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  • Embrapa usa satélites para prever produtividade agrícola

    Embrapa usa satélites para prever produtividade agrícola

    A Embrapa desenvolve um modelo que prevê a produtividade agrícola com imagens de satélite. O sistema já apresentou bons resultados na cana-de-açúcar e na soja. Os pesquisadores integraram as imagens a técnicas estatísticas e de aprendizagem de máquina. O trabalho utilizou séries temporais do Programa Brasil Mais, do Ministério da Justiça e Segurança Pública.

    As imagens da constelação PlanetScope permitem identificar os melhores momentos do ciclo da planta. A equipe aplicou índices de vegetação combinados com dados como cultivar, ciclo de produção e precipitação acumulada.

    Resultados na cana-de-açúcar

    A pesquisa contou com parceria da Coplacana e financiamento da Finep. O modelo acompanhou duas safras durante três anos e alcançou 89% de precisão.
    O pesquisador da Embrapa Agricultura Digital, Geraldo Magela Cançado, afirma que o modelo ainda evolui. Ele prevê incluir variáveis como temperatura, textura do solo e disponibilidade hídrica.
    Segundo Cançado, o objetivo é oferecer previsões por talhão para produtores, indústrias e poder público. A ferramenta pode apoiar negociações, logística e intervenções na lavoura.

    Aplicação na soja

    Foto: divulgação – Embrapa/Geraldo Magela

    Na soja, a metodologia também validou o bioestimulante Hydratus, que protege contra a seca e estimula o crescimento. O estudo envolveu a Embrapa Milho e Sorgo, a empresa Bioma e contou com financiamento da Finep.
    Três áreas foram monitoradas. Duas utilizaram imagens da PlanetScope e uma contou com drone. Os pesquisadores aplicaram o índice de vegetação realçado (EVI2).
    Os resultados mostraram correlação de 71% entre a produtividade prevista e a observada. O índice é considerado alto para previsões.

    Desafios e próximos passos

    Cada cultura apresenta comportamentos diferentes, explica Cançado. A correlação foi maior na cana porque a biomassa se relaciona diretamente com a produtividade.
    A pesquisa testou dois métodos: estatístico e de aprendizagem de máquina. Segundo o analista da Embrapa, Eduardo Speranza, os cálculos estatísticos hoje são mais precisos.
    Speranza explica que o aprendizado de máquina ainda exige milhares de amostras. O avanço depende de validação em campo com métodos agronômicos tradicionais.

    Reconhecimento do trabalho

    O Programa Brasil Mais compartilha imagens de 130 satélites com mais de 600 instituições no país. A Embrapa utiliza o material para pesquisa agrícola.
    Segundo Júlio Esquerdo, chefe-adjunto da Embrapa Agricultura Digital, o uso dessas imagens amplia as possibilidades de inovação em lavouras experimentais.
    O estudo recebeu o primeiro lugar na premiação da Rede MAIS. O trabalho reconheceu a previsão de produtividade em cana-de-açúcar com imagens PlanetScope.

  • Satélites ajudam a medir pasto e impulsionam pecuária verde

    Satélites ajudam a medir pasto e impulsionam pecuária verde

    Uma nova metodologia da Embrapa está transformando o monitoramento das pastagens brasileiras. A tecnologia permite estimar com precisão a massa de forragem disponível para o gado.

    A técnica combina modelagem agrometeorológica e sensoriamento remoto. Para isso, utiliza dados climáticos e imagens de satélites. O objetivo é orientar o manejo e apoiar a intensificação sustentável da produção de carne e leite.

    Sistemas de produção

    Pesquisadores aplicaram a metodologia em três sistemas de produção: extensivo, intensivo rotacionado e integração lavoura-pecuária (ILP). Os testes ocorreram na Fazenda Canchim, unidade da Embrapa Pecuária Sudeste, em São Carlos (SP).

    O modelo utilizado explicou mais de 67% da variação da massa de forragem nos diferentes sistemas. No sistema extensivo, a precisão alcançou 86%, o que empolgou os pesquisadores.

    “O desempenho da metodologia nos três sistemas foi promissor e reforça sua eficácia em diferentes contextos”, afirmou Gustavo Bayma, analista da Embrapa Meio Ambiente (SP).

    A abordagem utiliza o modelo SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving). Ele integra dados do produto HLS (Harmonized Landsat Sentinel-2), desenvolvido pela Nasa e pela Agência Espacial Europeia (ESA).

    Esses dados de refletância da Terra são captados pelos satélites Landsat-8 e Sentinel-2. O modelo também considera variáveis climáticas, como radiação solar, temperatura, umidade e velocidade do vento, para simular o crescimento do capim.

    “O SAFER é pouco usado em pastagens, sendo mais comum em estudos sobre demanda hídrica. Somos pioneiros nessa aplicação”, explicou Bayma.

    Diferenciais da pesquisa

    Um dos diferenciais da pesquisa foi aplicar a metodologia em três sistemas simultaneamente. Além disso, os cientistas separaram dois componentes da forragem: matéria seca total (MST) e matéria verde (MV).

    Essa distinção aumentou a precisão das estimativas. “A MST inclui material de baixa qualidade nutricional, enquanto a MV representa o capim realmente consumido pelos animais”, detalhou a pesquisadora Sandra Nogueira, coautora do estudo.

    A equipe realizou a pesquisa de campo por dois anos. Eles coletaram amostras em áreas alinhadas aos pixels dos satélites (30×30 metros). A estratégia permitiu validar os resultados com dados reais.

    A metodologia se mostrou mais eficaz em ambientes com baixa interferência humana. No sistema extensivo, a estabilidade das pastagens favoreceu os cálculos. Já no ILP, a alternância entre milho e pasto, somada à adubação e à palhada, trouxe mais complexidade. Mesmo assim, os resultados foram positivos. No sistema intensivo rotacionado, a eficácia foi levemente menor, devido à dinâmica mais rápida do manejo.

    Sensoriamento remoto avança na pecuária brasileira

    Marcos Adami, do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (Inpe), vê avanço no uso de satélites na pecuária. Segundo ele, sensores hiperespectrais, drones e inteligência artificial vão permitir prever variações com mais agilidade e precisão.

    Essas tecnologias podem integrar programas estratégicos, como o Programa Nacional de Conversão de Pastagens Degradadas (PNCPD), aponta o pesquisador.

    Patrícia Santos, da Embrapa, também destaca os benefícios. Para ela, o sensoriamento remoto melhora a gestão das áreas produtivas e favorece decisões mais assertivas no planejamento forrageiro.

    Ela acredita que os dados podem orientar políticas públicas e ações privadas voltadas à recuperação de áreas degradadas. “Isso fortalece os objetivos do PNCPD”, afirma.

    Em um cenário em que o Brasil busca elevar a produtividade sem expandir as áreas de pasto, a ferramenta ganha ainda mais relevância. Segundo o IBGE, em 2020 o país possuía 113,2 milhões de hectares de pastagens com manejo.

    Dados da Embrapa mostram que os sistemas integrados ocupavam 17,4 milhões de hectares em 2020. A meta é alcançar 30 milhões até 2030.

    O monitoramento contínuo e preciso das pastagens pode ajudar o país a atender à crescente demanda por alimentos sem pressionar os recursos naturais. “Essa metodologia contribui diretamente para a intensificação sustentável da pecuária”, concluiu Bayma.

    Estudo completo está disponível online

    O estudo foi assinado por Gustavo Bayma, Sandra Furlan Nogueira, Marcos Adami (Inpe), Edson Sano, Daniel Nuñez, Patrícia Santos, José Pezzopane, Célia Grego, Antônio Teixeira e Sergii Skakun. A pesquisa completa pode ser acessada aqui.

    Pastagens com manejo cresceram quase 28% em 20 anos

    Segundo o IBGE, entre 2000 e 2020, as áreas de pastagens com manejo cresceram 27,9%. O aumento corresponde a 24,7 milhões de hectares ou 247 mil km².

    A Embrapa estima que o Brasil ainda possui 28 milhões de hectares de pastagens degradadas com potencial para a produção agrícola.

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  • Satélites impulsionam monitoramento de sistemas de integração lavoura-pecuária

    Satélites impulsionam monitoramento de sistemas de integração lavoura-pecuária

    Um estudo realizado pela Embrapa Pecuária Sul, em Bagé (RS), demonstrou o potencial do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) no monitoramento de sistemas agrícolas integrados, utilizando dados da constelação de satélites Sentinel-2.

    A pesquisa analisou dois ciclos completos do sistema Integração Lavoura-Pecuária (ILP), que combina o cultivo de soja no verão e azevém no inverno, destacando a correlação entre o NDVI, a produtividade da soja e as condições climáticas.

    O estudo utilizou 72 imagens livres de nuvens de um total de 288 passagens de satélites, com uma taxa de aproveitamento de 25%. As imagens foram obtidas da plataforma EarthExplorer, do Serviço Geológico dos EUA (USGS), e processadas automaticamente com Python e o software QGIS. A análise gerou mapas NDVI para cada passagem, que permitiram avaliar o vigor da vegetação e a variabilidade espacial das culturas.

    NDVI e sua aplicação no monitoramento agrícola

    De acordo com o pesquisador Marcos Neves, da Embrapa Meio Ambiente, o NDVI se mostrou uma ferramenta eficaz para acompanhar o desenvolvimento das culturas em diferentes condições climáticas. No primeiro ciclo de soja, marcado por baixa precipitação (160,1 mm nos 90 dias após a semeadura), o NDVI registrou descontinuidade no crescimento. Isso refletindo em uma produtividade de 1,04 t/ha em 2018. Já no segundo ciclo, com chuvas de 649 mm, o NDVI atingiu picos mais altos e constantes, resultando em uma produtividade de 2,81 t/ha em 2019.

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    O monitoramento por satélites também revelou que o azevém apresentou desenvolvimento mais homogêneo, com picos de NDVI de 0,94 e 0,93 nos dois ciclos avaliados. Essa estabilidade foi atribuída à maior disponibilidade hídrica durante o período frio, favorecendo a cultura e reduzindo a variabilidade espacial.

    Desafios e perspectivas para o monitoramento por satélite

    Embora o Sentinel-2 ofereça alta resolução espacial (10 metros) e frequência de revisita de dois a três dias em latitudes médias, a presença frequente de nuvens ainda é um desafio. Segundo Neves, a alta frequência de revisita e a gratuidade dos dados do Sentinel-2 representam vantagens significativas para o uso do NDVI na agricultura de precisão.

    “Apesar das limitações, o NDVI tem se mostrado uma ferramenta valiosa para estimar vigor e produtividade das culturas. Especialmente em sistemas integrados como a ILP”, afirma Alfredo Luiz, também pesquisador da Embrapa Meio Ambiente. O estudo ainda destacou a importância de maiores taxas de revisita para fornecer dados cruciais em momentos decisivos do manejo agrícola.

    O futuro do NDVI na gestão agrícola

    A pesquisa abre caminho para novas aplicações do NDVI, como a estimativa de biomassa em sistemas de integração lavoura-pecuária, ajudando a determinar a taxa de lotação ideal nas pastagens. Os pesquisadores planejam aprofundar os estudos, relacionando os mapas de produtividade com os índices NDVI em diferentes estágios fenológicos.

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    A integração de tecnologias de sensoriamento remoto e o processamento eficiente de dados têm o potencial de revolucionar a gestão agrícola. Além disso, combinadas, essas ferramentas prometem avanços significativos na agricultura de precisão. Permitindo uma tomada de decisão mais estratégica e sustentável, alinhada às necessidades do agronegócio brasileiro.