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Fotogrametria Aplicada à Agricultura de Precisão

As atividades do setor agrícola são uma das mais importantes da economia brasileira, pois este é o setor responsável por grande parte do PIB nacional, sendo aproximadamente 21% da soma de todas as riquezas que são produzidas[1]. Convencionalmente, a manutenção de áreas de cultivo, mediante a aplicação de aditivos químicos como fertilizantes, pesticidas, e mesmo a irrigação é efetuada na totalidade destas áreas, o que em termos práticos representa desperdícios financeiros e uso inadequado de recursos hídricos. Em outros casos, a delimitação das regiões dentro das áreas de cultivo sobre a influência de pragas era efetuada através de métodos locais, percorrendo-se toda a área de cultivo, sendo um processo moroso e com grande custo financeiro.


Nas últimas décadas verificou-se uma crescente demanda por métodos e tecnologias que contribuíssem com a agricultura e com o uso adequado dos recursos naturais, que estão cada vez mais escassos. Nesse panorama, o gerenciamento agrícola deve focar na otimização destes processos, buscando o máximo rendimento e uso adequado dos recursos hídricos, com a melhor relação custo-benefício. A chamada Agricultura de Precisão surgiu para contornar estes e outros problemas relacionados à agricultura, otimizando os processos envolvidos. O advento das Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA, do inglês Remotely Piloted Aircraft) trouxe inúmeros benefícios para a Agricultura de Precisão. Através destas, foi possível agilizar a tomada de imagens, a extração de informações métricas, saúde das plantas, análises de solo, entre outras. Desta forma, ampliou a gama de possibilidades na tomada de decisões para o aperfeiçoamento da produção através da Fotogrametria. Neste âmbito, diversas pesquisas vêm sendo desenvolvidas nesta temática nas duas últimas décadas.


Nesse blog iremos desvendar alguns estudos científicos que possuem seu foco principal na Agricultura de Precisão e tecnologias eficazes envolvendo fotogrametria.

1 - Paulo Farias[2] utilizou a Fotogrametria introduzindo o conceito de Agricultura de Precisão para produção do mapeamento para avaliar a produtividade em pomares de citros considerando a variação espacial e temporal da cultura em áreas irrigadas e não irrigadas. Neste processo, efetuou-se o georreferenciamento dos pomares com base na determinação de pontos de apoio com o método de posicionamento global por satélites (GPS).


Imagem retirada do artigo de Paulo Roberto Silva Farias.
Imagem retirada do artigo de Paulo Roberto Silva Farias.

A avaliação teve base na Geoestatística para demonstrar a dependência espacial das amostragens. Através destas avaliações foi possível definir a melhor configuração do plantio para obter a maior produtividade.


Figura 2 – Mosaico Talhão de Café(Primavera). Imagem retirada do artigo de Isadora Maria Ramos.

2 - Em Ramos [3], um modelo de uma área de cultivo de café foi construído por Fotogrametria com base em um mosaico de ortofotos agrupadas. Através deste mosaico foi possível extrair informações métricas da área de cultivo, como medidas da área, distâncias e até ângulos. Foi utilizado a regressão para avaliar a correlação entre as variáveis e possibilitar extrair informações do modelo, definir linhas de plantio, entre outras.


3 - Em 2015, foi realizado um estudo por Jorge Navarro[4] que analisou índices de vegetação como, pragas, queimadas, falhas de plantio e deficiências hídricas ou nutricionais, utilizando RPA’s e NDVI. O autor concluiu que a grande vantagem do uso desses artifícios no setor agrícola ,é a precisão na detecção e monitoramento de grandes áreas em tempo real , e assim os agricultores podem otimizar o controle de pragas e até melhorar a produtividade utilizando de forma plena todos os recursos dos drones e NDVI. Além disso, Navarro analisou outros estudos que usaram VANTs e sensores passíveis de serem transportados por elas, a fim de afirmar que esses equipamentos podem servir adequadamente de tecnologia para sensoriamento remoto.Samy Kharuf[6] explorou imagens multiespectrais de uma área de cultivo de cana-de-açúcar, sendo gerados ortomosaicos tridimensionais e mapas de índices NDVI (Índice Normalizado Diferencial de Vegetação). Os resultados mostraram que inúmeras informações podem ser estimadas através destes sensores multiespectrais, dentre os quais, a saúde das plantas.

Figura 3 - Valores NDVI consagrados na bibliografia para vegetação. Fonte: EOS (2019).

4 - O advento das RPA e de todo o sistema associado a estas plataformas, envolvendo equipamentos, softwares e métodos contribuiu para a popularização da Fotogrametria. No âmbito da Agricultura, atualmente as RPA vêm sendo usadas em inúmeras aplicações, como no monitoramento do crescimento, volume e saúde das plantas, estimativa de índices de vegetação, e demais parâmetros de rendimento. Desta forma, conforme destacado por Luana Santos[5.1], contribui para a tomada de decisões relacionadas à Agricultura. Bryan Montes[5.2] demonstrou que o dinamismo e agilidade na aquisição de imagens possibilitou efetuar o monitoramento de áreas agrícolas a partir de imagens aéreas e seus respectivos modelos digitais de superfície. Com isto, analisar parâmetros de rendimento do cultivo, dentre os quais, a altura e o volume do cultivo. Análises de correlação entre os parâmetros possibilitaram adequar a configuração do cultivo, de modo a otimizar a produção. Tendo em vista as potencialidades do uso de RPA, inúmeros equipamentos foram sendo desenvolvidos para explorar a aquisição de informações a partir destas plataformas, contribuindo significativamente para a Agricultura.


A avaliação de saúde de plantas também foi efetuada por Jorge Barraza[7] através da Agricultura de Precisão por RPA, evidenciando-se que a agilidade na aquisição de imagens nesta temática pode contribuir para a adequada aplicação de químicos apenas nas áreas necessárias, contribuindo com a redução de custos para cultivo, mas também com a redução de danos ao meio ambiente, uma vez que, quanto menor a quantidade de produtos lançados, menor a contaminação do meio ambiente. Outros estudos tem sido feito, de forma mais abrangente, para avaliar a viabilidade do uso de levantamentos fotogramétricos efetuados com RPA para realização do Cadastro Ambiental Rural (CAR), conforme analisado por Samy Kharuf[6] , onde foi evidenciado as importantes contribuições e potencialidades da atual Fotogrametria no auxílio à Gestão territorial e ambiental do país[8].



Figura 4 - Agricultura de Precisão. Fonte: Agriseiva.

5 - Uma pesquisa conduzida por Lorena Cristina[9] reafirmou a necessidade da utilização de drones na agricultura moderna, pois um voo com finalidade fotogramétrica em áreas rurais pode melhorar a competitividade do produtor no relevante mercado que existe atualmente. Um dos resultados do estudo evidenciou que o drone poderá ser utilizado para levantamento de imagens com a finalidade de reduzir os custos dos produtores , afinal foi possível realizar análises muito eficazes de imagens tiradas de drones de baixo custo. A autora ainda afirmou que há a possibilidade de diminuir impactos ambientais através da utilização plena da fotogrametria aliada à agricultura.


Muitos consideram a Agricultura de Precisão como um procedimento de aquisição de equipamentos de alta tecnologia (colheitadeiras com indicador de produtividade georreferenciada, sistema de posicionamento global - GPS). Na verdade, ela deve ser um instrumento e não uma resposta para os problemas, pois é capaz de otimizar todos processos e diversos problemas agrícolas, como os citados nestes estudos, os quais são problemas que seriam difíceis de resolver sem a fotogrametria aplicada à agricultura.


Redatores: Paulo Victor Rosário Sena e Jorge Felipe Euriques


Referências:


[1] Embrapa, A AGRICULTURA BRASILEIRA, Disponível em: https://www.embrapa.br/vii-plano-diretor/a-agricultura-brasileira#:~:text=%C3%89%20um%20dos%20setores%20que,...%2C%202020).


[2] Farias Roberto, Paulo. AGRICULTURA DE PRECISÃO: MAPEAMENTO DA PRODUTIVIDADE EM POMARES CÍTRICOS USANDO GEOESTATÍSTICA (2003).Disponível em: https://www.scielo.br/j/rbf/a/bsyyd3cwfs6t6kPf8fRncdG/?lang=pt&format=pdf


[3] Ramos, Isadora Maria Gonçalves. VERIFICAÇÃO DE CONFORMIDADE NO PLANTIO DA CULTURA CAFEEIRA (2019). Disponível em: https://repositorio.ufu.br/bitstream/123456789/26532/1/Verifica%C3%A7%C3%A3oConformidadePlantio.pdf


[4] Navarro, Jorge Davi. ÍNDICES DE VEGETAÇÃO PARA IMAGENS CAPTURADAS POR VEÍCULOS AÉREOS NÃO TRIPULADOS(2015). Disponível em: https://www.google.com/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&source=web&cd=&cad=rja&uact=8&ved=2ahUKEwiC0NGTprf5AhWcr5UCHUXRBlkQFnoECAYQAQ&url=http%3A%2F%2Feventos.uepg.br%2Fsbiagro%2F2015%2Fanais%2FSBIAgro2015%2Fpdf_resumos%2F6%2F6_jorge_davi_navarro_235.pdf&usg=AOvVaw0rFY4MTGqhAv0BTO6L47xS


[5.1] Santos, L.M., Ferraz, G.A.S., Barbosa, B.D.S. and Andrade, A.D., USE OF REMOTELY PILOTED AIRCRAFT IN PRECISION AGRICULTURE:A REVIEW. DYNA, 86(210), pp. 284-291, July - September, 2019


[5.2] Alemán Montes et al. ESTIMACIÓN DE RENDIMENTO EM EL CULTIVO DE CANÃ DE AZÚCAR(SACCHARUM OFFICINARUM) A PARTIR DE FOTOGRAMETRIA CON VEHÍCULOS AÉREOS NO TRIPULADOS.Agronomía costarricense, 2021, Vol.45 (1), p.67-80


[6]Kharuf-Gutierrez et al.ANALISIS DE IMÁGENES MULTIESPECTRALES ADQUIRIDAS CON VEHÍULOS AÉREOS NO TRIPULADOS. RIELAC, Vol. XXXIX 2/2018 p. 79-91 Abril - Agosto ISSN: 1815-5928


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