A agricultura moderna enfrenta desafios complexos: como aumentar a produtividade, otimizar recursos e garantir a sustentabilidade! Uma possível resposta está na convergência de duas tecnologias poderosas: sensoriamento remoto e geoprocessamento.

Essas ferramentas, alimentadas por dados espaciais e análises inteligentes, estão revolucionando a forma como cultivamos nossas safras e gerenciamos nossas terras.

Imagine ter uma visão aérea das suas plantações, sem precisar ir ao campo. Isso é o que o sensoriamento remoto oferece. Satélites, drones e aviões equipados com sensores capturam imagens da superfície terrestre, revelando informações valiosas.

Através de dados de sensoriamento remoto conseguimos responder perguntas, como:

• Quais áreas estão sofrendo com a seca?
• Onde há maior densidade de vegetação?
• Onde há incidência de pragas?
• Como as culturas estão se desenvolvendo?

Por outro lado, o geoprocessamento, combina informações espaciais com análises georreferenciadas. É como um GPS sofisticado para a agricultura. No geoprocessamento, os dados obtidos por sensoriamento remoto serão trabalhados.

Com Sistemas de Informação Geográfica (SIG), podemos mapear zonas agrícolas, monitorar desmatamento, planejar o plantio e gerenciar propriedades rurais de forma mais eficiente.

À medida que a tecnologia avança, veremos mais integração entre sensoriamento remoto, geoprocessamento e outras inovações, como a Internet das Coisas (IoT).

Prepare-se para uma agricultura mais inteligente, resiliente e conectada!

Continue lendo para descobrir como essas ferramentas estão transformando o campo e impulsionando o setor agrícola!

Boa leitura!

Breve histórico do Sensoriamento Remoto

Embora as técnicas de sensoriamento remoto na agricultura estejam avançadas, seu histórico é extenso, iniciando em meados da década de 1980 (Figura 1).

O uso de satélites como principal ferramenta teve início em 1972, com a NASA lançando o Landsat 1.

Atualmente, operamos com o Landsat 8 e mais de 300 satélites de observação da Terra, quase metade deles fornecendo imagens ópticas.

É importante notar que, devido ao uso de diferentes sensores e tecnologias pelos satélites, as informações fornecidas podem variar.

Por isso, é comum que diversas interpretações sejam geradas a partir do mesmo conjunto de dados.

O que é a Sensoriamento Remoto?

O sensoriamento remoto é uma técnica que permite obter informações detalhadas sobre a superfície terrestre sem a necessidade de contato direto com objeto. Essa técnica possui uma ampla gama de aplicações em diversas áreas, como agricultura, meio ambiente e geologia, dentre outras.

Na agricultura, a técnica é empregada para monitorar a saúde das plantas, identificar pragas e doenças, e avaliar a saúde física do solo.

No âmbito ambiental, o sensoriamento remoto é utilizado para monitorar a qualidade da água, detectar desmatamento e incêndios florestais, além de avaliar a poluição do ar.

Na geologia, é aplicado para mapear a topografia e a estrutura do solo, identificar falhas geológicas e monitorar a atividade vulcânica.

Todos esses dados para estas áreas distintas também são obtidos a partir de sensores. Existem sensores ativos e passivos. Veja a diferença entre eles:

• Sensores passivos: dependem da luz solar para operar, pois precisam dela para iluminar as imagens capturadas, tornando-os dependentes das condições atmosféricas.
• Sensores ativos: não precisam de luz solar e podem ser utilizados tanto durante o dia quanto à noite, além de não serem influenciados pelas condições atmosféricas.

Outra distinção é que sensores passivos operam na região espectral do óptico (400 nm a 2.500 nm), enquanto sensores ativos funcionam na faixa das micro-ondas. Ao combinar imagens de sensoriamento remoto óptico e de micro-ondas, é possível obter uma gama mais ampla e detalhada de informações.

Agora que você já sabe o que é sensoriamento remoto e os tipos de sensores usados, iremos explorar os aspectos técnicos e informativos desta área:

Princípio básico do sensoriamento remoto:

• O sensoriamento remoto utiliza sensores ativos ou passivos para capturar dados da radiação eletromagnética refletida ou emitida pela Terra;
• Essa radiação inclui luz visível, infravermelho, micro-ondas e outras faixas do espectro eletromagnético.

Como funciona o sensoriamento remoto:

• Captura de Dados: Satélites, aviões ou drones equipados com sensores captam imagens da superfície terrestre.
• Processamento: Os dados coletados são processados para criar imagens e informações úteis.
• Análise: Essas imagens são analisadas para entender fenômenos naturais, mudanças no uso da terra, vegetação, entre outros.

Tipos de sensores:

• Ópticos: Capturam luz visível e infravermelha. Ideais para mapeamento de vegetação, uso do solo e detecção de mudanças.
• Radar: Usam micro-ondas para penetrar nuvens e obter imagens independentemente das condições climáticas.
• Termal: Medem a temperatura da superfície terrestre.

Resolução espacial e espectral:

• Resolução Espacial: Determina o tamanho mínimo de objetos que podem ser identificados na imagem;
• Resolução Espectral: Refere-se às diferentes faixas do espectro eletromagnético capturadas pelos sensores.

Aplicações:

• Agricultura: Monitoramento de safras, detecção de pragas, gestão de irrigação, tamanho dos talhões, vigor das culturas, estimativa de produção, manchas de solo e etc.;
• Meio Ambiente: Monitoramento de desmatamento, mudanças climáticas, qualidade da água;
• Planejamento Urbano: Mapeamento de áreas urbanas, expansão urbana.

Como você viu, o sensoriamento remoto é uma ferramenta poderosa que nos permite explorar e compreender nosso planeta de maneira inovadora e não intrusiva.

Porém, antes de chegar aos sensores, a radiação deve atravessar a atmosfera, e a correção atmosférica é essencial para corrigir distorções nas imagens obtidas.

Essa técnica é fundamental para monitorar safras, detectar mudanças no uso da terra, avaliar a qualidade da água e muito mais.

O que é o Geoprocessamento?

Geoprocessamento é uma técnica que utiliza tecnologias de informação para coletar, analisar e apresentar dados geográficos.

Essa ferramenta é amplamente utilizada em diversas áreas do conhecimento, tanto na área urbana como nas áreas rurais, incluindo a agricultura e a gestão ambiental.

Por ser uma área abrangente, o objetivo do geoprocessamento é fornecer informações precisas e confiáveis sobre a localização e distribuição de objetos e fenômenos geográficos, permitindo a tomada de decisões mais informadas e eficientes.

Então, o geoprocessamento é o uso da tecnologia para analisar e manipular dados geográficos, que podem ser obtidos a partir do sensoriamento remoto, pois, envolve Sistemas de Informações Geográficas (GIS) e outras tecnologias para coletar, armazenar, analisar e exibir dados espaciais.

A grande diferença entre ambos é que o sensoriamento remoto é ligado com a coleta de dados à distância, enquanto o geoprocessamento envolve análise e manipulação desses dados geográficos.

Como está dividido o Geoprocessamento?

O geoprocessamento pode ser dividido em 5 etapas:

1) Coleta de dados

A coleta de dados no geoprocessamento envolve a obtenção de informações geográficas essenciais, como:

• Mapas;
• Imagens de satélite;
• Dados topográficos;
• Dados de sensoriamento remoto.

Esses dados podem ser obtidos de diversas fontes, incluindo órgãos governamentais, empresas especializadas e levantamentos próprios.

2) Armazenamento de dados

Após a coleta, os dados geográficos são armazenados em um banco de dados ou em um sistema de arquivos especializado, permitindo que as informações sejam organizadas e acessadas de maneira eficiente para análises futuras.

3) Processamento e análise de dados

Nesta fase, os dados são processados e analisados utilizando técnicas e algoritmos específicos. Isso pode incluir cálculos matemáticos, interpolação, sobreposição de camadas, análise de proximidade e outras operações.

O objetivo é extrair informações significativas e gerar insights a partir dos dados geográficos.

4) Visualização e representação

Após a análise, os dados são convertidos em representações visuais, como mapas temáticos, gráficos, diagramas e outros formatos visuais. Essa etapa facilita a compreensão e a comunicação dos resultados obtidos.

5) Tomada de decisão

Os resultados do geoprocessamento são utilizados para apoiar a tomada de decisões em diversas áreas, como planejamento urbano, agricultura, logística, marketing e educação.

Aplicações do Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento na agricultura

Diversas ferramentas e softwares são empregados no geoprocessamento, cada um com características e funcionalidades específicas.

Alguns dos mais conhecidos incluem:

• ArcGIS
• QGIS
• Google Earth
• GRASS GIS

Esses programas permitem a criação de mapas, realização de análises espaciais, integração de dados, modelagem e simulação, entre outras funcionalidades.

É crucial escolher a ferramenta mais adequada para cada tipo de análise e objetivo, levando em consideração fatores como custo, facilidade de uso e suporte técnico disponível.

Atualmente, o geoprocessamento depende amplamente de softwares e ferramentas especializadas para a análise e manipulação de dados geográficos.

Esses programas possibilitam aos usuários criarem mapas, realizar análises espaciais e visualizar dados de diversas formas.

Além dos softwares, como falamos anteriormente, o geoprocessamento utiliza hardware como GPS, drones e imagens de satélite para a coleta e inserção de dados.

Com as ferramentas e software apropriados, o geoprocessamento torna-se uma prática eficaz, precisa e assertiva em campo.

Vantagens e desvantagens do Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento

Como você já compreendeu os conceitos básicos sobre essas duas tecnologias, agora iremos abordar estes aspectos de forma prática, destacando suas vantagens e limitações (Tabela 1).

Tabela 1. Vantagens e desvantagens do Sensoriamento Remoto e geoprocessamento

Como são geradas as imagens de satélite?

O geoprocessamento e o sensoriamento remoto na agricultura estão relacionados com as imagens obtidas por meio de satélite.

Essas imagens são geradas por meio de sensores imageadores acoplados a satélites artificiais que orbitam a Terra.

Esses sensores captam informações de temperatura, radiação ultravioleta, infravermelho e até radar da superfície terrestre, permitindo a produção de imagens de alta resolução e precisão.

Para explicar de forma mais detalhada: os satélites carregam sensores específicos para diferentes faixas do espectro eletromagnético, que captam a radiação refletida ou emitida pela superfície terrestre.

Os dados coletados são processados para criar imagens, e a resolução espacial determina o tamanho mínimo de objetos identificáveis na imagem. As imagens obtidas por satélite não se assemelham a fotos comuns, pois são compostas por diferentes bandas espectrais.

Além disso, os satélites orbitam a Terra em trajetórias específicas, cobrindo diferentes áreas geográficas, e a frequência de passagens sobre uma mesma região varia conforme o tipo de órbita (polar, equatorial, etc.).

A precisão das imagens depende da resolução dos sensores e da altitude orbital dos satélites, e sua constante atualização garante imagens relevantes e recentes.

Uso de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento em campo

Por meio da análise de dados provenientes de sensoriamento remoto ou de outras fontes georreferenciadas, é possível aumentar a produção e otimizar o manejo das lavouras.

Como vimos, essas ferramentas são essenciais para reduzir os custos de produção e melhorar as atividades agrícolas.

O geoprocessamento e o sensoriamento remoto desempenham um papel crucial na coleta, tratamento e análise de informações que auxiliam gestores e produtores no setor agropecuário. Um exemplo disso, são os mapas de NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada), que é um dos índices mais populares no sensoriamento remoto aplicado à agricultura.

Ele está diretamente relacionado às características da vegetação. O NDVI mede a energia luminosa que cada planta absorve ou emite, permitindo avaliar sua saúde e vitalidade.

Essa técnica é especialmente útil para monitorar o déficit hídrico, identificar áreas com potencial de produção e prever zonas de incêndio. A grande vantagem do NDVI é que todas essas medições podem ser feitas remotamente, sem a necessidade de inspeção presencial.

Entre as diversas possibilidades dessas tecnologias, os zoneamentos agropedoclimáticos se destacam. Eles indicam quando e onde plantar, otimizam o uso de insumos por meio da agricultura de precisão e maximizam a produtividade, além de auxiliar no controle de pragas e doenças.

Além disso, com o uso dessas ferramentas, é possível:

• Analisar a adequação ou limitações das terras para a agricultura;
• Criar mapas de produtividade agrícola e NDVI;
• Realizar o monitoramento das culturas antes e depois da colheita;
• Planejar atividades e práticas recomendadas para o manejo e conservação do solo;
• Maximizar a eficiência no uso da água; e
• Cumprir as exigências do código florestal brasileiro.

Aplicações do Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento na cultura da soja

Como vimos, o sensoriamento remoto tem desempenhado um papel significativo na agricultura, especialmente na cultura da soja. Um artigo cientifico publicado por Cuí et al. (2009), estudou a detecção de ferrugem da soja usando sensor de imagem multiespectral.

A principal conclusão do artigo sobre a detecção da ferrugem da soja usando um sensor de imagem multiespectral foi:

• Foi possível detectar a infecção por ferrugem da soja e quantificar sua gravidade usando um sensor de imagem multiespectral;

O resultado demonstra que o método de imagem multiespectral pode detectar quantitativamente a ferrugem da soja.

Na prática, considere um produtor com uma extensa área de cultivo de soja. O processo de identificação de focos de ferrugem asiática seria consideravelmente mais ágil se ele utilizasse o sensoriamento remoto em vez de inspecionar manualmente todo o talhão.

Essa abordagem resulta em ganhos significativos de produtividade e redução de custos operacionais no campo.

O uso do sensoriamento remoto em lavouras de soja também se destaca no monitoramento do déficit hídrico (Figura 4).

Um estudo conduzido por Crusiol et al., (2017) avaliou a eficácia da utilização de sensores remotos, tanto de campo (hiperespectrais) quanto aerotransportados (câmeras Vis/NIR e termal acopladas a VANT), na identificação do déficit hídrico na cultura da soja.

Os resultados demonstraram que os sensores remotos foram sensíveis às variações dos tratamentos avaliados, permitindo diferenciar a condição hídrica das plantas.

Conclusão

O sensoriamento remoto e o geoprocessamento são ferramentas essenciais na análise e interpretação de dados espaciais. Enquanto o sensoriamento remoto permite a aquisição de informações sem contato físico direto, utilizando a radiação eletromagnética, o geoprocessamento oferece as técnicas e ferramentas para processar e analisar esses dados em um Sistema de Informação Geográfica (SIG). Essa combinação permite uma compreensão profunda e abrangente do espaço, sendo fundamental em diversas áreas, desde o monitoramento ambiental até o planejamento urbano e a gestão de recursos naturais.

Neste artigo, você viu que sensoriamento remoto e geoprocessamento representam uma transformação significativa no setor agrícola, impulsionada pela integração de tecnologias e sistemas integrados.

À medida que avançamos nessa jornada, podemos esperar melhorias significativas na qualidade de vida no campo e na saúde do nosso planeta.

No entanto, os desafios enfrentados por essa revolução não podem ser subestimados.

A falta de incentivos à pesquisa e desenvolvimento são obstáculos que precisam ser superados para garantir o sucesso do sensoriamento remoto e geoprocessamento.

À medida que enfrentamos esses desafios, essa abordagem tem o potencial de melhorar a produtividade, a sustentabilidade e gerar economia em campo.

Esperamos que este artigo tenha sido útil e informativo para você!

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Referências

CRUSIOL, L. G. T.; NANNI, M. R.; FURLANETTO, R. H.; SILVA, G. F. C.; SILVA, M. C.; SIBALDELLI, R. N. R.; MERTZ-HENNING, L. M.; NEPOMUCENO, A. L.; NEUMAIER, N.; FARIAS, J. R. B. Sensoriamento remoto aplicado ao monitoramento do déficit hídrico na cultura da soja. XII Jornada Acadêmica da Embrapa Soja, 2017. Disponível em: https://ainfo.cnptia.embrapa.br/digital/bitstream/item/161849/1/119.pdf. Acesso: 25 de Mai. 2024.

CUI, D.; ZHANG, Q.; LI, M.; ZHAO, Y.; HARTMAN, G.L. Detection of soybean rust using a multispectral image sensor. Sensing and Instrumentation for Food Quality and Safesty V. 3 , p. 49–56, 2009. DOI: 10.1007/s11694-009-9070-8.

FITZ, Paulo Roberto. Geoprocessamento sem complicação. São Paulo: Oficina de textos, 2018.

FLORENZANO, Teresa Gallotti. Iniciação em sensoriamento remoto. São Paulo. Oficina de textos, 2007.

Sobre o autor

Jhonatah Albuquerque Gomes

Doutorando em Fitotecnia (ESALQ/USP)

• Engenheiro agrônomo (UFRA)
• Mestre em Fitotecnia (ESALQ/USP)
• MBA em Data Science e Analytics (USP)

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