Índices espetrais em cereais de inverno: NDVI

A teledeteção, como conceito, significa a medição de qualquer variável sem tocar no objeto medido. Na definição não existe menção da distância entre o objeto medido (no nosso caso, as plantas) e o instrumento de medição (o sensor). A distância entre ambos pode ser muito curta, como por exemplo, no caso dos sensores montados em tratores, ou de vários quilómetros, como é o caso dos satélites. Em diferentes escalas, todos estes instrumentos nos podem proporcionar informação de teledeteção.

Os índices espetrais fazem referência à informação do espetro eletromagnético, que é na realidade uma mistura de ondas de diferentes comprimentos que existem no nosso ambiente de forma natural. Para distinguir esta informação e aproveitar a que nos interessa, os diferentes sensores são concebidos para capturar separadamente o sinal de um conjunto de ondas específicas. Uma vez obtidos os dados, são calculados os índices correspondentes, que costumam ser fórmulas matemáticas simples, que proporcionam um dado numérico.

A informação resultante é normalmente apresentada num mapa no qual, se fizermos zoom suficiente, se veem quadrados homogéneos correspondentes aos píxeis. Cada píxel é a unidade mínima de informação, e o tamanho do píxel sobre o campo depende da resolução do instrumento, bem como da distância entre o sensor e a superfície do campo. Os sensores de proximidade mais potentes podem dar uma resolução de menos de um metro, inclusivamente de poucos centímetros. Em contrapartida, o melhor sensor do satélite Sentinel-2 tem um tamanho mínimo de píxel de 10 m, com valores normais de píxeis de 100 m ou 1 km, dependendo da banda eletromagnética que nos interesse. Na prática, cada píxel contém um único valor do índice que estamos a visualizar.

Da radiação solar que chega aos campos, as plantas absorvem energia da luz visível e refletem a radiação infravermelha (Figura 1). Esta propriedade é aproveitada na teledeteção para estabelecer o índice de vegetação denominado NDVI (Figura 2). Esta sigla tem origem no inglês, significa “Normalized Difference Vegetation Index” e tem em conta a diferença entre a luz vermelha (que é absorvida em grande parte pela planta) e a infravermelha, que é refletida. Quanto mais absorção de luz vermelha e mais reflexão da infravermelha, mais diferença haverá no cálculo, e maior será o valor do NDVI, que em qualquer caso terá valores entre 0 (sem vegetação) e 1 (vegetação máxima). Os valores inferiores a 1 costumam corresponder a superfícies de água ou coberturas artificiais.

REF_IR – REF_R

NDVI = ————————————————-

REF_IR + REF_R

Onde REF_IR é a refletância no espetro infravermelho e REF_R no vermelho.

Existem diferentes tipos de sensores disponíveis que podem ser utilizados para os cereais de inverno:

1. Sensores manuais, que são levados a pé através da parcela, dispõem de um gatilho e proporcionam a leitura do índice de vegetação no momento. Normalmente disponibilizam valores do NDVI. Estes instrumentos costumam ter preços razoáveis, mas é muito trabalhoso fazer as medições a pé pelos campos de forma representativa. A informação que nos proporcionam também é limitada. A figura 3 mostra um exemplo destes instrumentos.

2. Sensores montados em tratores, similares aos manuais, mas concebidos para ligações a maquinaria moderna, pelo que a informação vai para o computador do trator, onde é processada. A partir dos dados obtidos, podem resultar ações como a aplicação de mais ou menos adubo, ou a aplicação de mais ou menos herbicida. Estes sistemas estão atualmente em desenvolvimento, mas alguns modelos estão ao alcance das empresas de serviços e podem ser úteis para agricultores de grandes explorações.

Figura 3. Exemplo de um detetor manual do NDVI.

3. Drones, que são dispositivos voadores controlados à distância. Podem ter asas fixas (tipo miniavião) ou hélices rotativas (como os helicópteros, Figura 4). As câmaras atualmente mais utilizadas nestes dispositivos têm sensores para diferentes bandas e permitem calcular o NDVI e mais alguns índices complementares. Algumas empresas de serviços têm este equipamento, que costuma ser caro e muito especializado. É necessária uma licença específica e autorizações de voo da Agência Estatal de Segurança Aérea para pilotar um drone a fim de obter dados dos campos.

4. Avionetas tripuladas, que podem transportar mais carga e, portanto, sensores mais sofisticados. Estes equipamentos estão disponíveis em algumas empresas de serviços e também são utilizados pelos serviços oficiais de cartografia.

5. Satélites, que têm diferentes sensores já estabelecidos. Alguns dados de satélite estão disponíveis gratuitamente, com visores fáceis de utilizar com um browser de Internet. As imagens estão disponíveis numa base de dias intercalados, consoante o momento em que o satélite passa, e de acordo com os sensores de cada tipo de satélite. Também a resolução dos píxeis depende dos satélites e dos dias que passam por cima dos campos.

Figura 4. Drone com câmara para detetar o NDVI no campo.

Os cereais de inverno são um tipo de cultura que, vistos à distância, possuem uma estrutura homogénea de vegetação. Os índices de refletância deverão dar valores muito semelhantes dentro de um mesmo campo, e se não for assim, é porque existe algum tipo de problema. Esta característica é uma vantagem em relação a outros tipos de culturas, como as árvores de fruto, oliveiras, videiras, etc., que são mais complicadas de interpretar.

As utilizações mais generalizadas do NDVI em cereais de inverno são as seguintes:

Deteção de problemas de homogeneidade: A utilidade mais indiscutível do NDVI é a localização de zonas com maior ou menor vigor dentro do campo. À medida que a cultura se desenvolve, o NDVI aumentará até atingir valores próximos de 1 nas melhores condições. É possível que uma zona do campo tenha alguma problemática concreta (infestação de ervas daninhas, doenças, pragas, problemas do solo...) que poderá ser detetada com variações do NDVI. A figura 5 mostra um exemplo de um campo com muita heterogeneidade junto de um campo muito homogéneo.

Recomendação de fertilização: Para se poder utilizar o NDVI como ferramenta para ajustar a fertilização, é aconselhável ter uma pequena zona ou faixa sem carências de adubo como referência da verdura que se pretende obter. Também é necessária uma zona sem plantas como referência inferior. Uma vez conhecido o valor do NDVI nestas duas referências, a medição do índice nos diferentes locais do campo serve para calcular, por meio de modelos, a quantidade de adubo que cada zona necessita.

Figura 5. Exemplo de campo homogéneo e heterogéneo de acordo com dados de satélite.

Estimativa do rendimento: Uma vegetação abundante na nossa cultura pode estar relacionada com um bom rendimento. Para realizar este tipo de estimativa são necessários modelos específicos, pois por vezes a estimativa não é exata, mas pode ser um bom indicador em grande escala se o modelo estiver bem ajustado às condições do local onde a medição é realizada. A figura 6 mostra um campo experimental no qual o NDVI foi medido para estimar o rendimento de diferentes variedades.

Avaliação de danos em incêndios, inundações, etc. Quando uma catástrofe afeta todo o campo e destrói as plantas na totalidade, o NDVI pode mostrar uma variação importante para quantificar o alcance da perda de biomassa.

Controlo das culturas por parte da administração: Os dados da DUN são, por vezes, comprovados com imagens de satélite, e algumas culturas ou terras em pousio podem ser distinguidas graças aos índices de vegetação complementados com fotografias visíveis.

Figura 6. Exemplo de deteção do NDVI em parcelas experimentais para a estimativa do rendimento.

Apesar de todas estas vantagens, a utilidade do NDVI tem certos limites:

É um indicador de vigor diferente, mas não das causas. A utilidade do controlo da homogeneidade pode dar-nos uma ideia de que zonas devemos obter amostras ou visitar para ver qual é o problema, uma vez que a falta de vigor pode dever-se a múltiplas causas.

A recomendação de fertilização será sempre aproximada. O NDVI informa-nos da biomassa e do vigor da cultura, com as suas variações no campo, mas não dá informações sobre o azoto que existe no solo, que poderá em breve estar disponível para as plantas. O modelo para o cálculo da fertilização a aplicar tem sempre uma certa margem de erro, acrescentada à falta de informação sobre o azoto do solo.

Dependência das condições ambientais. Em dias nublados, com chuva ou nevoeiro, não é possível obter dados de satélite. Da mesma forma, a chuva, o nevoeiro ou o vento excessivo podem limitar a obtenção de dados por parte de avionetas ou drones.