Resumo |
O Brasil é o segundo maior produtor mundial e o atual maior produtor e exportador de laranja, majoritariamente na forma de suco. Entretanto, o setor enfrenta diversos gargalos e dificuldades, principalmente relacionados ao desenvolvimento e transferência de novas tecnologias. Dentro desse contexto, a quantificação e a estimativa de rendimento dos pomares que, atualmente, se baseiam em técnicas complexas e trabalhosas, constitui um dos problemas que limita a adoção de práticas de agricultura de precisão. Dessa forma, o trabalho objetivou avaliar o uso de diversas ferramentas de sensoriamento remoto orbital para monitorar a variabilidade espacial da produtividade em pomares de citros, buscando alternativas mais simples, rápidas e confiáveis. O experimento tomou como base uma propriedade no sul do estado de São Paulo e produtora de laranja da cultivar Pêra. Foram avaliados índices de vegetação no espectro do visível (IAF e GLI), do infravermelho (GNDVI e NDVI) e do vermelho-limítrofe (NDRE) obtidos através de imagens multiespectrais capturadas por satélites da constelação Planet Scope, com resolução espacial de 3 metros e referentes às datas de colheita de cada talhão da propriedade estudada. Além disso, foram utilizados Modelos Digitais de Elevação (MDE) para a obtenção de mapas de altitude, declividade, de orientação e de incidência solar da propriedade objeto do estudo. A manipulação das imagens e o cálculo dos índices foram realizados através do software QGIS em sua versão 3.16 “Hannover”. Os dados obtidos foram analisados individualmente e de forma múltipla quanto a correlação com a produtividade real de referência, obtida através do método tradicional de georreferenciamento dos sacolões (Big bags) à campo, seguida pela determinação das áreas de influência de cada sacolão por meio da geração polígonos de Voronoi e o cálculo da produtividade dentro de cada um desses polígonos dividindo-se a massa do sacolão por sua área de influência, sendo realizada, posteriormente, a interpolação da produtividade. Os índices de vegetação, analisados individualmente, se mostraram pouco eficientes na detecção da variabilidade espacial. Os índices na região do infravermelho, NDVI e GNDVI, se mostraram mais limitados na detecção de variabilidade, resultado que é esperado já que cultura analisada é perene, possuindo alta densidade de folhas, implicando na provável saturação dos índices de vegetação. O índice NDRE se mostrou o mais eficaz, obtendo maior correlação que os demais. Com efeito, a análise múltipla dos índices, da altitude, da declividade e do mapa de incidência solar obteve elevada correlação com os dados de produtividade de referência, exibindo elevado coeficiente de determinação (R² = 0.8) mostrando o potencial desse tipo de análise na aferição da produtividade e tendo em vista a facilidade na obtenção e processamento dos dados. |