Cooperativa dos Cotonicultores de Campo Verde - FACUAL

Cooperativa dos Cotonicultores de Campo Verde - COOPERFIBRA
DEPARTAMENTO TÉCNICO
ESTUDO DA VARIABILIDADE ESPACIAL DE ATRIBUTOS DE FERTILIDADE DO
SOLO EM ÁREAS SOB CULTIVO COM ALGODOEIRO (Gossypium hirsutum) NO
MUNICÍPIO DE CAMPO VERDE-MT, UTILIZANDO-SE IMAGENS LANDSAT 5,
CBERS 2 E FOTOGRAFIAS AÉREAS NÃO CONVENCIONAIS
LUIS ALBERTO AGUILLERA
LUIZ CARLOS PEREIRA
MÁRCIO ROCHA FRANCELINO
Campo Verde
Novembro de 2005
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SUMÁRIO
2. REVISÃO DE LITERATURA........................................................ ........ 5
2.1. Uso de imagens de satélite para estudos do comportamento das
culturas agrícolas........................................................................... 5
2.2. Índices de vegetação..................................................................... 6
2.3. Agricultura de Precisão.................................................................. 8
2.3. Gerenciamento por Unidades de Manejo....................................... 9
2.4. Amostragem de solo...................................................................... 9
2.5. Métodos de amostragem de Solo................................................ 10
A. Amostragem em grade......................................................... ...... 10
B. Amostragem regionalizada................................................... ...... 11
2.6. Geoestatística.............................................................................. 11
2.7. Tratamentos Localizados............................................................. 12
3. RELATÓRIO GERAL................................................................... ...... 14
3.1. Produção de imagens NDVI......................................................... 17
3.2. Produção de mapas de variabilidade........................................... 17
3.3. Considerações sobre custo do processo de investigação........... 22
3.4. Fotografias aéreas não convencionais......................................... 23
3.4.1. Calibração da Câmera Digital de Pequeno Formato... ...... 23
3.4.2. Curva de Distorção Radial Simétrica........................... ...... 25
3.4.3. Obtenção de Fotografias Aéreas................................. ...... 28
3.4.4. Georeferenciamento das imagens aéreas ........................ 31
3.4.5. Custos dos trabalhos de levantamento aéreo............. ...... 34
3.5. Mapas de disponibilidade de nutrientes, Diferenças texturais e
intervenção.................................................................................. 36
3.5.1. Considerações sobre os teores de Fósforo (P)..................... 40
3.5.2. Considerações sobre produtividade................................ ...... 42
4. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS............................................. ...... 44
ANEXOS.......................................................................................... ...... 45
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1. INTRODUÇÃO
Muito se tem preconizado sobre a variabilidade espacial de atributos do
solo, sobre a utilização de sensoriamento remoto para estudos do
desenvolvimento de culturas agrícolas e sobre métodos de trabalho discutidos
como Agricultura de Precisão. Ao se propor um estudo tentando englobar os
conceitos de todas essas áreas pretende-se obter informações sobre os
campos de cultura agrícola, neste caso especificamente de campos de cultivo
com o algodoeiro, para subsidiar a divisão dos talhões em zonas de
comportamento diferente quanto ao desenvolvimento da cultura e a partir disto,
delimitar subáreas, que receberiam tratamento diferenciado. Esta proposta é
bem mais simples que a agricultura de precisão, visto que não depende de
maquinaria sofisticada, nem de regulagens eletrônicas em tempo real. Pode-se
utilizar os maquinários já existentes e apenas adaptar o ritmo de trabalho, visto
que as regulagens terão que ser adaptadas a sub-talhões. O processo de
obtenção de informações também será simplificado, pois através de uma
imagem de satélite se obtém as informações que seriam obtidas com um
mapeamento de colheita, com um custo bem inferior. O processo de coleta de
amostras de solo é bastante simplificado em relação ao método para obtenção
de mapas de fertilidade, uma vez que já se definem as zonas de diferenças de
crescimento e nestas áreas se espera encontrar as manchas de fertilidade,
reduzindo
custos
em
relação
à
Agricultura
de
Precisão
atualmente
preconizada.
A utilização de imagens de satélite, no entanto apresenta certas
limitações visto que o processo de obtenção de imagens, depende das
condições de tempo no momento da passagem do satélite. A solução
alternativa apresentada é a Fotografia Aérea. Neste trabalho foi testado um
processo de obtenção de fotografias aéreas não convencional, utilizado-se
máquina fotográfica digital devidamente instalada em uma aeronave comercial
por meio de um suporte adaptável a diversos modelos de aeronaves
existentes, com o objetivo de reduzir consideravelmente os custos do processo
de obtenção de imagens aéreas. Além da obtenção de imagens foi feita uma
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comparação simples e algumas discussões sobre as possibilidades de
utilização destas imagens em estudos de comportamento de cultivos em
campo.
Enfim, no intuito de contribuir com o processo de desenvolvimento de
metodologias para o estudo do solo através de técnicas de sensoriamento
remoto para aplicação no gerenciamento das unidades produtivas foram
realizadas diversas atividades que produziram grande quantidade de
informações, que sem pretensão de serem definitivas estarão sem dúvida
contribuindo de forma incisiva para o desenvolvimento desta área de atividade.
5
2. REVISÃO DE LITERATURA
2.1. Uso de imagens de satélite para estudos do comportamento das
culturas agrícolas
O estudo do comportamento de culturas agrícolas por meio de
sensoriamento remoto, tem sido realizado em diversas instituições de pesquisa
pelo mundo. A base deste estudo está, principalmente fundamentada na
interação entre a radiação eletromagnética e as plantas, especialmente o
dossel vegetativo, que no caso das culturas agrícolas, geralmente ocupa áreas
consideráveis de maneira uniforme. Considerando o Estado de Mato Grosso
onde os cultivos ocupam, em geral, grandes áreas, especialmente o caso do
Algodão, que além de ocupar grandes áreas de cultivo contínuo, ainda se
caracteriza por investimento elevado, podemos considerar que estudos desta
natureza têm grandes possibilidades de obtenção de sucesso.
Segundo citação encontrada em Moreira (2001), os dosséis de culturas
agrícolas exibem, no campo de visada do sensor, quatro componentes com
diferentes propriedades de reflectância óptica: a) vegetação iluminada; b) solo
iluminado; c) vegetação sombreada e d) solo sombreado. A magnitude de cada
um destes componentes varia com diversos fatores entre eles, altura de
plantas, condição fitossanitária, stress hídrico, etc.
O crescimento das plantas também influencia a reflectância de radiação
eletromagnética, conforme se pode constatar na leitura do trecho abaixo:
“É importante salientar que, na região do infravermelho
próximo, a quantidade de radiação refletida por várias camadas
de folhas é bem maior do que a refletida por uma única folha.
Isto ocorre devido a um fenômeno, denominado por Knipling
(1970), de fator de compensação e por Hoffer (1978), de
reflectância aditiva. Este efeito foi demonstrado na prática por
Myers (1970), estudando a reflectância de folhas de algodão
nas faixas do visível e infravermelho próximo”. (Moreira, 2001)
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2.2. Índices de vegetação
Com a evolução do sensoriamento remoto, foram colocados em órbita
satélites com sistemas sensores capazes de obter informações expectrais dos
alvos da superfície da terra, em várias bandas do expectro eletromagnético.
Este aumento do número de bandas espectrais aumentou consideravelmente o
número de dados sobre os alvos a serem analisados, aumentando assim o
trabalho de análise desses dados. (Moreira, 2001)
O índice de vegetação é obtido através da transformação de dados de
duas ou mais bandas espectrais, podendo ser calculado pela razão, diferença
ou combinação linear destes dados. Este índice pretende ressaltar o sinal da
vegetação ao mesmo tempo em que minimiza os efeitos da variação na
irradiância solar e do solo, para que as avaliações de biomassa, estresse
hídrico, sanidade e produtividade de uma cultura agrícola possam ser
realizadas. Pode ser calculado através do valor de saída da tensão do sensor
(V), radiância (L), reflectância (p) ou nível de cinza da imagem (Sugawara,
2001).
A utilização de índices de vegetação a partir de imagens de satélite
utilizam a combinação das bandas 4 e 5, no caso do Landsat 7, obtendo-se
assim um mapa de valores correspondentes ao resultado de uma operação
matemática. As bandas referidas apresentam os valores de reflectância dos
alvos na faixa espectral do Vermelho (V) e do Infravermelho Próximo (IVP).
Sobre isso pode-se ler em Sugawara (2001):
“Segundo Guyot (1990), Ponzoni e Disperati (1995), a energia
radiante interage com a folha principalmente por absorção, na
região do vermelho (V), devida a presença de clorofila,
resultando em baixos valores de reflectância enquanto no
Infravermelho próximo (IVP), a absorção é pequena e há um
considerável espalhamento interno. Estas diferenças de
resposta apresentadas pela vegetação entre V e IVP, dão base
para o cálculo da maioria dos índices de vegetação existentes”.
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A assinatura espectral característica de uma vegetação verde e sadia
mostra um evidente contraste entre a região do visível, especificamente no
vermelho, e do infravermelho próximo. Em geral, pode-se considerar que
quanto maior for o contraste entre as assinaturas espectrais na região do
vermelho e infravermelho próximo, maior vigor vegetativo da vegetação na área
imageada. Este é o princípio em que se baseiam os índices de vegetação que
combinam a informação espectral nestas duas bandas do espectro
eletromagnético, (Shimabukuro et al., 1999).
Na opinião de vários pesquisadores, dentre eles podemos citar Chen et
al. (1986), Vygodskaya et al. (1989) e Wiengand et al. (1991), o emprego de
índices de vegetação, para caracterizar e quantificar um determinado
parâmetro biofísico de culturas agrícolas, tem duas grandes vantagens: a)
permite reduzir a dimensão das informações multiespectrais, através de um
simples número, além de minimizar o impacto das condições de iluminação e
visada; e b) fornece um número altamente correlacionado aos parâmetros
agronômicos. Além disso, Pinter Jr. et al. (1985) comentam que o estudo do
comportamento espectral de alvos agrícolas, através da razão entre bandas
espectrais (índices de vegetação), é mais indicado do que o emprego separado
de dados espectrais em cada banda do sensor porque controla os erros
introduzidos nas estimativas da radiância pela resposta lambertiana dos alvos
agrícolas. Os índices de vegetação têm sido empregados com grande sucesso
nos estudos por caracterizar parâmetros biofísicos da vegetação, tais como:
índice de área foliar verde (Holben et al., 1980; Asrar et al., 1984; Hatfield et al.,
1985; Clevers, 1989), fitomassa (Tucker, 1979; Green, 1987; Gallo et al., 1985;
Prince, 1991), radiação fotossinteticamente ativa abvsorvida (Wiegand et al.,
1974; Asrar et al., 1984; Hatfield et al., 1984; Seller, 1985) e produtividade
(Asrar et al., 1985) [Parágrafo extraído de Sugawara, 2001].
Segundo Sugawara, 2001, os índices de vegetação obtidos através de
sensoriamento remoto, devido às suas características na faixa do infravermelho
próximo, possuem correlação com o IAF, podendo assim ser utilizados no
acompanhamento de uma cultura agrícola. O índice de área foliar (IAF),
determinado pela razão entre a área foliar da planta e a área de solo disponível
à planta, é um índice importante na avaliação do desenvolvimento vegetal, já
que a fotossíntese é realizada em seus órgãos verdes.
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2.3. Agricultura de Precisão
Um mundo globalizado e cada vez mais competitivo tem levado as
empresas das mais diversas áreas da economia a rever processos e
modernizar a gerência de suas atividades sob pena de perder sua fatia de
mercado. A agricultura não tem conseguido se manter a margem dessa onda
que se propaga por todos os setores da economia.
Dentre as propostas que se tem apresentado merece destaque a
Agricultura de Precisão que é uma proposta para permitir que, se processe o
tratamento de grandes áreas com o mesmo cuidado localizado que, um
pequeno agricultor trabalha sua “roça”: Palmo-a-Palmo, e associando a esse
cuidado, todo o conhecimento acumulado pelas ciências agrárias até hoje.
A idéia básica é de que o agricultor possa inicialmente “identificar as
manchas” de altos e baixos de cada talhão e depois vir a administrar essas
diferenças.
Em geral tem-se iniciado o processo, mapeando-se a variabilidade da
produtividade da cultura. Na seqüência faz-se uma investigação detalhada da
área de cultivo em busca de explicações para cada mancha de alta ou baixa
produtividade. Por ultimo parte-se para o tratamento localizado do(s), fator(es)
considerado(s) como causa(s) da variabilidade.
Alguns resultados têm sido apresentados e demonstram conclusões
divergentes. Os americanos e europeus têm alertado para o fato de que em
grãos em geral, como culturas de baixo valor agregado, a rentabilidade da
Agricultura de Precisão é menos evidente que em culturas mais nobres e
intensas.
O caminho percorrido até aqui permite que se faça algumas
considerações e que se estabeleçam algumas verdades:
1) As lavouras não são uniformes;
2) Os mapas de colheita são um instrumento para obtenção dessa
informação
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3) A repetição do acompanhamento da variabilidade da produtividade ao
longo dos anos, com diferentes variedades, culturas e toda a influência de
clima que muda ano após ano, e de suma importância.
4) Sem a investigação adequada não se pode falar em tratamento
localizado em cada mancha do talhão.
5) A elaboração dos mapas e a dosagem diferencial, a campo, são os
grandes desafios para a expansão dessas técnicas.
2.3. Gerenciamento por Unidades de Manejo
Uma tendência bastante recente e muito provável de ser o caminho do
futuro é o gerenciamento por unidades de manejo.
Assumindo que as manchas existem e que conhecendo-as podemos
melhorar as técnicas de manejo da lavoura, deve-se lançar mão de
ferramentas que permitam definir essas unidades. Para isso podem ser
utilizados os mapas de produtividade, as fotos aéreas ou videografia em
infravermelho, a amostragem de solo em grade e outras técnicas.
Definidas essas unidades, passa-se a criar subdivisões virtuais nos
talhões que são as bordas dessas unidades que são diferenciadas entre si por
algum critério ou fator. Desse ponto para frente as táticas de gerenciamento
devem ser mudadas e todos os princípios da agricultura de precisão podem ser
aplicados, porém sem tanta sofisticação de equipamentos.
2.4. Amostragem de solo
A análise química de solo é uma tentativa de mensuração da quantidade
de nutrientes disponíveis às plantas.
Tão importante quanto a análise das características químicas e
granulométricas do solo é o procedimento que gera as amostras enviadas ao
laboratório. Em Agricultura de Precisão, esse conceito está sendo, em boa
parte, revisto.
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Na prática da agricultura pela média, a amostragem é feita com a
preocupação de que uma amostra seja representativa de um universo bastante
grande. Normalmente se procura caracterizar um talhão ou até a propriedade
inteira com uma amostra composta de várias sub-amostras extraídas em um
caminhamento aleatório no campo.
Ao referirmo-nos a Agricultura de Precisão, devemos pensar em
identificar as características do solo com um grau de detalhamento muito
maior. É necessário que se tenha uma quantidade de informação suficiente
para identificar a variabilidade espacial de cada componente da fertilidade e da
textura do solo. A meta é se obter o que denomina-se de mapas de solo. Para
isso é necessário um procedimento especial de retirada de amostras e subamostras e também a localização delas em campo, o que não é mais
puramente ao acaso.
2.5. Métodos de amostragem de Solo
Com a viabilização de novas tecnologias, a aplicação do fertilizante em
taxas variáveis e localizadas, passa a ser uma possibilidade real. Esta
possibilidade de mudança no método de aplicação vai exigir uma mudança no
processo de amostragem do solo buscando-se identificar a variabilidade
espacial da fertilidade dentro dos limites do talhão. Para tanto é necessário
obter-se um número considerável de amostras em pontos de localização
conhecida.
Para tanto existem alguns métodos e variações deles para se fazer
amostragem.
A. Amostragem em grade
Esta técnica de amostragem consiste na divisão do talhão, ou
propriedade em células (quadriculas), onde se procede a amostragem. Existem
diversas formas de se operacionalizar a Amostragem em Grade.
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A.1. Amostragem pontual  Divide-se o talhão em células virtuais,
com auxilio de mapas digitais onde se procede a definição do ponto de coleta
dentro da célula, também de maneira virtual, no mapa digital. Normalmente se
estabelece que o ponto de coleta será o centro da célula para facilitar a
navegação, em campo, da equipe de coleta.
A.2. Amostragem por célula  Está técnica difere-se da anterior
apenas pelo fato de não estabelecer um ponto de amostragem fixo dentro da
célula de coleta.
O tamanho das células é outro ponto a ser considerado, no Cerrado
brasileiro, onde as amostras são feitas em talhões de 200, 500 ha, células com
150 m de lado, equivalentes a 0,44 amostras/ha, já representariam um grande
avanço. Nos EUA tem sido feitas amostragens entre 1 e 2,5 amostras/ha
B. Amostragem regionalizada
É um método alternativo à amostragem em quadrículas. Ao invés de se
utilizar uma grade amostral, utiliza-se um mapa de solos se a escala permitir,
ou mesmo os indicadores de variabilidade como o mapa de produtividade e
outros, para selecionar os locais de amostragem. Este método resulta em
coleta de amostras em diferentes espaçamentos ao longo do campo, mais
relacionados às evidências de algum indicador e menos geométricos.
2.6. Geoestatística
Quando uma quantidade muito grande de dados é coletada, como é o
caso do mapeamento de colheita, onde são coletados pontos amostrais a cada
um ou dois segundos, técnicas de suavização podem ser utilizadas para
evidenciar as tendências no mapa. Porém, quando os dados são esparsos,
como nas amostragens de solo, precisamos de técnicas de interpolação par
produzir mapas dos componentes da fertilidade, ou da textura, por exemplo.
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Alguns métodos de interpolação são muito comuns em Agricultura de
Precisão, como Vizinho mais próximo, Média local, Inverso da distância a uma
potência, Contorno, entre outros.
A Krigagem é um dos mais flexíveis e complexos métodos de
interpolação e extrapolação de valores par quase todos os tipos de dados. Em
termos gerais, a Krigagem é o método mais recomendado. No entanto, com
grande quantidade de dados pode se tornar um método bastante demorado.
Sua utilização requer o tratamento preliminar dos dados através da geração de
um modelo de variabilidade espacial denominado de semivariograma. Após a
geração deste modelo, a interpolação é feita usando os mesmos princípios dos
outros métodos.
O semivairograma é um modelo que expressa o quanto um dado fator
varia espacialmente com a distância. Para se obter esse modelo em uma área,
são calculadas as semivariâncias como uma combinação de todos os pontos
amostrais.
Do semivariograma extrai-se alguns parâmetros necessários ao
entendimento da variabilidade espacial do conjunto de dados. O alcance é a
distância a partir da qual a variabilidade não é mais relacionada a distância. O
efeito pepita é a variação ao acaso, natural do fator sendo avaliado e a parte
plana do gráfico representa a semivariância máxima do conjunto de dados
2.7. Tratamentos Localizados
A base de tudo isso está na analise da variabilidade espacial dos fatores
de produção, e nesse caso tem sido dada especial atenção àqueles
relacionados ao solo. A partir dessa análise as decisões devem ser tomadas
para que então se possa fazer a prescrição das operações e aplicação dos
insumos de uma forma localizada e com dosagens precisas (Molim, 2001, p.).
Segundo Molim, (2001) o princípio de doses com base em demanda
localizada tem um forte apelo ambientalista. Os excedentes de fertilizantes e
defensivos, especialmente herbicida, são vistos como grandes vilões do
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desequilíbrio do meio ambiente no mundo moderno. Assim, a aplicação dosada
e localizada desses insumos é um avanço significativo na busca de um novo
padrão de qualidade na agricultura. No Estado de Mato Grosso tem-se
buscado o estabelecimento de um padrão de certificação para o Algodão, o
Mato Grosso Cotton Quality, onde um dos parâmetros de avaliação diz
respeito à questão ambiental, conforme trecho abaixo:
“... o Programa de Certificação da Qualidade do Algodão de
Mato Grosso, O Matogrosso Cotton Quality, aberto a todos
os produtores interessados, objetivando implementar e dar
suporte aos sistemas de controle de qualidade, que serão
instalados em todos os setores do agronegócio do algodão, a
fim de gerir os processos produtivos da cadeia têxtil, do campo
à indústria, que vão desde o desenvolvimento da semente;
preparo do solo; abertura de áreas; manejo com defensivos,
monitorando
seu
impacto
ambiental;
manejo
com
fertilizantes...” (Simpósio, 2000)
As técnicas de aplicação localizada de fertilizantes e de defensivos têm
sido as duas áreas de maior concentração de esforços em pesquisa e
desenvolvimento tecnológico.
Para o manejo da variabilidade de campo, para simplificar, pode-se
considerar duas estratégias: controle automático ou por mapa.
O controle automático implica em uma ou mais variáveis sendo medidas
por sensores e esse sinal controlando o aplicador. Como o sensoriamento e a
aplicação são executados ao mesmo tempo, o processo deve ser rápido e
preciso para que a dose desejada ou intensidade de interferência da operação
seja aplicada no local certo.
O sistema de aplicação localizada de insumos ou operação controlada
por mapa divide o talhão em isolinhas ou células e a quantidade a ser aplicada
varia em função dessas divisões. Para a geração dos mapas de aplicação ou
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interferência, se faz necessário uma grande quantidade de dados a serem
coletados, armazenados e manipulados. Além disso, a precisão depende da
proximidade entre os pontos amostrais. O método exige obrigatoriamente o uso
de GPS, para localização dos pontos amostrais, demarcação dos subtalhões e
para equipar o veiculo aplicador, quando for o caso.
Por outro lado o controle por mapas permite planejamento e decisões
anteriores à aplicação dos insumos ou operação de intervenção. E possível se
planejar a aquisição do insumo e o abastecimento da operação, pois as
quantidades a serem aplicadas são previamente conhecidas.
3. RELATÓRIO GERAL
O atendimento dos objetivos propostos neste trabalho demandou a
realização de diversas atividades. Passa-se neste relatório a descrição das
atividades realizadas, na apresentação dos resultados obtidos em cada
atividade e sua conseqüente discussão e interpretação.
O objetivo principal do projeto foi a obtenção de mapas de variabilidade
espacial de atributos do solo, em lavoura de algodão utilizando-se de imagens
de satélite como ferramenta para a demarcação prévia de áreas com
diferenças no comportamento da cultura em campo.
A busca deste objetivo exigiu a obtenção e análise de diversas imagens
de satélites, seu processamento e interpretação dos resultados destes
processamentos, o que levou a obtenção de mapas que representam,
inicialmente, a variabilidade no comportamento espectral da cultura, visto que
ao analisar a imagem de satélite a informação disponível diz respeito a
quantidade de energia refletida pela cultura, na faixa espectral da imagem em
estudo.
A primeira atividade desenvolvida foi a obtenção das imagens
necessárias. Para este fim foram obtidas as imagens de satélite descritas na
Tabela 1.
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Tabela 1.
Imagens de satélite adquiridas para processamento,
interpretação e produção de mapas de variabilidade espectral.
Satélite/Sensor
Órbita/Ponto
Bandas Utilizadas
Data Aquisição
CBERS2/CCD
164/117
2, 3, 4¹
06-04-2005
CBERS2/CCD
164/117
2, 3, 4¹
28-05-2005
CBERS2/CCD
165/117
2, 3, 4¹
26-06-2005
Landsat 5
225/71
3, 4, 5²
16-05-2005
¹ Banda 2 0,52 a 0,59 µm Banda 3  0,63 a 0,69 µm Banda 4  0,77 a 0,89 µm;
² Banda 3 0,63 a 0,69 µm Banda 4  0,76 a 0,90 µm Banda 5  1,55 a 1,75 µm;
Em seqüência a obtenção das imagens de satélite foi realizou-se o
georeferenciamento das mesmas, obtendo-se assim uma imagem com
coordenadas referentes a um sistema geodésico, o que proporcionou a
localização em campo, das áreas marcadas na imagem. Para a visualização
das áreas de estudo, foram produzidos mapas imagem com cada uma das
imagens obtidas o que se pode verificar nos mapas dos Anexos 1 a 4.
Estes mapas se prestam a localização das áreas de estudo, bem como
podem ser feitas, a partir deles, algumas observações sobre o comportamento
espectral da cultura.
No mapa do Anexo 1, cuja imagem foi obtida pelo satélite em sua
passagem no dia 06-04-2005, pode ser observado que não existe contraste na
tonalidade de verde, o que pode ser observado nas regiões da imagem não
cobertas por nuvens. Esta observação se explica pela alta reflectância que o
algodoeiro possui em sua fase vegetativa para o comprimento de onda do
infravermelho próximo, que no caso se refere a banda 4 no satélite CEBERS2,
a qual está associada na imagem, a cor Verde. A cultura do algodoeiro neste
trabalho foi semeada no início do mês de Dezembro, estando na data de
passagem do satélite, para o mapa do Anexo 1, em pleno desenvolvimento
vegetativo o que proporcionou uma alta reflectância da cultura não havendo
portanto nenhuma desuniformidade visível na área nesta data.
No mapa do Anexo 2, cuja imagem foi obtida pelo satélite no dia 28-052005, pode ser observado que existem diferenças de tonalidade principalmente
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observadas na coloração verde que corresponde a Banda 4 do Sensor
utilizado, a qual é utilizada para destacar a cobertura vegetal do terreno. Essa
revelação de desuniformidade visível na área permite concluir que existe
diferença de comportamento espectral da cobertura vegetal da área de estudo,
que no caso se refere a cultura do algodoeiro. Considerando que cada talhão
possui a mesma variedade plantada na mesma data e submetida aos mesmos
tratos
culturais
seria
de
se
esperar
que
não
houvesse
nenhuma
desuniformidade com relação ao comportamento espectral do alvo, no caso a
cultura. A possibilidade da observação descrita, se deu devido ao fato de que
as folhas interagem com a radiação de forma diferente conforme a cultura
avança em seu ciclo rumo a maturidade.
Conforme se pode verificar no gráfico da
senescentes
é
menor
principalmente
no
a reflectância de folhas
infravermelho
próximo,
que
corresponde a banda 4 tanto no satélite CEBERS quanto no Landasat 5, o que
acaba por se apresentar na imagem como pixels de tons de cinza mais
escuros. Como o dossel apresenta o efeito aditivo de reflectância a presença
de quantidade considerável de folhas em processo de senescência, vai
influenciar a imagem de satélite apresentando áreas mais escuras onde houver
maior quantidade de folhas em processo de senescencia.
A senescência de folhas é um processo natural no amadurecimento de
qualquer planta, portanto não representa por si, um problema na cultura. No
entanto se parte de um talhão que deveria apresentar uniformidade total
começa a entrar na fase de maturação antecipadamente, em relação ao
restante da área pode se tratar de algum tipo de problema que atinge
especificamente aquela área do talhão. Está maturação diferenciada pode
estar relacionada a diferenças de disponibilidade de nutrientes no solo o que
estaria interferindo no metabolismo das plantas.
Neste caso se passou a próxima etapa deste trabalho que foi a
elaboração das Imagens NDVI, as quais por possuírem correlação com o
índice de área foliar da cultura, foi escolhida como base para análise do
comportamento espectral do algodoeiro na área de estudo, e conseqüente
elaboração de mapas de variabilidade.
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3.1. Produção de imagens NDVI
Após aquisição e georeferenciamento das imagens foi calculada a
imagem NDVI da área de estudo a partir das imagens em todas as datas. As
imagens obtidas encontram-se nos Anexos 5 a 8.
As imagens NDVI apresentam correlação com o Índice de Área Foliar
sendo portanto um indicador mais apropriado para a confecção dos mapas de
variabilidade.
A observação da imagem NDVI, do dia 06-04-2005, confirma os
resultados discutidos na secção anterior. Não foi possível determinar
contrastes na reflectância na área da cultura. Os contrastes apresentados na
imagem referem-se as regiões cobertas com nuvens, as quais não
representam diferenças devido ao comportamento espectral da cultura.
A imagem NDVI obtida de imagens do satélite Landsat 5, Anexo 8, não
apresenta diferenças em relação aos NDVI obtidos apartir de imagens do
Satélite CEBERS2, o que representa equivalência entre as informações obtidas
dos dois satélites.
Neste caso se passou a próxima etapa deste trabalho que foi a
elaboração do mapa de variabilidade, o qual representa um mapa de
investigação de problemas em campo, especificamente neste caso problemas
relacionados ao solo da área de estudo.
3.2. Produção de mapas de variabilidade.
O mapa de variabilidade principal foi produzido a partir da interpretação
da imagem NDVI do dia 28-05-2005, Anexo 6, em conjunto com a interpretação
do Mapa Imagem (Anexo2). Este mapa é apresentado no Anexo 9. O referido
mapa apresentou uma demarcação de 3 regiões distintas no talhão Gavião, 3
no talhão Jacaré e 4 regiões no talhão Galo. Estas regiões foram marcadas por
meio de linhas confeccionadas no Software SPRING 4.1, sobre as imagens
NDVI e RGB Georeferenciadas, obtendo-se portanto linhas compostas por
pontos com coordenadas no Sistema UTM. Estas linhas foram exportadas para
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um formato adequado a utilização no Software GPS – Track Maker, de onde
foram exportadas para um aparelho GPS, o qual foi utilizado para localização
das áreas de coleta de amostras de solo em campo.
A classificação das sub-áreas demarcadas no mapa de variabilidade foi
realizada arbitrariamente levando-se em consideração a intensidade visual dos
tons de cinza distinguíveis na imagem NDVI, sendo apontados alguns detalhes,
como a mancha Galo-M3 e a Gavião M2, que foram demarcadas com auxilio
da interpretação do Mapa Imagem (Anexo2). Este critério foi adotado por que
em geral é o que permite a demarcação de áreas de maneira mais detalhada, e
em coerência com a realidade das operações de campo, tanto no que tange
aos procedimentos de coleta de amostras de solo, como quanto aos
procedimentos futuros de intervenção. Na utilização de interpretação visual é
possível contar com a experiência do analista e também com a participação
dos profissionais diretamente envolvidos com as operações de campo na
fazenda, como consultores, gerentes, técnicos e proprietários das áreas que,
devido ao profundo conhecimento do histórico das áreas podem dar grande
contribuição na interpretação das imagens, principalmente o mapa imagem,
colorido.
Foram também adotados outros processos de obtenção de mapas de
variabilidade, sendo estes procedimentos automatizados. Foi produzido um
mapa a partir do processo de fatiamento dos valores de cinza dos pixels da
imagem NDVI, realizado pelo Software SPRING 4.1, e é mostrado no Anexo
10. Ao se observar este mapa, e compará-lo ao mapa de variabilidade obtido
por análise visual, pode ser constada uma equivalência das áreas marcadas no
Talhão Jacaré. No entanto nos talhões Galo e Gavião, a técnica do fatiamento
foi menos sensível às diferenças, demarcando uma quantidade menor de
diferentes áreas.
Esta diferença favorece a decisão de adotar o mapa obtido por
interpretação visual, visto que apresenta maior número de áreas a serem
amostradas. Como o aumento de duas áreas de coleta representa apenas
duas amostras a mais, não sendo significativo o aumento de custo e de esforço
de coleta, é vantajosa sua investigação, pois são de tamanho considerável,
para os padrões da cultura do algodoeiro, e seria muito mais danoso deixar de
19
interferir em uma área que necessita de interferência do que investigar a área e
constatar apenas a não necessidade desta interferência.
Além do mapa de Fatiamento, foi realizada uma análise geoestatística
dos valores de cinza dos pixel da Imagem NDVI. Os resultados desta análise
estão descritos nos gráfico da Figura 1.
Pode ser observado que os dados tiveram ajuste a um modelo
geoestatístico, com coeficiente de determinação de 92,2 %, o que representa
um ajuste significativo. O gráfico da Figura 2, plotando os dados observados
contra os dados estimados pelo modelo geoestatistico, serve para avaliar a
adequabilidade do modelo, pois quanto mais este gráfico se ajustar a uma reta,
melhor será a adequabilidade do modelo de estimativa dos valores obtido. No
caso pode ser observado pelo gráfico que houve uma adequabilidade elevada
do modelo obtido.
Variograma isotrópico
Semivariância
128
96
64
32
0
0.00
855.10 1710.21 2565.31 3420.41
Distância (h)
Exp. (Co=26,5; Co+C=133,6; a=1140,14; r2=0,922; SQR=4854; C/(Co/C)= 0,802)
Figura 1.
Semivariograma obtido da análise geoestatística dos valores
de cinza de uma imagem NDVI, obtida de imagens de satélite
do dia 28-05-2005, para os Talhões Gavião, Jacaré e Galo, da
Fazenda Tucano, Campo Verde-MT.
Dados observados Pixel
20
223.000
210.500
198.000
185.500
173.000
173.000185.500198.000210.500223.000
Dados estimados Pixel
Coef Reg = 1.047 (SE = 0.002, r2 =0.959, y inter = -9.878, SE Pred 1.761)
Figura 2. Plotagem dos valores observados contra os valores estimados
pelo Modelo obtido na análise geoestatística dos valores de
cinza de uma imagem NDVI, obtida de imagens de satélite do
dia 28-05-2005, para os Talhões Gavião, Jacaré e Galo, da
Fazenda Tucano, Campo Verde-MT.
A obtenção de modelo adequado permitiria estimar os valores de cinza
em uma determinada posição dentro da área de estudo com alta confiabilidade.
No entanto na prática de uso na agricultura, é necessário que se tenha um
mapa destes valores e que se possa, deste mapa, selecionar áreas com
diferenças e localiza-las no campo, a fim de se proceder as intervenções
necessárias.
Com este intuito, após a análise geoestatística foi confeccionado o mapa
resultante da Krigagem destes dados que se encontra no gráfico da Figura 3.
Pode ser observado neste mapa que a metodologia distinguiu sub-áreas de
forma semelhante a técnica do fatiamento. Valendo aqui as mesmas
considerações feitas quanto a referida técnica.
21
Pixel
8314000
8313500
8313000
8312500
741000
742000
743000
744000
222
218
214
210
206
202
198
194
190
186
182
178
174
Figura 3. Mapa de Krigagem, obtido da análise geoestatística dos valores
de cinza de uma imagem NDVI, obtida de imagens de satélite
do dia 28-05-2005, para os Talhões Gavião, Jacaré e Galo, da
Fazenda Tucano, Campo Verde-MT.
A partir dos dados mostrados pode-se considerar que a utilização de
técnicas automatizadas tende a fornecer, informações semelhantes, o que
pode ser observado comparando-se os mapas obtidos por Fatiamento e por
Krigagem, ambos produzidos a partir da imagem NDVI.
O mapa de variabilidade utilizado para investigação de campo,
apresenta uma área a mais no talhão galo e uma área a mais no talhão gavião.
Esta área foi incluída na investigação pois pode ser distinguida das demais
quando se analisa a imagem colorida (Mapa Imagem (Anexo2)), que é formada
simultâneamente por três bandas de imagem de satélite.
A decisão sobre qual mapa utilizar para o estudo das áreas deve seguir
critérios de adequação as condições de trabalho em campo. Não tem sentido
prático a investigação de mancha de área muito reduzida. Também não se
deve desprezar o estudo de áreas consideráveis por economia de recursos
com o processo de análise de solo, pois isso pode resultar em um tratamento
insuficiente da área e conseqüente perda de eficiência da metodologia. Além
do mais esta técnica já esta proposta como uma técnica capaz de simplificar o
processo de análise de solo, em relação aos procedimentos de mapeamento
da fertilidade do solo, que são geralmente muito dispendiosos.
22
3.3. Considerações sobre custo do processo de investigação
Com relação ao custo de amostragem e análise de solo deve-se
considerar como base o que se preconiza sobre o mapeamento de fertilidade
do solo da Agricultura de Precisão Clássica, que tem sido feito com um mínimo
de 1 amostra para cada 10 hectares. Neste caso na área deste projeto deverse-ia coletar 40 a 45 amostras. No caso do uso de imagens como préselecionador de subáreas de comportamento diferenciado da cultura, esta
coleta foi reduzida para 10, o que se pode considerar uma economia razoável
de esforço de coleta e de recursos financeiros investidos.
Com relação ao custo de amostragem e análise de solo deve-se
considerar como base o que se preconiza sobre o mapeamento de fertilidade
do solo da Agricultura de Precisão Clássica, que tem sido feito com um mínimo
de 1 amostra para cada 10 hectares. Neste caso na área deste projeto deverse-ia coletar 40 a 45 amostras. No caso do uso de imagens como préselecionador de subáreas de comportamento diferenciado da cultura, esta
coleta foi reduzida para 10, o que se pode considerar uma economia razoável
de esforço de coleta e de recursos financeiros investidos.
Com relação a utilização da análise visual ou automatizada, pode ser
observado que a análise automatizada reduziria as coletas para 8 áreas, o que
se pode considerar uma redução insignificante diante da possibilidade de se
excluir informação importante sobre as áreas que não seriam amostradas, logo
se pode recomendar que se adote o mapa mais detalhado, obtido pelas duas
técnicas em conjunto.
23
3.4. Fotografias aéreas não convencionais
3.4.1. Calibração da Câmera Digital de Pequeno Formato
A. Distorções
Entre os vários tipos de aberrações geométricas causadas pelo formato
das lentes que compões o sistema de lentes da câmera, a única que afeta a
posição dos objetos imageados é a distorção (TOMMASELLI, 2000). Há dois
tipos, a distorção radial simétrica e a distorção descentrada.
B. Distorção radial simétrica
A distorção radial simétrica ocorre devido à refração sofrida por um raio
de luz ao atravessar uma lente e afeta regularmente os pontos da imagem, a
partir do ponto principal de simetria (TOMMASELLI, 2000). Isso ocorre devido
às lentes serem fabricadas numa forma circular (SILVA, 2002). A Figura 2
mostra um raio de luz que antes de atravessar a lente, forma um ângulo α com
o eixo ótico, ao atravessá-la forma um ângulo α+δα, causando um
deslocamento δr na posição da imagem.
r
δα
α
x
α
c
Figura 2 – Representação simplificada da distorção radial simétrica (ANDRADE,
1998).
24
C. Distorção Descentrada
A distorção descentrada é causada pelo não–alinhamento dos eixos
ópticos dos componentes da objetiva de uma câmera (TOMMASELLI, 2000),
sendo composta pelas distorções tangencial e radial assimétrica (SILVA, 2002).
A distorção descentrada não é modelada freqüentemente porque sua
contribuição é muito menor que distorção de lente radial (EOS, 1999). Ela é
necessária somente para medidas de alta precisão. Muitas máquinas
fotográficas métricas só vêm com os parâmetros de distorção radiais e
geralmente fixam os parâmetros descentrados P1 e P2 para zero.
Para estes parâmetros foi calibrada uma câmera digital de pequeno
formato Sony modelo F717. Como a câmera não é métrica, foi necessário
determinar suas distorções radiais e descentradas, ou seja, realizar sua
calibração. Para isso foi utilizado o método das Câmeras Convergentes. Para
este método é necessário apenas um campo de calibração, que pode ser uma
parede com alvos de posição conhecida. Para este trabalho foi utilizado o
campo de calibração existente na parede externa do ginásio poliesportivo da
Universidade Federal de Viçosa. As coordenadas dos alvos foram obtidas
através de uma interseção avante, medidas com dois teodolitos, obtendo-se as
coordenadas X, Y,Z. De posse de todas as coordenadas, foi feita uma
translação dos eixos para um ponto escolhido como nova referência,
considerando-se os eixos paralelos, orientados nas mesmas direções e sem
deformações.
Para cada conjunto foram obtidas 12 fotografias do campo de calibração,
divididas em três posições em relação à parede: 4 à esquerda, 4 no centro e 4
na direita, aplicando em cada uma das 4 fotografias, um ângulo de rotação
diferente, ou seja, uma sem rotação (0º), outra rotacionada em 90º (no sentido
anti-horário), outra em 180º e outra em 270º (90º no sentido horário) (Tabela 1).
25
Tabela 2. Posição das fotos do campo de calibração da UFV
FOTO
POSIÇÃO ÂNGULO
FOTO
POSIÇÃO ÂNGULO
1
Esquerda
0º
7
Centro
180º
2
Esquerda
90º
8
Centro
270º
3
Esquerda
180º
9
Direita
0º
4
Esquerda
270º
10
Direita
90º
5
Centro
0º
11
Direita
180º
6
Centro
90º
12
Direita
270º
Foram lidos 62 pontos em cada foto, com duas repetições para obter
média e desvio padrão, totalizando 4.464 leituras, determinando as
coordenadas X e Y de cada ponto da imagem. As leituras foram realizadas no
programa Geomatica FreeView.
O processamento foi realizado em programa desenvolvido pelo
Departamento de Geodésia da UFPR, em plataforma MATLAB, que utiliza o
método das Câmeras Convergentes.
Determinações Obtidas
Distância Focal Calibrada :
C’ = 35,977 mm +/- 0,041 mm
3.4.2. Curva de Distorção Radial Simétrica
A curva representada no gráfico abaixo, mostra que a distorção radial
simétrica aumenta de acordo com o afastamento do ponto principal, porém
apresenta uma estabilidade a partir de 30 mm para valor próximo de 0,25 mm.
Isso representa que todos os erros a partir desta distância serão semelhantes.
Como o tamanho do pixel na matriz do CCD da câmera é de cerca de 15 µm1,
a não compensação da distorção radial simétrica, ocasionará um erro de cerca
de 17 pixels. Considerando a resolução geométrica de 0,42 metros, obtida no
presente levantamento aerofogramétrico, isso representou aproximadamente 7
metros no terreno, erro que não influencia significativamente as medidas e
demarcações a serem realizadas a campo utilizando a fotografia como
referência.
1
Valor estimado, pois o tamanho físico do pixel do scanner SprintScan 45, pois a Polaroid não fornece
este dado. Este é considerado um valor comum entre os scanner com resolução até 2500 dpi.
26
Figura 4. Curva de Distorção Radial Simétrica
O gráfico vetorial de distorção radial simétrica mostra que existe uma
distribuição quase que regular da distorção nos extremos da imagem, sendo
um pouco mais concentrada ao longo das coordenas X quando comparada
com o eixo Y (Figura 5).
Pode-se verificar no gráfico vetorial da Figura 6, o comportamento da
distorção descentrada. A distorção descentrada compensaria um pouco a
distorção radial simétrica ao longo do eixo Y, levando ao aumento da distorção
na parte inferior do eixo de X. Com os valores do ponto principal (x0 e y0)
negativos, o centro da projeção está translocado um pouco a esquerda inferior
do centro da imagem
O procedimento de calibração da Máquina fotográfica mostra que sua
utilização para obtenção de fotografias aéreas mantém a integridade da
informação em níveis aceitáveis mesmo sem a utilização de procedimentos de
correção matemática das distorções provocadas pela disposição e forma de
seu sistema focal.
27
Figura 5. Gráfico vetorial de distorção radial simétrica
Figura 6. Gráfico vetorial de distorção descentrada
28
3.4.3. Obtenção de Fotografias Aéreas
O procedimento para obtenção das imagens aéreas foi divido em 3
etapas: 1) Vôo aerofogramétrico para obtenção das fotografias aéreas da áreas
de estudo; 2) Obtenção de imagens aéreas pela confecção do mosaico das
fotografias e 3) georeferenciamento das imagens aéreas;
A. Vôo aerofogramétrico
Para realização do vôo aerofotogramétrico foi necessário a definição
prévia das linhas de vôo, altura de vôo e velocidade da aeronave. Com base na
altura de vôo definida e de posse da distância focal calibrada da máquina
fotográfica pode-se calcular a escala média das fotografias obtidas através da
equação:
e=
f
Equação 1
h
Esta informação permite o cálculo de recobrimento da área de cada foto,
que vai definir, em conjunto com a velocidade da aeronave, o tempo de disparo
automático da fotografia.
Para o seguinte trabalho a definição da área de vôo foi feita com base na
localização dos talhões de estudo em uma imagem de satélite, georeferenciada
e também no contorno do talhão, feito em campo com o auxilio de um aparelho
GPS de navegação. Ficou estipulado um quadro de 2,4 X 5,0 Km, abrangendo
todos os talhões como área de vôo.
A utilização da Equação 1, definiu a escala da fotografia em:
e=
f
0,035977
1
1
⇒e=
⇒e=
⇒e~
=
⇒ 1 : 28000
h
1000
27795,53
28000
Considerando a área do CCD da câmara que equivale a um filme de
35mm que possui 36 mm de largura aproximadamente teremos, por regra de
três:
29
1
28000
36
X
x = 28000 x36 ⇒ x = 1008000mm ⇒ x = 1008m
Os procedimentos de obtenção de fotografias aéreas recomendam um
recobrimento de 60% na linha de vôo e de 30 a 40% entre linhas de vôo, para
obtenção de estereoscopia. Não é objetivo de trabalho a obtenção de pares
estereoscópicos, no entanto a necessidade de assegurar a cobertura da área
leva ao cálculo de recobrimento das linhas de vôo em 30% aproximadamente.
A Figura 7 mostra de maneira simplificada as linhas de vôo, e as faixas de
recobrimento, utilizadas. Como foram traças sobre imagem georeferenciada da
área de recobrimento aéreo, foi possível exportar as linhas traças para um
aparelho GPS de navegação, o qual foi utilizado pra guiar o vôo e as manobras
de contorno.
Figura 7.
Esquema das linhas de vôo utilizadas com recobrimento de
30% entre as linhas.
30
Outro ponto que deve ser levado em consideração no planejamento de
vôos aerofogramétricos não convencionais, como o proposto neste trabalho, é
a utilização de aeronaves de aluguel, cujos pilotos geralmente não tem
costume de voar com atenção refinada para os rumos de vôo. No caso de
obtenção de aerofotos as linhas de vôo tem que ser muito precisas e muitas
vezes os pilotos tem dificuldades em navegar com minimização de variações
na linha de vôo por essas serem muito curtas em relação as linhas que eles
estão habituados a descrever. Para se reduzir problemas com relação a esta
variável, se realiza manobras a pelo menos 10 km fora da área de início dos
disparos das fotografias.
Para a cobertura da área de estudo foram necessárias 3 linhas de vôo
com 16 fotografias cada linha, seguindo-se as observações acima descritas.
B. Obtenção de imagens aéreas pela confecção do mosaico
das fotografias
O mosaico das Fotografias aéreas foi confeccionado utilizando o
software PanaVue Image Assembler 2.12 Trial Version. Este software
possibilita a mosaicagem de imagens apartir da localização de feições comuns
de forma simplificada e sem correções de distorção de lentes. Este
procedimento esta de acordo com a proposta deste trabalho de obtenção
simplificada e de baixo custo de imagens de áreas agrícolas para estudo do
comportamento das plantas cultivadas a fim de se estabelecer, quando
possível relação deste comportamento com a distribuição de parâmetros de
fertilidade do solo. A Figura 8, ilustra o procedimento para obtenção de
mosaico, utilizando o referido software. As marcas verdes observadas
representam feições do terreno localizadas em duas fotos tiradas na seqüência
de vôo. O software utilizará estes dois pontos como referência para unir as
duas fotos em uma única imagem. Deste modo se prossegue para todas as
fotografias obtidas.
31
O resultado deste processamento será uma imagem para cada talhão da
área de estudo, os quais serão georeferenciados separadamente, para
obtenção dos mapas imagem.
Figura 8. Tela do PanaVue durante o procedimento de mosaicagem de
fotos aéreas.
3.4.4. Georeferenciamento das imagens aéreas
Após mosaicadas as imagens aerofotogramétricas, foram submetidas a
procedimento de georeferenciamento no Softaware Spring 4.1, conforme
ilustrado na Figura 9.
As feições comuns identificáveis entre as imagens aéreas e a imagem
de satélite previamente georeferenciada serviram de pontos de controle para
que o software calculasse as coordenadas dos pixel da imagem aérea
tornando-a deste modo uma imagem métricamente referenciada ao sistema de
coordenadas UTM Datum SAD 69.
32
Estas imagens foram plotadas nos mapas dos Anexos 11 e 12, onde se
pode ver os mosaicos conseguidos para os talhões Gavião e Galo. O mosaico
para o talhão Jacaré, sofreu danos por defeito em sistema de armazenamento
de dados, por ora irreparáveis, e não consta deste relatório.
A análise das fotografias aéreas obtidas permite observar diferenças nos
talhões apresentados. No caso do talhão Gavião, existe uma nítida diferença
entre duas áreas, com estádio de desenvolvimento bem diferenciado. Por se
tratar de área próxima a uma nascente, em que parte dos solos tem influência
hidromórfica, espera-se que a diferença observada foi devido a diferença de
regime hídrico do solo. No caso do Talhão Galo, pode ser observadas
diferenças bastante similares as demarcadas na imagem de satélite, o permite
considerar a fotografia aérea como uma alternativa interessante para o estudo
das condições da cultura, condições essas que podem estar correlacionadas a
atributos do solo.
Devido ao fato da fotografia aérea fornecer maiores detalhes visuais, é
de se esperar resultados interessantes, se utilizada para o mapeamento de
talhões com problemas que apresentem áreas pequenas, não distinguíveis
adequadamente pelas imagens de satélite, e que determinem grande contraste
com o restante da cultura. Um exemplo interessante seria o mapeamento de
reboleiras provocadas por ataque de doenças causadas por fungos de solo e
nematóides, ou ainda ácaros de importância para a cultura. Nestes casos
temos reboleiras de tamanho reduzido e grande contraste entre as áreas
afetadas e as áreas sadias. Outra vantagem da fotografia aérea é a
possibilidade de se determinar o momento da coleta, evitando-se imprevistos
com relação a condições do tempo, no momento de obtenção das imagens.
Uma dificuldade a ser destacada para o uso de fotografias aéreas não
convencionais, principalmente, se deve ao fato da informação captada pela
máquina fotográfica comum ser do tipo Pancromática, ou seja, está em uma
faixa ampla do Espectro de radiação. No caso dos sensores orbitais utilizados
existe uma divisão de faixas mais estreitas do espectro para as quais os alvos
respondem de modo muito diferente. Na fotografia aérea a única distinção
33
possível é aquela que pode ser captada pelo olho humano, e para o olho
humano a distinção de detalhes numa distância de 1000 m, como a utilizada no
vôo deste trabalho, pode reduzir a eficiência do processo de análise das
imagens, principalmente se o estádio da cultura for intermediário entre a
maturidade e o período vegetativo inicial.
p1
p1
p2
p2
Figura 9.
Procedimento
de
aerofotogramétricas
georeferenciamento
obtidas
por
das
fotografias
imagens
aéreas
não
convencionais
Outro aspecto positivo da utilização de imagens de satélite, é a presença
da Banda 4, que registra a resposta dos alvos em relação à radiação
infravermelha, que tem se mostrado interessante para o estudo de populações
vegetais.
Para o caso de fotografias aéreas não convencionais existem
possibilidades de utilização, tanto de equipamento multiespectral, muito mais
caro no entanto.
34
3.4.5. Custos dos trabalhos de levantamento aéreo
Um componente interessante no comparativo entre as técnicas
estudadas é o custo.
Sem anotações de valores podem ser tecidas algumas considerações
sobre custos.
O custo envolvido no esforço de coleta e análise de solo é equivalente
qualquer das técnicas que utilize imagens, seja de satélite, seja por meio de
aerofotos. Há um aumento considerável no entanto, quando se considera a
possibilidade de utilizar o mapeamento de solo. Considerando como exemplo
os trabalhos realizados para se obter um mapa de solo da área estudada
seriam necessárias, cerca de 50 amostras de solo. Considerando a técnica de
coleta utilizada, que considera a coleta em duas profundidades, 0-10 e 1020cm, teríamos 100 análises. Considerando um custo em torno de R$ 40 reais
para as coletas seriam necessários R$ 4.000,00 reais em custo de análises de
laboratório. Utilizando-se mapeamento por imagem de satélite foram retiradas
10 amostras, por duas profundidades, totalizando 20 amostras a um custo de
R$ 800,00. Considera-se ainda a utilização de mão-de-obra da fazenda o que
não envolve custo adicional para o esforço de coleta. No entanto para a coleta
de 100 amostras, com um mínimo de rigor, seria necessária a contratação de
mão-de-obra auxiliar, ou contratação dos serviços de empresa especializada,
que estaria procedendo a coleta, dentro do pacote tecnológico oferecido.
Os custos para a obtenção das imagens são diferenciados. No caso das
Imagens CBERS-2, não há custo, pois as mesmas são disponibilizadas pelo
site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais-INPE, por meio da
INTERNET, no endereço, http://www.dgi.inpe.br. As imagens do Satélite
Landsat geram custo de R$ 1000,00 cada cena, que abrange uma área de 185
x 185 Km, sendo portanto possível a diluição deste custo entre vizinhos, visto
que a área de abrangência de cada imagem é regional.
No caso da obtenção de fotografias aéreas, embora os procedimentos
preconizados neste trabalho sejam bastante simplificados, e até rústicos em
alguns aspectos, há um custo maior a ser computado.
35
Para o presente trabalho foram necessárias cerca de 2,8 horas de vôo, a
um custo de R$ 850,00 cada, totalizando R$ 2.380,00. A utilização de
praticamente 3 horas de vôo, foi devido a necessidade de ser repetido o vôo,
que numa primeira tentativa apresentou falha no recobrimento da área, e teve
que ser refeito. Considerando então a necessidade de cerca de 1,5 horas de
vôo, teríamos uma custo de R$ 1.275,00. Existe a possibilidade de ser reduzido
este custo com a alteração da altura de vôo para 1.500 ou 2.000 m o que
aumentaria a abrangência da fotografia.
Além das horas de vôo, existe a necessidade de se mosaicar e
georeferenciar as imagens. Este procedimento envolve profissionais mais
especializados, e equipamento de informática mais sofisticado que para
o
trabalho com imagens de satélite, o acaba elevando muito o custo das
mesmas.
Para este trabalho foram consumidas cerca de 30 a 40 horas de trabalho
na mosaicagem das fotos, considerando a terceirização de um serviço como
esse, se arcaria com aproximadamente R$ 1.200,00 por talhão, incluindo o
georeferenciamento e produção dos mapas, o que resultaria em um custo de
cerca de R$ 3.600,00, aproximadamente.
Os custos apresentados são estimados com base no dispêndios deste
trabalho, no entanto na área geonegócios os preços geralmente são
estabelecidos por critérios particulares a cada caso/cliente, não sendo portanto
possível determinar com exatidão os custos envolvido. O que foi apresentado
seria aproximadamente o que se conseguiria, caso o produtor tivesse interesse
em realizar o trabalho em sua propriedade.
36
3.5. Mapas de disponibilidade de nutrientes, Diferenças texturais e
intervenção.
Nos Gráficos da Figura 10, pode ser observada a disponibilidade de
Ca+Mg e Mg, bem como a Saturação por Bases, encontradas em cada
mancha demarcada nos talhões de estudo da Fazenda Tucano, na
profundidade de 0-10 cm. Podemos observar que existem diferenças
marcantes entre as subáreas demarcadas a partir da análise de imagens. Está
diferença por si, já demonstra a grande importância e utilidade prática do
método aqui apresentado. Com este resultado fica demonstrado que houve
uma verificação adequada de diferenças em cada talhão.
A partir desses dados deve-se proceder a uma análise da possibilidade
de intervenção no programa de fertilização da área investigada.
M0
M1
M2
M3
M0
3,80
M1
M2
M3
1,40
3,70
1,20
3,60
1,00
3,50
3,40
0,80
3,30
0,60
3,20
0,40
3,10
0,20
3,00
0,00
2,90
Galo
Gavião
Galo
Jacaré
Gavião
(a)
Jacaré
(b)
M0
M1
M2
M3
70,00
60,00
50,00
40,00
30,00
20,00
10,00
0,00
Galo
Gavião
Jacaré
(c)
Figura 10. Gráficos com a disponibilidade média de Ca+Mg (a), Mg (b) e
Saturação por Bases (c), em três talhões com a cultura do
algodoeiro, profundidade 0-10 cm, na Fazenda Tucano. Campo
Verde-MT.
37
Na Figura 12, observam-se os valores dos nutrientes para a
profundidade de 0-20cm.
M0
M1
M2
M3
M0
60,00
1,20
50,00
1,00
40,00
0,80
30,00
0,60
20,00
0,40
10,00
0,20
0,00
M1
M2
M3
0,00
Galo
Gavião
Jacaré
Galo
Gavião
(a)
Jacaré
(b)
M0
M1
M2
M3
70,00
60,00
50,00
40,00
30,00
20,00
10,00
0,00
Galo
Gavião
Jacaré
(c)
Figura 11. Gráficos com a disponibilidade média de Ca+Mg (a), Mg (b) e
Saturação por Bases (c), em três talhões com a cultura do
algodoeiro, profundidade 10-20 cm, na Fazenda Tucano.
Campo Verde-MT.
Mantendo coerência com a proposta deste trabalho de realizar uma
intervenção de custo menor que o da agricultura de precisão, sem, no entanto
prescindir de um melhor gerenciamento dos talhões agrícolas será feito um
conjunto de sugestões de intervenção para os elementos que geralmente são
trabalhados com adubações de correção. Estaremos, portanto sugerindo
aplicações corretivas de Calcário, e Fósforo, conforme os resultados das
análises, e as demarcações de subáreas conseguidas com o auxilio do
Sensoriamento Remoto.
Fica salientado que esta recomendação é apenas sugestiva, pois a
recomendação de intervenção no programa de fertilização de áreas em
38
propriedade produtivas deve ser realizada pela equipe de Gerência em
conjunto com as consultorias que realizam o acompanhamento histórico de
produção nas áreas de interesse.
O gráfico da Figura 12, representa os resultados dos cálculos da
necessidade de calagem para cada mancha identificada pelo levantamento.
Houve grande variação na quantidade de calcário necessário para corrigir cada
mancha, confirmando de maneira prática a adequação do método utilizado.
M0
M1
M2
M3
1,6
1,4
1,2
1
0,8
0,6
0,4
0,2
0
Galo
Gavião
Jacaré
-0,2
-0,4
Figura 12. Necessidade de Calcário, conforme calculado pelo Método da
Saturação por Bases, com correção do PRNT para 80%. Em
t/ha. Fazenda Tucano, Campo Verde-MT.
Os valores apresentados na Tabela 3, são aproximações que, podem a
nível de fazenda sofrer correções práticas a fim de adequar a operacionalidade
das máquinas e a qualidade do calcário disponível. Considerando os gráficos
das Figura 10 e 12, observa-se que o teor de Magnésio está abaixo de 1,0
cmolc/dm³, na maioria das subáreas. A disponibilidade de Mg é importante no
metabolismo do Algodoeiro e ocorre encurtamento do ciclo da planta podendo
estar relacionado com as diferenças encontradas na imagem quanto a redução
de área foliar mais intensa em algumas subáreas, o que denota um
amadurecimento antecipado. Consultores da área de fertilidade do solo com
39
larga experiência com a cultura do Algodoeiro nas condições edafoclimáticas
do Estado de Mato Grosso, têm recomendado teor de magnésio em torno de
1,0 cmolc/dm³, como nível crítico para a obtenção de altos rendimentos da
cultura. Diante das considerações apresentadas a calagem nas subáreas
deverá ser realizada com calcário dolomítico, a fim de elevar os teores de Mg.
Estariam dispensadas do calcário dolomítico as subáreas M0 e M1 do talhão
Galo, a subárea M2 do talhão Gavião e as áreas que não necessitarem de
calagem.
Tabela 3.
Recomendação
prática
de
calagem
para
as
subáreas
identificadas, nos talhões Galo, Jacaré e Gavião, da Fazenda
Tucano. Campo Verde-MT
Talhão
Galo
Jacaré
Gavião
Calcário (t/ha)
PRNT 80%
Subárea
M0
750
M1
0
M2
850
M3
750
M0
0
M1
500
M2
0
M0
1400
M1
750
M2
1200
Há que se salientar que não é objetivo deste trabalho a recomendação
de intervenção na área de estudo. Esta prática deve ser feita pelos gerentes e
consultores da Fazenda, visto que sua experiência e conhecimento do histórico
das áreas são indispensáveis para a melhor condução destas atividades.
O Anexo 13 mostra os resultados da recomendação de calagem em
forma de mapa. A parte vetorial deste mapa pode ser transferida para um GPS
de navegação o que permite a demarcação das áreas que receberão o
corretivo com a utilização de uma grade, o que permite a distribuição das
quantidades dentro das subáreas sem grandes dificuldades operacionais em
campo e com boa precisão no trabalho.
40
3.5.1. Considerações sobre os teores de Fósforo (P)
A recomendação de Fósforo depende diretamente dos teores de argila
existentes na área. Para isso deve-se considerar a caracterização textural das
subáreas representada na Figura 13. Todas as subáreas amostradas estão na
mesma faixa de textura considerando tabela de Ribeiro et al., 1999, que
apresenta os teores críticos para fósforo conforme apresentados na Tabela 4.
90
80
70
60
50
40
30
Jacaré M2
20
Jacaré M1
Jacaré M0
10
Galo M3
0
Areia
Galo M2
Silte
Argila
Figura 13. Teores de argila nas subáreas dos talhões Galo e Jacaré, da
Fazenda Tucano. Campo Verde-MT
Considerando as condições descritas pode ser recomendada a
adubação com Fósforo para equilibrar as condições nutricionais dos talhões. A
Figura 14 mostra o gráfico de disponibilidade de Fósforo para as subáreas dos
talhões em estudo.
41
M0
M1
M2
M3
60,00
50,00
40,00
30,00
20,00
10,00
0,00
Galo
Gavião
Jacaré
Figura 14. Disponibilidade média de fósforo, para as subáreas dos talhões
Galo, Gavião e Jacaré, Fazenda Tucano. Campo Verde-MT.
De acordo com as informações da Tabela 4 e da Figura 13, podemos
classificar as subáreas determinadas e apresentar as recomendações de
adubação fosfatada para cada uma, seguindo as recomendações encontradas
em Ribeiro et al., 1999.
Tabela 4. Classes de interpretação da disponibilidade para o fósforo de
acordo com o teor de argila do solo. Adaptado de Ribeiro et al.
1999.
Característica Muito Baixo
Argila (%)
15 – 35
≤ 6,6
Baixo
Classificação
Médio
Bom
(mg/dm³)
Fósforo disponível (P)
6,7 – 12
12,1 – 20,0 20,1 – 30,0
Muito
Bom
> 30,0
Voltamos a salientar que a recomendação de programas de fertilização
deve ser realizada em conjunto pela equipe técnica da empresa.
A Tabela 5 mostras a classificação e as recomendações de adubação
para fósforo.
42
Tabela 5.
Talhão
Galo
Gavião
Gavião
Jacaré
Sugestão de adubação Fosfatada de Manutenção conforme
Tabela de Ribeiro et al., 1999.
Classe de Interpretação
Subárea
(P2O5)
Todas
Bom
M0 e M2
Médio
M1
Bom
Todas
Muito Bom
Adubação
Kg de P2O5/ha
40
70
40
-
3.5.2. Considerações sobre produtividade
A produtividade nas subáreas foi estimada por meio de colheita manual
de 10 pontos de 3,6 m², distribuídos aleatóriamente dentro das manchas. A
amostragem de produtividade foi conduzida no Talhão Jacaré, e os resultados
obtidos se encontram na Figura 15. è visível a diferença de produtividade
existente na subárea M1, no entanto a análise estatística não foi sensível a
está diferença. Existe, no entanto uma indicação de que a influência foi
suficientemente forte para reduzir a produtividade nesta área. Considerando
que a cultura do algodoeiro consome grande quantidade de recursos
investidos, vale a pena se intervir nas áreas a fim de se buscar uma melhora
produtiva e consequentemente um aumento da eficiência econômica da
atividade.
43
305
Produtividade (@/ha)
300
295
290
285
280
275
M1
M2
M0
Figura 15. Produtividade média estimada nas subáreas do talhão Jacaré,
Fazenda Tucano. Campo Verde-MT.
44
4. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
EMPRESA BRASILEIRA DE PESQUISA AGROPECUÁRIA. Serviço Nacional
de Levantamento e Conservação de Solos. Rio de Janeiro, RJ. Manual de
métodos de análise de solo. Rio de Janeiro, 1979.
MOLIN, J. P. Agricultura de precisão: o gerenciamento da variabilidade.
Piracicaba, 2001. 83 p.
MOREIRA, M. A. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e Metodologia
de Aplicação. São José dos Campos, 2001. Instituto Nacional de Pesquisa
Espacial-INPE.
RIBEIRO, A. C.; GUIMARÃES, P.T.G. e ALVARES V., V.H. editores
Recomendações para o uso de corretivos e fertilizantes em Minas Gerais
– 5ª Aproximação. CFSEMG-UFV, Viçosa-MG. 1999.
SUGAWARA, L. M. Avaliação de modelo agrometeorológico e imagens
NOAA/AVHRR no acompanhamento e estimativa de produtividade da soja
no Estado do Paraná. INPE, São José dos Campos, 2001. Dissertação de
Mestrado.
45
ANEXOS
46
Anexo 1 – Mapa imagem obtido a partir de Imagem CBRS2, Sensor CCD, Bandas 3R, 4G, 2B. Data de passagem
do satélite 06 de abril de 2005. Órbita 164 ponto 117.
47
Anexo 2 – Mapa imagem obtido a partir de Imagem CBRS2, Sensor CCD, Bandas 3R, 4G, 2B. Data de passagem
do satélite 28 de maio de 2005. Órbita 164 ponto 117.
48
Anexo 3 – Mapa imagem obtido a partir de Imagem CBRS2, Sensor CCD, Bandas 3R, 4G, 2B. Data de passagem
do satélite 26 de junho de 2005. Órbita 165 ponto 117.
49
Anexo 4 – Mapa imagem obtido a partir de Imagem Landsat5, Sensor MSS, Bandas 5R, 4G, 3B. Data de
passagem do satélite 16-05-2005. Órbita 225 ponto 71.
50
Anexo 5 – Mapa imagem NDVI a partir de Imagem CBRS2, Sensor CCD, Bandas 3 e 4. Data de passagem do
satélite 06 de abril de 2005. Órbita 164 ponto 117.
51
Anexo 6 – Mapa imagem NDVI a partir de Imagem CBRS2, Sensor CCD, Bandas 3 e 4. Data de passagem do
satélite 28 de maio de 2005. Órbita 164 ponto 117.
52
Anexo 7 – Mapa imagem NDVI a partir de Imagem CBRS2, Sensor CCD, Bandas 3 e 4. Data de passagem do
satélite 26 de junho de 2005. Órbita 164 ponto 117.
53
Anexo 8 – Mapa imagem NDVI a partir de Imagem Landsat5, Sensor MSS, Bandas 3 e 4. Data de passagem do
satélite 16-05-2005. Órbita 226 ponto 71.
54
Anexo 9 – Mapa de variabilidade especial obtido a partir de Imagem de Satélite CEBER-2, dos Talhões Gavião,
Jacaré e Galo. Fazenda Tucano, Campo Verde-MT.
55
Anexo 10 – Mapa de variabilidade especial obtido a partir de processo de fatiamento da Imagem NDVI, dos
Talhões Gavião, Jacaré e Galo. Fazenda Tucano, Campo Verde-MT.
56
Anexo 11 – Mapa imagem obtido a partir de processo de mosaicagems de fotografias aéreas não convencionais.
Talhão Galo. Fazenda Tucano, Campo Verde-MT.
57
Anexo 12 – Mapa imagem obtido a partir de processo de mosaicagem de fotografias aéreas não convencionais.
Talhão Gavião. Fazenda Tucano, Campo Verde-MT.
58
Anexo 13 – Mapa de aplicação diferencial de calcário. Talhões Galo, Jacaré e Gavião. Fazenda Tucano, Campo
Verde-MT.