Relatório sobre processamento de imagens captadas por vôo de drone

A importância de um relatório de imagens captadas por DRONE

Relatório sobre o processamento de imagens captadas por vôo de DRONE

INTRODUÇÃO

Os mapas produzidos do resultado do processamento de imagens captadas por vôo de drone e apresentados nos relatório servem como ferramenta de apoio para os objectivos de optimização de uma cultura.

Será a partir deles, uma vez que estão georreferenciados, que toda a informação recolhida no terreno poderá ser localizada com precisão centimétrica e relacionada com todos os parâmetros que se definam para analisar a performance produtiva da cultura e a fertilidade do solo.

Exemplo :

CAMADAS DE INFORMAÇÃO PROCESSADAS

Foi utilizada uma câmara Micasense Red-Edge M para captar 5 bandas do espectro eletromagnético, sobre a reflectância emitida pela área alvo. Foi também utilizada uma câmara RGB.

As bandas do espectro eletromagnético captadas são:

Banda                        comprimento de onda (nm)

(AZ) Azul

475

(VE) Verde

560

(VR) Vermelho

668

(NIR) Infravermelho próximo

840

(RE) Queda no vermelho

717

Captadas as imagens contendo valores sobre a intensidade da radiação emitida pela superfície da área sobrevoada, foi possível realizar o cálculo de índices que relacionam e quantificam o desenvolvimento da vegetação, para desse modo se proceder à elaboração de mapas que sirvam de guia à colheita de amostras de solo e seiva.

… um software de análise e manipulação de informação geográfica com uma pasta contendo os ficheiros que permitem a visualização dos mapas produzidos para todos os índices de vegetação, solo e humidade. Esses ficheiros fazem parte deste e de futuros relatórios que se venham a produzir sobre a área sobrevoada e captada pelo drone ….

O objectivo final é perceber quais os factores que mais influenciam o desenvolvimento da cultura, relacionando as áreas de diferentes desenvolvimentos com as respectivas propriedades químicas e físicas do solo, para definir programas de fertilização para a cultura, baseados em cálculos para cada local escolhido.

1. MAPAS ESPECTRAIS E GEOLOCALIZAÇÃO DE PONTOS E ÁREAS DE INTERESSE

No ficheiro GIS, a ordem dos mapas produzidos é a mesma da que se apresenta de seguida, com uma explicação sucinta sobre cada camada/mapa. Então, do topo para a base da lista de camadas apresentadas no painel à esquerda da janela principal do programa, cada mapa é referente à seguinte informação:

1. Pts GPS Antes do Drone

Camada contendo os pontos GPS de algumas marcações anteriores e de outros obtidos enquanto o drone sobrevoava a área total.

2. RGB map01_transparent_mosaic_group1

Mapa RGB, produzido pelas imagens captadas pela segunda câmara transportada pelo Drone.

Este é o mapa da área total, com cor natural, para ajudar a localizar detalhes facilmente identificáveis com luz visível, como são o caso de construções e edifícios, ou outros pormenores facilmente identificáveis à vista normal.

Facilmente identificáveis com luz visível, como são o caso de construções e edifícios, ou outros pormenores facilmente identificáveis à vista normal.

3. Indices SAVI

Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (Soil-Adjusted Vegetation Index) é um índice que leva em consideração os efeitos do solo exposto nas imagens analisadas, para ajuste do NDVI quando a superfície não está completamente coberta pela vegetação.

É uma modificação do NDVI com o intuito de minimizar os efeitos da variabilidade, do tipo e densidade da vegetação, criando assim o Índice de Vegetação ajustado ao Solo.

Devido a um parâmetro ajustável ao tipo de vegetação a analisar, foram produzidos 2 mapas SAVI, seguintes:

4. SIPI (Structure Insensitive Pigment Index)

Índice indicado para análise de vegetação cuja estrutura da copa seja variável, como numa vinha ou pomar com grandes diferenças nas copas. Noutras culturas, poderá ser usado para medir as diferenças entre as plantas com grande ramificação e as que só possuem uma haste.

No entanto estas diferentes plantas também estão no terreno com diferentes densidades de cobertura do terreno, razão pela qual outros índices poderão servir para produção de mapas mais precisos para os objectivos da avaliação da produtividade da cultura.

O uso do SIPI será meramente para servir de mais uma comparação no sentido de ajudar a afinar opções de mapas de fertilidade no terreno.

5. GCI (Green Chlorophyll Index)

É um índice empregue para estimar o teor de clorofila nas folhas das várias espécies de plantas no terreno. O teor de clorofila reflecte o estado fisiológico da vegetação; decresce em plantas com crescentes níveis de stress, o que faz deste índice uma boa ferramenta para medir a saúde das plantas, para medir o impacto da sazonalidade, stress ambiental e operações culturais como fertilizações e tratamentos.

6. NDWI (Normalized Difference Water Index)

Índice útil para detectar variações no teor de água na vegetação. O NDWI possui menor sensibilidade que o NDVI aos efeitos atmosféricos e semelhante incapacidade na remoção dos efeitos do solo durante o processamento do índice.

É útil para monitorizar situações de seca.

7. NDRE (Normalized Difference Red-Edge)

Este índice permite explorar informação da designada banda da “queda no vermelho” do espectro electromagnético. É onde ocorre a maior absorção por parte da clorofila e onde a essa luz penetra com maior profundidade na arquitectura das plantas. É mais eficiente na análise de plantas mais saudáveis para as menos saudáveis, por não saturar tanto o mapa como o NDVI.

8. NDVI (Normalized Diference Vegetation Index)

Este é sem dúvida o índice mais conhecido e geralmente empregue para destacar diferentes desenvolvimentos da vegetação que cresce sobre a área captada por câmaras espectrais. A sua eficácia depende do grau de cobertura do solo, sendo mais adequado para culturas que cubram toda a área captada como o caso de pastagens ou florestas.

2. UTILIZAÇÃO DA INFORMAÇÃO GEORREFERENCIADA A PARTIR DOS MAPAS

Destes processamentos, e de outros realizados na obtenção de mais índices que revelem propriedades sobre todo o ecossistema, será possível agrupar e classificar áreas de acordo com os parâmetros que se venham a analisar. Irá sendo construída uma base de dados para apoio técnico à produção, onde cada ponto analisado passa a estar georreferenciado.

As áreas em produção podem agora pedir a obtenção de um mapa de apoio a cada operação que se pretenda realizar. 

3. CONCLUSÃO

Os mapas produzidos e apresentados  revelam grande heterogeneidade no desenvolvimento da cultura. É fundamental a georreferenciação dessas diferentes manchas de produtividade para serem relacionadas com parâmetros de solo e seiva, organizados numa base de dados, com o objectivo de se organizarem estratégias para elevar e uniformizar a produtividade da cultura.

Com esta organização expandida a toda as áreas em produção, e à medida que as tabelas forem sendo preenchidas com os dados obtidos nas diferentes análises, todas as decisões técnicas terão uma base em parâmetros locais, direcionadas para avaliar a produtividade e sanidade da cultura em cada local, incluindo o controlo sobre a ocupação de áreas pelas infestantes.

Os relatórios do corpo técnico passam a dispor de uma ferramenta de geolocalização de elevada precisão. 

Um exemplo sobre a utilidade de tal sistema de organização da informação poderá ser aquela questão mais urgente sobre a produtividade da cultura relativamente às condições nutricionais presentes nas diferentes manchas de solo e que será atendida nas operações seguintes e próximas visitas da Agrodrone, com colheitas de amostras de solo para análise em laboratório de solos.

A Agricultura de Precisão enfrenta resistência no mercado português

Drone + câmara multiespectral

A Agricultura de Precisão enfrenta resistência no mercado português: Oportunidades ignoradas pelos agricultores

Drone + câmara multiespectral

Oportunidades ignoradas pelos agricultores

A Agricultura de Precisão é uma abordagem inovadora e revolucionária que combina tecnologia avançada, como drones, sensores e análise de dados, para otimizar a produção agrícola. No entanto, apesar dos benefícios significativos que essa prática traz para o setor agrícola, o mercado português tem mostrado uma certa resistência à sua adoção. Neste artigo, exploraremos as razões por trás dessa dificuldade e como os agricultores estão a perder oportunidades valiosas ao ignorarem as propostas agronómicas oferecidas por empresas especializadas em Agricultura de Precisão.

A agricultura de Precisão oferece uma série de vantagens notáveis para os agricultores. O uso de drones para mapeamento espectral e estudos de solo permite uma análise detalhada das necessidades das culturas, o que, por sua vez, reduz a dependência de produtos fitofarmacêuticos. Essa redução no uso de químicos agrícolas não apenas protege o meio ambiente, mas também leva a um aumento na qualidade dos produtos agrícolas, tornando-os mais competitivos no mercado pela capacidade de poderem aceder a mercados mais exigentes.

No entanto, os agricultores portugueses têm demonstrado relutância em ouvir as propostas agronómicas e em adotar a Agricultura de Precisão (AP). Em grande parte, isso deve-se à sua fidelidade às recomendações dos agrónomos, engenheiros e técnicos das cooperativas agrícolas. Esses profissionais muitas vezes não estão atualizados com as últimas tecnologias e práticas agrícolas, focando-se mais nas comissões de venda de produtos e nos subsídios do Estado, do que na qualidade e no desenvolvimento sustentável. Como resultado, os agricultores perdem a oportunidade de melhorar sua eficiência e produtividade.

Aqui está um testemunho de um agricultor experiente: “Como responsável pelos processos internos de uma grande quinta no Douro, tenho uma visão diferente sobre o uso de drones na agricultura. Na minha perspetiva, o uso de drones para obter dados espectrais e identificar zonas com stress nutricional não é algo importante o suficiente para justificar o investimento. Na nossa quinta, independentemente das condições climáticas, aplicamos produtos químicos fertilizantes em toda a área semanalmente.”

Verdade absoluta: Aplicar produtos químicos semanalmente = Muita produção, garantida, com baixíssima qualidade de produto, garantido! (para além de erro de gestão da empresa agrícola)

Os benefícios da AP são inegáveis. Ao usar drones para realizar mapeamentos precisos das culturas, os agricultores podem identificar áreas específicas que requerem atenção, como o fornecimento de nutrientes adequados, nas quantidades adequadas; o monitoramento de pragas e doenças, e a otimização da irrigação. Essa abordagem personalizada permite uma economia significativa de recursos, como água e fertilizantes, além de reduzir os custos operacionais.

A Agrodrone, uma empresa pioneira na Agricultura de Precisão especializada em fertilização de precisão, oferece soluções completas e acessíveis para os agricultores portugueses. No entanto, a resistência persistente dos agricultores em adotar essas tecnologias tem sido um obstáculo significativo. É fundamental que haja um esforço conjunto entre as empresas do setor, as cooperativas agrícolas e as autoridades governamentais para consciencializar os agricultores sobre os benefícios da AP e fornecer-lhes o suporte necessário para sua implementação. A vantagem deste trabalho cai sobre os próprios agricultores por poderem aceder a mercados de melhor qualidade e isto tem grande importância para o sector vinícola, hortícola e frutícola, mas também para toda a produção agrícola onde a maior densidade do produto colhido trás maior poder ao produtor

Como conclusão, a Agricultura de Precisão tem o potencial de revolucionar o setor agrícola em Portugal, oferecendo benefícios económicos e ambientais significativos para os agricultores. No entanto, a resistência dos agricultores em adotar essa abordagem avançada tem impedido a sua ampla implementação e um atraso no crescimento da qualidade da produção nacional.