Avaliação de Desenvolvimento Vegetativo

O objetivo central do trabalho é mostrar as possibilidades da aerofotogrametria com Drones para a agricultura. Para isto, foram escolhidos dois talhões.

No primeiro, denominado como “Quadra 01”, com o plantio de arroz inundado, área avaliada de 33,19 hectares, foi realizado uma avaliação do desenvolvimento vegetal, assim como a avaliação da infestação de plantas invasoras, com foco principalmente no arroz vermelho.

Em um segundo talhão, denominado “Quadra 02”, com área de 29,92 hectares, antiga área de plantio de arroz, onde se cultiva soja em camalhões de base larga, foi avaliado a zona de alagamento assim como seus efeitos no desenvolvimento da lavoura.

LOCAL

Propriedade localizada em São Jerônimo da Serra (PR). Dos proprietários EDSON KEN ITI FATORI e MILITÃO KIYOSHI FATTORI, safra 2018, com área produtiva de 59,10 hectares de trigo.

As áreas pertencentes a EDSON KENITI FATORI são referidos como as quadras “SEDE” e “PISTA”, e possuem, respectivamente, 18,84ha e 8,15ha de área produtiva.

As áreas pertencentes a MILITÃO KIYOSHI FATTORI são referidos como as quadras “T-01” e “T-02”, e possuem, respectivamente, 19,90ha e 12,21ha de área produtiva.

EQUIPAMENTO

Para o levantamento das imagens foi utilizado o equipamento Phantom 4, da marca DJI, que possui as seguintes características:

  • Peso: 1380 g;
  • Velocidade máxima: 70 km/h;
  • Tempo máximo de voo de 28 minutos;
  • GNSS: GPS/GLONASS
  • Gimbal com estabilização em 3 eixos;
  • Camera: sensor 1/2,3” CMOS, com 12,4 Mp.

PLANO DE VOO

Para captura das imagens foi utilizado o App Drone Deploy. Foram realizados 4 voos, conforme as imagens abaixo.

PROCESSAMENTO

O aerolevantamento é a obtenção de imagens terrestres, complementada pelo registro e análise dos dados colhidos. O sensor RGB utilizado é o mesmo presente em todas as câmeras convencionais, e nos mostra um determinado objeto ou cena com suas cores reais, reproduzindo o que se vê a olho nu.

O voo foi realizado em 06 de novembro de 2018. Foram tiradas o total de 543 fotos. Para isso foram realizados 2 voos de aproximadamente 14 minutos cada um.

O drone realiza suas operações em missões orientadas por GPS para capturar fotografias sequenciais de uma determinada área. As imagens obtidas são processadas e por meio de softwares especializados geram os materiais cartográficos, como as ortofotos.

Foi gerado uma ortofoto no sistema de coordenadas SIRGAS 2000 / UTM 21S (EPSG:31981), com as seguintes características:

  • Nuvem de pontos com mais de 300 mil pontos;
  • Sobreposição média maior que 9 fotos na área de interesse;
  • Resolução média (GSD) de 3,42 cm/pixel;
  • Precisão para medições de 5,02 cm (RMS).

 

TÉCNICAS DE ANÁLISE

GRVI – Green-Red Vegetation Index

Com a ortofoto, foi realizado uma composição espectral conhecida como GRVI. O NDRGI foi desenvolvido para estimativa do estádio fenológico de culturas e áreas florestadas devido a sua sensibilidade aos tons de verde e amarelo. Muito usado para classificação em imagens multiespectrais, esse índice pode também ser chamado de Green NDVI (GRVI) e é dado pela seguinte expressão (MOTOHKA et al., 2010):

As bandas espectrais utilizadas no cálculo do índice fazem uma relação entre a maior absorção da energia eletromagnética pela vegetação fotossinteticamente ativa na faixa espectral do vermelho, e a maior reflexão na região do verde. O índice varia de -1 a +1 sendo que os valores negativos estão associados à maior presença de solo e os valores positivos à maior presença de vegetação.

Vetorização: Separação de classes

Através da análise da ortofoto e do GRVI, utilizando-se de recursos da geoestatística, é possível separar e quantificar zonas com os mais diversos objetivos, como áreas alagadas, range de desenvolvimento vegetal, incidência de plantas invasoras visíveis, entre outros. Com o MDT e MDS é possível verificar a altura das plantas, assim como a elevação do terreno com níveis de detalhes centimétricos.

RESULTADOS

Quadra 01:

O objetivo do levantamento foi levantar e dimensionar o desenvolvimento vegetal do arroz, assim como uma avaliação da incidência de plantas invasoras como o arroz vermelho.

Pode-se observar pela ortofoto, diferenças zonais no desenvolvimento vegetativo, assim como, nas regiões mais verdes claras, a incidência de plantas invasoras.

GRVI

O próximo passo do processo foi gerar o GRVI, quantificando uma estimativa do desenvolvimento vegetativo. Pode se observar zonas de movimentos de máquinas, assim como falhas no sistema de inundação contínua, devido possíveis irregularidades nos tabuleiros, não mantendo a uniformidade da lâmina de água, o que contribuíram para algumas zonas com menor desenvolvimento vegetativo.

Avaliação de Stand

Para a quantificação foi gerado um grid amostral de 4 metros quadrados, e atribuidos a ele valores do índice de vegetação e, por geoestatística, foi dividido em 3 classes de desenvolvimento.

O resultado nos mostra que dos 33,19 hectares avaliados, 11,88 ha, ou cerca de 36% da área, está expressando pleno desenvolvimento vegetativo, podendo atingir sua produtividade efetiva.

E ainda, que 5,87 ha, ou cerca de 18% da área, possui um baixo stand de plantas, e terá sua produtividade comprometida. Outros 46% da área, pode ser considerada como uma faixa de transição, podendo se recuperar ao longo do desenvolvimento da lavoura.

Incidência de plantas invasoreas

O arroz vermelho é a principal invasora das lavouras de arroz e é um dos principais fatores que limita o aumento do potencial de rendimento das lavouras. O arroz vermelho é considerado a planta daninha que mais danos causa a rizicultura.

As perdas de produtividade em lavouras infestadas com arroz vermelho podem facilmente superar os patamares de 30%. Altos níveis de infestação podem inviabilizar áreas de produção ( www.agrolink.com.br ).

Neste quesito, considerando que a daninha no momento do voo se demonstrava acima do dossel da lavoura, foi possível quantificar a incidência da planta invasora, pois a mesma se destacava frente a coloração normal da cultura.

Desta forma, pode-se verificar que 15,49 ha, ou cerca de 46% da área avaliada, não apresentou a presença da praga. Seguidos dos seguintes resultados para as áreas infestadas:

Deixe uma resposta

O seu endereço de e-mail não será publicado. Campos obrigatórios são marcados com *