muito útil para monitorizar os campos e ver onde existem possíveis áreas de risco. O stress hídrico, doenças e pragas estão entre os muitos factores que afectam a saúde das plantas. Embora a NDVI não seja usada para diagnosticar uma determinada condição, diz aos agricultores e gestores agrícolas para onde dirigir a sua atenção. Os valores da NDVI também indicam onde a cultura se encontra no seu ciclo de crescimento, levando a acções específicas relevantes no campo. 

Normalmente, os resultados da NDVI são apresentados como um mapa de cores, onde cada cor corresponde a uma determinada gama de valores. Não existe uma paleta de cores padrão, mas o Farm21 utiliza uma paleta "castanho-amarelo-verde", o que significa que as tonalidades castanho-amareladas indicam solo nu ou vegetação morta (ou esparsa), e todas as tonalidades de verde são um sinal de cobertura vegetal normal a densa.

Por exemplo, a imagem acima mostra a NDVI durante a época de cultivo da tulipa. Indica um rápido aumento da biomassa em Abril, o que leva ao desenvolvimento das flores. O período de floração óptimo pode ser visto claramente através do mergulho no índice (nota que os satélites 'vêem' amarelo quando isto acontece). Depois das flores serem cortadas, as folhas verdes aparecem novamente, e o índice de biomassa sobe acentuadamente. A partir deste momento, os bolbos vão começar a crescer e a amadurecer até estarem prontos para a colheita. Estes dados fornecem informação valiosa sobre o período com um elevado aumento de biomassa, o início do período de floração, a duração do período de floração, e o tempo após o corte.

2. WDVI - Índice de Vegetação de Diferença Ponderada

Isto funciona de forma semelhante à NDVI, indicando quão saudáveis são as colheitas ou onde no ciclo de crescimento elas se baseiam na forma como diferentes ondas de luz são reflectidas. Mais uma vez, a vegetação saudável com muita clorofila reflecte mais NIR e luz verde e absorve mais luz vermelha e azul. Proporciona uma visão geral de grandes áreas e mostra discrepâncias nos aglomerados em vez de plantas individuais. 

Em comparação com o NDVI, o WDVI fornece dados valiosos mais tarde na época de crescimento, pois pode ser usado para estimar o índice de área foliar (LAI) e oferece uma boa correcção para o fundo do solo. 

Onde a NDVI está completamente saturada a 1 (o índice mais alto) quando o campo está preenchido com biomassa, a WDVI ainda pode medir mais. Portanto, também pode distinguir entre uma camada de folhas (LAI=1) e múltiplas camadas de folhas e pode ser usada para determinar o LAI. O LAI é a área projectada de folhas verdes por unidade de terra. É útil para monitorizar a distribuição e as mudanças na vegetação. É uma excelente forma de avaliar o crescimento das colheitas e a saúde subsequente. Também pode indicar a saúde do dossel e dar informação valiosa sobre o microclima mais tarde na estação. 

3. NDRE - Diferença Normalizada Índice da Borda Vermelha 

NDRE é outra forma de indicar a saúde das plantas através da monitorização do conteúdo de clorofila. É calculado usando uma combinação de luz NIR e uma banda de frequência que se situa na região de transição entre o vermelho visual e a luz NIR - daí o nome "borda vermelha".

O NDRE pode medir mais dentro do dossel, pois não é tão fortemente absorvido apenas pelas camadas superiores das folhas e pode assim dar uma melhor visão sobre as culturas permanentes ou de fases posteriores. Fornece dados valiosos para uma tomada de decisão proactiva, uma vez que a NDRE pode detectar alterações que ainda não são visíveis a olho nu, e confirmar se uma planta em crescimento é saudável ou não. Quantidades baixas de clorofila podem indicar as colheitas problemáticas:

• Doença
• Infestação de pragas
• Deficiências nutricionais
• Danos

NDRE irá apontar aos utilizadores a cultura problemática para investigarem melhor a causa do baixo conteúdo em clorofila e tomarem medidas preventivas.

4. NDMI - Índice de Humidade de Diferença Normalizada

O NDMI detecta os níveis de humidade nas plantas usando uma combinação de bandas espectrais NIR e infravermelho de onda curta (SWIR). Dá aos utilizadores uma indicação fiável de stress hídrico nas colheitas. 

É importante lembrar que os valores do NDMI variam ao longo da época de crescimento. Isto deve-se ao facto de a reflectância das plantas ser ligeiramente diferente para cada fase fenológica. Este índice indica os níveis de humidade das culturas usando uma escala relativa de -1 a 1 e cada valor intermédio corresponderá a uma situação agronómica ligeiramente diferente (onde valores negativos aproximando-se de -1 indicam normalmente stress hídrico).

Mesmo assim, não mostra o conteúdo real de humidade das colheitas, o que significa que os utilizadores apenas saberão que uma área do campo tem um conteúdo de água maior ou menor do que as restantes. Como as colheitas dentro do mesmo campo variam, não haverá um valor de 1 para o campo inteiro. A combinação deste índice com os dados recolhidos pelos sensores de solo FS21 permite correlacionar os índices com as leituras localizadas da humidade do solo. Isto significa que teremos informação mais precisa e fiável sobre as potenciais restrições de humidade para áreas específicas do campo. 

NDMI e NDVI também funcionam bem em conjunto - o stress hídrico indicado pelos valores NDMI pode ser confirmado por um NDVI significativamente inferior à média.

No Farm21, a nossa equipa está constantemente a trabalhar para dar aos nossos utilizadores mais e melhor informação, de modo a tomar as melhores decisões baseadas em dados que resultem em benefícios reais. Queremos ser o parceiro agrícola de precisão que ajuda os cultivadores, investigadores, distribuidores e conselheiros agrícolas a optimizar verdadeiramente o seu funcionamento. 

A nossa actual plano livre inclui:

• Aplicação de Escotismo
• Planos de cultivo e limites do campo
• Dados meteorológicos
• Partilha de Dados
• Utilizadores ilimitados e armazenamento de dados

MAIS, adicionámos dados de satélite que incluem quatro tipos de imagens de satélite.

• NDVI - Índice de Vegetação com Diferença Normalizada
• WDVI - Índice de vegetação com diferença ponderada 
• NDRE - Diferença Normalizada Índice de Bordo Vermelho
• NDMI - Índice de Humidade de Diferença Normalizada
  
  Os utilizadores podem receber Resolução 10x10m imagens de satélite a cada 4-5 dias, dependendo da localização do satélite e da cobertura das nuvens do dia.
  
  Um ano de dados históricos de satélites para campos existentes estará disponível.
  
  Novos campos também irão gerar dados históricos à medida que forem sendo feitos (ou são acrescentados limites aos campos existentes que não tinham limites).
  
  A nossa actualização campos permite que os utilizadores tenham um melhor controlo com informação de dados de satélite, assim como relatórios de exploração organizados por dias.

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