AGRICULTURA DE PRECISÃO

Índices de vegetação

ÍNDICES DE VEGETAÇÃO PARA CONHECER O TERRENO

Os índices de vegetação são uma ferramenta fundamental na agricultura de precisão, pois permitem que os dados de imagem sejam traduzidos em conhecimento de campo.

Os índices que podem ser derivados a partir de imagens multiespectrais são diferentes e, sendo todos estes sensíveis às mudanças no teor de clorofila e/ou no vigor vegetativo, permitem detetar eventuais alterações na fisiologia das plantas, isto é, através dos índices é possível monitorizar o estado de saúde das culturas.

CONTAGEM DE PLANTAS DE ALTA PRECISÃO

A contagem de plantas é uma tarefa essencial no gerenciamento da produtividade. Ele permite que os agricultores estimem a população de plantas, a densidade, a taxa de germinação e a saúde das plantas e tomem decisões oportunas que, em última análise, afetam o rendimento. Métodos comuns de contagem manual de plantas têm ajudado os produtores há décadas. Eles são baseados na inspeção visual e no cálculo da massa vegetal em pequenas áreas de campo predefinidas. No entanto, esses métodos exigem muito trabalho e estão longe de ser precisos.

POR QUE E QUANDO É NECESSÁRIA UMA CONTAGEM PRECISA DE PLANTAS?

Existem situações em que um relatório de baixa precisão é aceitável, mas é absolutamente essencial ter um relatório preciso se você pretende fazê-lo:

– Verifique a qualidade da sementeira, especialmente se produzir sementes;
– Compreenda as zonas de rendimento variável nos campos;
– Receba dados precisos durante os projetos de I&D;
– Estime o rendimento com precisão nas fases iniciais;
– Detetar bandidos;
– Tomar decisões oportunas, por exemplo, replantar parcialmente o campo;
– Aumentar o potencial de rendimento para cumprir os objetivos de produção.

A tabela que se segue resume os índices mais importantes:

Características e aplicações

Índices de vegetação Características e aplicações


NDVI

Normalized Difference Vegetation Index
Índice de vegetación de diferencia normalizada
Índice que descreve a diferença normalizada entre a banda do infravermelho próximo e o vermelho visível da cobertura vegetal. Pode ser usado para estimar o vigor vegetativo das plantas, que monitorizará o seu estado de saúde
BNDVI Blue Normalized Difference Vegetation Index
Índice de vegetação de diferença normalizada azul
Índice de banda vermelha utilizando o azul visível, para zonas sensíveis ao conteúdo de clorofila
GNDVI Green Normalized Difference Vegetation Index
Índice de vegetação de diferença normalizada verde
Índice vermelho sem banda que utiliza o verde visível para medir os índices fotossintéticos e controlar o stress das plantas
NDRE Normalized Difference Red Boundary
Diferença normalizada Borda vermelha
Índice sensível ao teor de clorofila nas folhas. É adequado para o estudo de plantas em estados fenológicos avançados
LCI Leaf Chlorophyll Index

Índice de clorofila foliar
O índice permite avaliar o teor de clorofila em situações de cobertura foliar completa.
TGI Triangular Greenness Index
Índice triangular de verdura

Índice RGB sensível ao conteúdo em clorofila em situações de alta cobertura foliar. Pode ser útil para detetar as necessidades de azoto das plantas
VARI Visible Atmospheric Resistant Index

Índice visível de resistência atmosférica
Índice RGB sensível à cobertura do dossel insensível às condições meteorológicas
MCARI Modified Chlorophyll Absorption in Reflective

Absorção de clorofila modificada no índice refletivo
Índice que mede as concentrações de clorofila, é sensível às variações do índice de área foliar (LAI)

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Na HPDRONES Academy, oferecemos um curso especializado em Agricultura de Precisão, concebido para profissionais e agricultores que desejam incorporar tecnologia UAV (drones) e sensores avançados nas suas práticas agrícolas. Durante o curso, são ensinadas técnicas para obter imagens multiespectrais, processar índices vegetativos como NDVI, GNDVI ou NDRE, mapear zonas de variabilidade dentro do campo, bem como monitorizar o vigor, detetar precocemente pragas e doenças e gerir de forma eficiente o uso de insumos (água, fertilizantes, fitossanitários). Além disso, os alunos aprendem a interpretar os dados obtidos para a tomada de decisões agrícolas, implementando planos de ação que otimizam o rendimento e a sustentabilidade. Tudo isso com apoio prático por meio de voos reais, ferramentas de software líderes (como Pix4D, QGIS ou outras) e apoio de instrutores com experiência em projetos reais de agricultura de precisão.

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