O que é NDVI e como é usado na agricultura - com quais câmeras

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Meu Desafio de NDVI em Alfafa Orgânica

Em minha jornada pessoal na agricultura de precisão e análise, deparei-me com o NDVI no contexto de análise de imagens. Meu objetivo é analisar um campo de 45 hectares de alfafa orgânica para avaliar o efeito do fertilizante antes e depois da aplicação. Minha pergunta principal é: onde, que tipo e quanta quantidade de fertilizante devo aplicar, e qual será o efeito na cultura da alfafa? Possuo uma câmera Mavic Pro com uma câmera RGB padrão. Quando perguntei no Twitter como proceder, alguém sugeriu usar dados multiespectrais para explorar uma gama de Índices de Vegetação para ajudar, incluindo o NDVI. Assim, mergulheiprofundamente no buraco do coelho para aprender mais sobre o NDVI.

Esta perspectiva aérea captura diversos campos agrícolas e áreas naturais, com seções destacadas indicando regiões específicas para exame focado. Tais imagens brutas formam a base para análise multiespectral e geração de mapas de NDVI, cruciais para a compreensão da saúde das plantas e para orientar o manejo preciso da cultura.

Os campos de alfafa na minha fazenda, junho de 2022

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é um método amplamente adotado para avaliar a quantidade de vegetação viva em uma região específica, especialmente na agricultura.

O que é NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada)

As plantas são organismos incríveis que usam a luz solar como energia para produzir seu próprio alimento. Elas fazem isso através de um processo chamado fotossíntese, que ocorre em suas folhas. Curiosamente, as folhas das plantas não apenas absorvem a luz solar, mas também refletem parte dela. Isso é particularmente verdadeiro para a luz infravermelha próxima, que é invisível aos nossos olhos, mas compõe metade da energia na luz solar.

A razão para essa reflexão é que muita luz infravermelha próxima pode ser prejudicial às plantas. Portanto, elas evoluíram para se proteger refletindo esse tipo de luz. Como resultado, plantas verdes vivas parecem escuras na luz visível, mas aparecem brilhantes no espectro infravermelho próximo. Isso é diferente de nuvens e neve, que tendem a parecer brilhantes na luz visível, mas escuras no espectro infravermelho próximo.

Utilizando as propriedades de refletância do infravermelho próximo da vegetação, estes mapas duplos de NDVI revelam variações na saúde das plantas em um campo agrícola. A comparação demonstra como ajustar a faixa dinâmica visual pode enfatizar áreas de estresse severo, mostradas em vermelho, contra vegetação verde saudável. Imagem cortesia de Pix4D, uma empresa suíça que desenvolve software de fotogrametria e visão computacional para transformar imagens RGB, térmicas e multiespectrais em mapas e modelos 3D.

Cientistas podem tirar proveito desta característica única para estudar plantas usando uma ferramenta chamada NDVI, ou Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index). O NDVI mede a diferença entre a quantidade de luz vermelha e infravermelha próxima refletida pelas plantas. Quanto mais folhas uma planta tem, mais essas faixas de luz são afetadas, o que pode nos dar informações importantes sobre a saúde e distribuição das plantas.

O NDVI é uma forma para cientistas utilizarem imagens de satélite para estudar plantas e a Agricultura. Ao entender como as plantas interagem com a luz solar, podemos aprender mais sobre o mundo ao nosso redor e como cuidar do nosso planeta.

Resumido: O NDVI é uma medida padronizada de vegetação saudável. Ele quantifica a vegetação medindo a diferença entre o infravermelho próximo (NIR) e a luz vermelha. A vegetação saudável reflete mais luz NIR e verde do que outras faixas de comprimento de onda, mas absorve mais luz vermelha e azul. Os valores de NDVI sempre variam de -1 a +1.

História do NDVI

Em 1957, a União Soviética lançou o Sputnik 1, o primeiro satélite artificial a orbitar a Terra. Isso levou ao desenvolvimento de satélites meteorológicos, como os programas Sputnik e Cosmos na União Soviética, e o programa Explorer nos EUA. A série TIROS de satélites foi lançada em 1960, e foi seguida pelos satélites Nimbus e os instrumentos Advanced Very High Resolution Radiometer nas plataformas da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). A NASA também desenvolveu o Earth Resources Technology Satellite (ERTS), que se tornou o precursor do programa Landsat.

O programa Landsat foi lançado em 1972 com o MultiSpectral Scanner (MSS), que permitiu o sensoriamento remoto da Terra. Um dos primeiros estudos utilizando o Landsat focou na região das Grandes Planícies do centro dos EUA. Pesquisadores descobriram que o ângulo zenital solar ao longo deste forte gradiente latitudinal tornava difícil correlacionar as características biofísicas da vegetação de pastagem a partir dos sinais espectrais do satélite. Eles desenvolveram o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) como um meio de ajustar os efeitos do ângulo zenital solar. O NDVI é agora o índice mais conhecido e utilizado para detectar copas de plantas verdes vivas em dados de sensoriamento remoto multiespectral. Ele também é usado para quantificar a capacidade fotossintética das copas das plantas, mas isso pode ser uma tarefa complexa.

Como calcular o NDVI?

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O NDVI utiliza os canais NIR e vermelho em sua fórmula. Satélites como Landsat e Sentinel-2 possuem as bandas necessárias com NIR e vermelho. O resultado gera um valor entre -1 e +1. Se você tiver baixa refletância no canal vermelho e alta refletância no canal NIR, isso resultará em um alto valor de NDVI, e vice-versa.

NDVI na Agricultura

O NDVI tem várias aplicações em diferentes setores. Silvicultores usam o NDVI para quantificar o suprimento florestal e o índice de área foliar, e a NASA afirma que o NDVI é um bom indicador de seca. Quando a água limita o crescimento da vegetação, ela tem um NDVI e densidade de vegetação relativamente mais baixos. Outros setores que utilizam o NDVI incluem ciências ambientais, planejamento urbano e gerenciamento de recursos naturais.

O NDVI é amplamente utilizado na agricultura para monitorar a saúde das culturas e otimizar a irrigação. Agricultores usam o NDVI para agricultura de precisão, para medir biomassa e para identificar culturas que necessitam de mais água ou fertilizantes.

Como usar o NDVI? Imagens de Satélite vs. Imagens de Drone

Quais imagens de satélite possuem infravermelho próximo para NDVI? Como mencionado anteriormente, satélites como Sentinel-2, Landsat e SPOT produzem imagens em vermelho e infravermelho próximo. Existem fontes de dados de imagens de satélite gratuitas na web que podem ser baixadas para criar mapas de NDVI em ArcGIS ou QGIS.

A saúde das culturas é um aspecto crítico da agricultura de precisão, e os dados de NDVI são uma ferramenta valiosa para medi-la. Hoje, o uso de drones agrícolas tornou-se prática comum para emparelhar dados de NDVI para comparar medições e identificar potenciais problemas de saúde das culturas. Ao medir a diferença entre a luz infravermelha próxima e a luz vermelha, o NDVI pode ajudar os agricultores a otimizar a irrigação e identificar culturas que necessitam de mais água ou fertilizantes. Por exemplo, PrecisionHawk e Sentera fornecem drones agrícolas que podem capturar e processar dados de NDVI em um dia, o que é uma melhoria significativa em relação às técnicas tradicionais de NDVI que muitas vezes exigem longos tempos de espera. Pesquisadores descobriram que imagens de NDVI podem até ser obtidas usando câmeras RGB digitais padrão com algumas modificações, e essa abordagem pode ser integrada em sistemas de monitoramento da saúde das culturas.

As aplicações móveis proliferaram nos últimos anos, utilizando dados NDVI como meio de monitoramento da saúde das culturas. Doktar' Orbit é uma dessas aplicações que fornece aos agricultores dados NDVI apresentados como mapas de saúde para identificar quaisquer anomalias em seus campos. Essas aplicações visam revolucionar as práticas agrícolas, fornecendo novas formas de prospecção de campo e digitalizando a Agricultura. Ferramentas de monitoramento remoto de campo baseadas na tecnologia NDVI podem economizar custos significativos de combustível para os agricultores, reduzindo a necessidade de visitas frequentes ao campo, e podem ajudar na gestão eficiente da irrigação.

Que tipo de câmera (drone) para NDVI? RGB & IR-aprimorado vs. Multiespectral

Ok, este é um campo bastante quente que notei, e a toca do coelho se aprofunda cada vez mais.

Câmeras RGB padrão são projetadas para capturar luz vermelha, verde e azul, enquanto câmeras modificadas podem capturar uma combinação de luz Infravermelho Próximo, Vermelho, Verde e Azul, dependendo do modelo. Para gerar mapas de saúde de plantas RGB mostrando a "esverdeamento" das culturas, pode-se usar uma câmera RGB padrão com algoritmos específicos em software.

Algumas empresas estão vendendo câmeras "falsas" de Agricultura ou NDVI, que são apenas câmeras comuns com um filtro infravermelho removido e um filtro azul instalado. No entanto, essas câmeras são imprecisas para medições radiométricas como NDVI porque há muita sobreposição entre os canais de cor, e elas não possuem um sensor para contabilizar as diferenças de iluminação entre as visitas. Como resultado, essas câmeras só podem mostrar diferenças relativas em uma determinada área, mas não medir o NDVI com precisão.

Uma câmera NDVI real e calibrada levará em conta as diferenças de iluminação e fornecerá saídas consistentes entre múltiplas visitas ao mesmo local. Portanto, tenha cuidado ao comprar uma "câmera NDVI modificada" que captura Luz Infravermelha Próxima, para aprimorar drones (já por US$ 400) para capturar imagens de infravermelho próximo (NIR) a fim de realizar a análise da saúde da vegetação por cálculo de NDVI. Mas por favor, esteja ciente: esta não é uma câmera NDVI real, e isso pode ser enganoso. Uma câmera Sentera já é uma opção melhor porque são construídas para fins específicos e podem ser calibradas, mas ainda ficam aquém de um sistema NDVI completo. Câmeras multiespectrais, câmeras NDVI reais são caras, muito mais custosas do que as "câmeras RGB/IR aprimoradas". Parrot's Sequoia a US$ 3500. TetraCam ADC Snap US$ 4500. RedEdge da MicaSense US$ 6000+.

A imagem multiespectral é importante na Agricultura porque pode fornecer informações mais detalhadas e precisas sobre as culturas e o solo do que as câmeras RGB tradicionais.

Imagem multiespectral captura dados de imagem dentro de faixas de comprimento de onda específicas ao longo do espectro eletromagnético, utilizando filtros ou instrumentos que são sensíveis a comprimentos de onda particulares. Ela se estende além da faixa de luz visível para incluir a luz infravermelha e ultravioleta, permitindo a extração de informações adicionais além do que o olho humano pode detectar com seus receptores visíveis para vermelho, verde e azul. Originalmente desenvolvida para identificação de alvos militares e reconhecimento, a imagem multiespectral tem sido utilizada em imagens baseadas no espaço para mapear detalhes das linhas costeiras da Terra, vegetação e formas de relevo. Ela também encontrou aplicações na análise de documentos e pinturas.

Aqui estão algumas razões pelas quais a imagem multiespectral é mais adequada para aplicações agrícolas:

A imagem multiespectral tipicamente mede a luz em um pequeno número de bandas espectrais, variando de 3 a 15.

Imagem hiperespectral é uma forma especializada de imagem espectral onde centenas de bandas espectrais contíguas estão disponíveis para análise. Ao capturar dados de imagem em numerosas bandas espectrais, a imagem hiperespectral permite uma identificação e análise de materiais mais precisas do que a imagem multiespectral.

Conclusão

O NDVI revolucionou a forma como monitoramos e gerenciamos culturas agrícolas. Desde suas origens no programa inicial do satélite Landsat até as sofisticadas câmeras multiespectrais montadas em drones de hoje, este índice de vegetação tornou-se uma ferramenta indispensável para a Agricultura de precisão. Quer você esteja utilizando imagens de satélite gratuitas ou investindo em equipamentos especializados, entender o NDVI ajuda os agricultores a tomar decisões baseadas em dados sobre aplicação de fertilizantes, manejo de irrigação e monitoramento da saúde das culturas. À medida que a tecnologia de sensores continua a avançar e se torna mais acessível, o NDVI e índices de vegetação relacionados desempenharão um papel cada vez mais importante nas práticas de Agricultura sustentáveis e eficientes.

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O NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) mede a vegetação viva analisando como as plantas refletem a luz infravermelha próxima. Plantas saudáveis refletem muita luz infravermelha próxima (NIR) e absorvem luz vermelha, indicando crescimento robusto. Isso ajuda os agricultores a avaliar a saúde das culturas, detectar estresse precocemente e identificar variabilidade em campos, permitindo um manejo direcionado.

Mapas de NDVI revelam áreas de saúde e vigor variáveis das plantas. Ao identificar zonas de NDVI mais baixo, você pode direcionar precisamente a aplicação de fertilizantes para pontos de baixo desempenho, em vez de tratar o campo inteiro uniformemente. Isso otimiza o uso de insumos, reduz o desperdício e garante que os nutrientes sejam aplicados onde são mais necessários para melhorar o rendimento.

Não, câmaras RGB padrão não conseguem gerar NDVI verdadeiro diretamente. O NDVI verdadeiro requer a captura de luz vermelha visível e luz infravermelha próxima (NIR), algo para o qual as câmaras RGB não foram projetadas. Embora existam alguns métodos de 'pseudo-NDVI', estes não são tão precisos ou confiáveis para a tomada de decisões em Agricultura de precisão como os dados de câmaras multiespectrais especializadas.

Para gerar dados NDVI precisos, é necessária uma câmara multiespectral. Estas câmaras especializadas capturam luz em bandas de comprimento de onda específicas, sendo as mais cruciais as bandas de vermelho visível e infravermelho próximo (NIR). Drones equipados com estes sensores multiespectrais podem sobrevoar campos para recolher imagens de alta resolução para indexação detalhada da vegetação.

Plantas saudáveis e fotossinteticamente ativas absorvem fortemente a luz vermelha para produção de energia, mas refletem vigorosamente a luz infravermelha próxima (NIR) para evitar o sobreaquecimento. Este padrão distinto – alta absorção de vermelho e alta reflexão de NIR – é o que o NDVI aproveita. Plantas stressadas ou doentes mostram um padrão diferente, o que permite ao NDVI diferenciar o seu estado de saúde.

Valores NDVI mais altos (mais próximos de 1) indicam vegetação mais densa, saudável e fotossinteticamente ativa, sugerindo um crescimento robusto. Inversamente, valores NDVI mais baixos (mais próximos de -1, ou perto de 0 para solo nu) sugerem plantas stressadas, esparsas ou doentes, ou áreas não vegetadas. Isto ajuda a identificar zonas problemáticas para intervenção, como irrigação ou controlo de pragas.

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