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Engenharia agrícola

Imagens do céu para a agricultura

Sensores instalados em satélites e em aviões captam informações para análise do solo e para estimar as safras agrícolas

JANSLE ROCHA / UNICAMPNa imagem obtida em avião, o azul é a área com grande biomassa, o verde pouca e amarelo, intermediário. O vermelho é o soloJANSLE ROCHA / UNICAMP

Os plantadores de cana-de-açúcar já podem deixar de lado o velho problema da dificuldade em estimar com precisão a safra que será colhida. A solução está em uma nova metodologia desenvolvida pelos pesquisadores do Grupo de Estudos em Geoprocessamento da Faculdade de Engenharia Agrícola da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp). Com imagens digitais captadas por sensores instalados em aviões e satélites, eles colocam à disposição dos agricultores um sistema que permite prever, com antecedência de quatro a cinco meses, a tonelagem da produção de cana em uma determinada área.

Sob a coordenação do professor Jansle Vieira Rocha, o grupo conseguiu o fato inédito de usar as imagens de satélite para calcular a variabilidade da biomassa na cultura da cana. A metodologia empregada está em fase de patenteamento pela Unicamp. Um teste preliminar feito na Usina São João Açúcar e Álcool, de Araras (SP), que deu apoio de campo ao projeto, mostrou que, com a ajuda das imagens de satélite, os erros de avaliação de biomassa caíram de 15% para 2% em algumas áreas. Para o setor sucroalcooleiro, isso representa um grande avanço.

A produção de cana dessa usina foi de quase 3 milhões de toneladas na safra 2000-2001. Um erro de 15% nesse total corresponde a 450 mil toneladas. Como o produtor geralmente negocia em março o açúcar que vai ser produzido a partir de dezembro, não importa se para mais ou para menos, os erros nas previsões de safra sempre acarretam prejuízos.

O projeto, que contou com a parceria de dois pesquisadores do Centro de Ensino e Pesquisas em Agricultura da Unicamp (Cepagri), Rubens Augusto Camargo Lamparelli e Jurandir Zullo Júnior, foi premiado no final do ano passado num evento em que foram apresentados mais de 150 trabalhos do mundo todo, a Third International Conference on Geospatial Information in Agriculture and Forestry, realizada na cidade de Denver, nos Estados Unidos.

Outro estudo brasileiro também premiado no mesmo evento, coordenado por José Alexandre Demattê, do Departamento de Solos e Nutrição de Plantas da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz (Esalq) da Universidade de São Paulo (USP), com participação de Marcos Nanni, da Universidade Estadual de Maringá (UEM), mostrou o potencial do sensoriamento remoto aplicado na estimativa dos componentes do solo.

As imagens de satélite foram usadas para mapear a variabilidade da composição da terra, avaliar seus componentes e servir de guia para o agricultor, indicando as áreas onde devem ser coletadas amostras para o levantamento dos solos e para as análises de laboratório.

Cálculos precisos
No estudo dos pesquisadores da Unicamp, o objetivo inicial era puramente acadêmico – comparar três diferentes métodos para medir a biomassa em plantações de cana: por radiometria (com sensor instalado em terra), videografia multiespectral (a bordo de aviões ou helicópteros) e imagens de satélites. O radiômetro permite fazer medidas muito precisas, mas o seu alcance, 17 x 17 cm, não permite fazer medições em áreas extensas. As imagens aéreas dão uma visão panorâmica e ao mesmo tempo detalhada – cada ponto da imagem (pixel) corresponde a uma área de 25 x 25 cm -, mas o custo da operação é elevado.

Já as imagens orbitais, como as do Landsat 7, utilizadas no projeto, que têm pixels de 30 x 30 m, dificultam a visualização dos detalhes, mas têm a vantagem de englobar imagens de áreas muito extensas, de 185 x 185 km. “Com 19 imagens podemos mapear todo o Estado de São Paulo”, diz o pesquisador. O custo ainda é relativamente alto: R$ 1.200,00 por imagem. “Mas a tendência é que o preço venha a cair nos próximos anos, com o lançamento de novos satélites”, diz Rocha. “Além disso, as imagens podem ser adquiridas num sistema de cooperativa, o que viabiliza o uso para os pequenos agricultores.”

Mas, ao mapear a área de 36 hectares de cana cedida para a pesquisa pela Usina São João em busca de correlações entre os três sistemas de medição, os pesquisadores logo perceberam que os mapas gerados tinham aplicação imediata. Eles poderiam ser usados como guias para os supervisores de campo – técnicos das usinas encarregados de fazer as estimativas de produção. Atualmente, os supervisores percorrem de carro as estradas que margeiam as extensas áreas plantadas, observam o estado geral da plantação e, com base na experiência, estimam qual será a produção daquela área.

“Eles têm muita experiência nesse trabalho e são capazes de fazer boas estimativas”, afirma Rocha. “O problema é que eles avaliam apenas aquilo que podem ver, ou seja, a cana que está na periferia, mas a produtividade nas plantações costuma ser bastante heterogênea.” Enquanto algumas áreas produzem 95 toneladas por hectare, outras produzem apenas 50 toneladas por hectare.

Essa variabilidade ocorre por diversos motivos – diferentes tipos de solo, problemas de fertilidade, ataque de pragas, ervas invasoras, problemas com excesso de água – e muitas vezes só pode ser observada numa visão aérea, ou numa imagem de satélite, onde as manchas mais claras, ou amarelas, mostram áreas de menor produtividade, e as mais escuras, ou vermelhas, mostram áreas mais produtivas. “Com esse mapa nas mãos e a ajuda de um GPS (Sistema de Posicionamento Global), o supervisor de campo vai ter condições de identificar as áreas mais e menos produtivas e, com base nisso, selecionar os locais que precisam ser avaliados de perto”, diz o pesquisador.

Estimativas mais precisas são importantes para evitar a repetição dos problemas enfrentados pelo setor em decorrência da previsão incorreta da safra do ano passado. “Tínhamos uma estimativa de que a produção na região Centro-Sul do país seria de 220 milhões de toneladas, mas, no início de dezembro, antes do encerramento das colheitas, a produção já atingia 232 milhões de toneladas”, afirma João Martins, gerente agrícola da Usina São João.

“Esses 12 milhões de toneladas de cana produzidos a mais serão absorvidos na produção de álcool, gerando um excedente de 1,10 milhão de metros cúbicos, o que deve fazer o preço do produto despencar no mercado”, diz Martins. Numa situação inversa, se a previsão fosse 10% inferior à safra, o problema seria ainda pior. “Poderíamos ter uma queda no preço do açúcar no momento da negociação e um prejuízo certo na hora da entrega”, afirma.

Repasse de tecnologia
Os pesquisadores da Unicamp receberam muitos telefonemas de empresários do setor interessados na nova metodologia. O grupo já está preparado para atender à demanda e o repasse da nova técnica deve acontecer em dois anos. “No primeiro ano vamos produzir mapas e promover cursos para que os técnicos aprendam a interpretar as imagens. No segundo, vamos implementar os softwares e supervisionar o trabalho nas usinas”, diz Rocha. As empresas terão de arcar com os custos das imagens, treinamento de pessoal e prestação de serviços.A Usina São João não pensa em ficar de fora.

No próximo ano, os pesquisadores vão expandir a área de estudo, cobrindo todos os 40.300 hectares da usina. O projeto de pesquisa termina em abril, mas para os pesquisadores ele foi apenas um começo. “Nós partimos de um único auxílio à pesquisa e abrimos um campo enorme de trabalho”, diz o pesquisador. Atualmente, sete alunos se dedicam a pesquisas sobre temas relacionados à variabilidade na produção da cana-de-açúcar – são dois doutorandos, três mestrandos e dois alunos de iniciação científica.

Uso planejado
Outro trabalho que também possui um amplo campo de atuação na agricultura é o do professor Demattê, do Departamento de Solos e Nutrição de Plantas da Esalq. Com a ajuda de um sensor instalado no laboratório e imagens de satélite, ele constrói as bases de uma tecnologia para auxiliar no mapeamento e avaliação dos solos. Os mapas de solos são informações importantes para a agricultura de precisão, que tem como objetivos principais o aumento da produtividade e a preservação do meio ambiente. “Conhecer as características do solo é a base para qualquer planejamento de uso da terra”, diz o pesquisador. “Mas no Brasil temos uma carência muito grande de mapas mais detalhados.”

O uso de sensores em estudos de caracterização de solos não é novidade. As pesquisas começaram na década de 70, mas foi só a partir da década seguinte, com a evolução dos sensores e o uso disseminado do GPS, que elas ganharam impulso. “Os resultados das pesquisas, quando relacionadas à quantificação dos atributos dos solos, estavam em desenvolvimento, mas hoje estamos retomando esses trabalhos para rever a base e avançar, como apoio à agricultura de precisão”, explica Demattê.

Desde 1995, ele, juntamente com alunos de iniciação científica, mestrado e doutorado, desenvolve pesquisas básicas nessa área. “Nossa proposta é aliar à metodologia tradicional uma nova forma de estudar o solo, ou seja, pela sua energia eletromagnética refletida. O uso de sensores na agricultura é um processo em contínuo desenvolvimento”.

Energia refletida
Os primeiros passos mostraram que a análise de solo com o uso de sensores é capaz não apenas de diferenciar classes de solos, como também de quantificar diversos componentes, como argila, ferro, titanita, silte e material orgânico. Nessa etapa do estudo, o pesquisador usou um espectrorradiômetro IRIS instalado no laboratório. As amostras de solo são expostas a uma fonte de luz halógena e o sensor capta a energia que reflete nos diferentes comprimentos de onda.

Essas informações são registradas como curvas de refletância, que indicam diversas características do solo, permitindo sua identificação e discriminação. Na medida em que os resultados avançavam, Demattê passou a quantificar os elementos do solo. O estudo de refletância foi feito em paralelo com análises químicas em laboratório, com metodologias tradicionais, que serviram como base de comparação.

A etapa seguinte foi usar o sensoriamento para mapear uma área de 198 hectares no município de Rafard, na região de Piracicaba. Com a ajuda de um GPS, foram marcados os pontos de amostragem, um por hectare. Em cada ponto foram coletadas duas amostras, em profundidades de 0 a 20 cm e de 80 a 100 cm. As 396 amostras obtidas foram analisadas no sensor do laboratório. “Nós procuramos seguir uma rotina já estabelecida entre os agricultores. Eles trazem suas amostras para o laboratório e elas são analisadas pelo método tradicional.

O que nós fizemos foi usar um outro método, também físico, porém, baseado em informações obtidas por sensores sem haver contato com a amostra de terra”, explica o pesquisador. As informações espectrais dessas amostras foram então comparadas com os resultados das análises químicas. “Pudemos observar altíssimas correlações entre os dois métodos para determinar, principalmente, argila, areia, ferro, matéria orgânica e inclusive CTC (capacidade de troca de cátions).”

Só a partir desse ponto Demattê começou a usar as imagens de satélite. As informações de refletância pela imagem de satélite do local da coleta das amostras foram comparadas com as obtidas em análise de laboratório tradicional. “Também obtivemos boas correlações, principalmente para argila e ferro. Isso mostrou que há um potencial enorme no uso de sensores instalados em laboratório e outras plataformas para o estudo do solo”, diz o pesquisador.

Mas o objetivo, pelo menos a curto prazo, não é substituir as análises tradicionais. A idéia é que os mapas obtidos a partir de imagens sejam usados como um instrumento para orientar os agricultores na identificação das classes de solos e suas características físicas e químicas, auxiliando na escolha dos pontos mais adequados para coletar as amostras para análise tradicional de levantamento e fertilidade.

Detalhe do solo
Atualmente, a escolha de locais para coleta de amostras de terra é feita com base nas diferenças de cores, relevo ou tipo de cultivo. “Dessa forma, o agricultor pode estar gastando mais dinheiro em laboratório e insumos porque não coletou amostras nos lugares certos para fins de fertilidade, ou seja, pode estar usando adubo em excesso ou aplicando menos que o necessário, enfim, ele perde em produtividade e degrada o meio ambiente”, ressalta Demattê. Outra vantagem do mapeamento mais detalhado do solo é que ele permite identificar áreas com alto risco de erosão.

Sabendo disso, o agricultor pode fazer o manejo adequado do solo e evitar a perda de áreas produtivas. Por enquanto, os estudos envolvendo sensoriamento remoto não permitem recomendações para fins de fertilidade, ou seja, para identificar os nutrientes presentes no solo. Mas, ao identificar diferenças físicas e algumas químicas, auxiliam no manejo e no planejamento racional do solo transformando-se em uma ferramenta moderna e avançada para a agricultura.

Os projetos
1. Sensoriamento Remoto Aplicado ao Mapeamento da Variabilidade Espacial da Produtividade da Cana-de-Açúcar para Agricultura de Precisão (nº 99/07071-1); Modalidade Linha regular de auxílio à pesquisa; Coordenador Jansle Vieira Rocha – Flagri/Unicamp; Investimento R$ 83.339,61 e US$ 13.837,00
2. Avaliação de Dados Radiométricos Obtidos nos Níveis Terrestree Orbital na Caracterização e Mapeamento de Solos (nº 98/03516-6); Modalidade Linha regular de auxílio à pesquisa; Coordenador José Alexandre Demattê – Esalq/USP; Investimento R$ 28.145,75 e US$ 8.098,00