A Embrapa está no processo de desenvolvimento de um modelo que conseguiu estimar com boa assertividade a produtividade de
A pesquisa utiliza uma série de imagens tiradas da PlanetScope disponibilizadas por meio do Programa Brasil Mais, do Ministério da Justiça e Segurança Pública. As imagens diárias permitem que os pesquisadores identifiquem os melhores momentos no desenvolvimento da planta para se obter o índice de vegetação usado na previsão. As informações coletadas nas imagens integradas a variáveis como cultivar, ciclo de produção e precipitação acumulada durante a fase de crescimento são usadas em um modelo de predição.
No caso da
O pesquisador da Embrapa Agricultura Digital Geraldo Magela Cançado explica que o trabalho começou com um modelo mais simples, mas, conforme os trabalhos avançarem, novas variáveis serão inseridas, como temperatura, textura do solo e disponibilidade hídrica. Com essas variáveis espera-se melhorar a eficiência da ferramenta.
A expectativa da equipe que trabalha na pesquisa é a de gerar um modelo de predição que possa ser utilizado por produtores e indústria com dados por talhão nas propriedades rurais. Isso possibilitaria melhor planejamento estratégico, antecipação de negociações, programação de logística e a orientação para possíveis intervenções na lavoura. Outro possível uso seria pelo poder público na previsão de safras.
“Essa metodologia permite um levantamento de safra mais objetivo. Queremos diminuir a subjetividade dessa previsão e ser mais abrangente. Considerada a imensidão deste País, só com o uso de imagens de satélites isso se torna possível”, afirmou o pesquisador João Antunes.
Aplicação na cultura da soja
Após a primeira experiência com a cana-de-açúcar, a mesma metodologia começou a ser utilizada na cultura da
Enquanto na cana foi adotado o índice vegetativo por diferença normalizada verde (GNDVI) para predição da produtividade, na soja foi usado o índice de vegetação realçado (EVI2). O primeiro utiliza bandas espectrais de infravermelho próximo (NIR) e a verde, possibilitando identificar diferenças no teor de clorofila. Já o segundo, a banda espectral vermelha, além do NIR, com sensibilidade à estrutura da planta e à biomassa.
Os resultados obtidos não só acusaram a diferença de produtividade entre os tratamentos com diferentes doses e testemunha do bioestimulante Hydratus, como tiveram uma correlação de 71% entre a produtividade predita e a observada. Embora menor do que a assertividade da cana-de-açúcar, o índice de predição do modelo é considerado alto.
“Cada cultura tem um comportamento diferente e é normal essa variação entre elas. No geral, assumimos como aceitáveis níveis de correlação acima de 0,6, ou seja, o modelo é capaz de explicar acima de 60% da variação observada. No caso da cana, como a produção está muito ligada ao próprio dossel da planta (parte da planta sobre a superfície do solo, formada por folhas e colmos), obtêm-se melhores resultados, pois é quase uma relação direta entre biomassa e produtividade de colmo (caule típico de gramíneas, como a cana). Já no caso da soja, como o produto é o grão, a relação dossel da soja e produtividade não é tão direta”, explicou Geraldo Cançado.
Os bons resultados do modelo de predição trazem otimismo para o uso em pesquisas de campo, permitindo o monitoramento preciso e não destrutivo.
“Essa estrutura de avaliação dupla, combinando métricas agronômicas com sensoriamento remoto, fornece uma estratégia inovadora e econômica para avaliação do desempenho das culturas em tempo real”, afirmou o pesquisador.
O trabalho vem utilizando de forma comparativa duas abordagens, uma com aprendizagem de máquina e outra com métodos estatísticos. De acordo com o analista da Embrapa Eduardo Speranza, devido ao volume ainda pequeno de amostras usadas para treinar o algoritmo, o modelo com cálculos estatísticos vem se mostrando mais preciso.
