Mestrando em Engenharia Agrícola utiliza satélite

O aluno Carlos Henrique W. de Souza, da Universidade Estadual do Oeste do Paraná (Unioeste), tornou-se Mestre em Engenharia Agrícola no dia 30 de janeiro, defendendo a dissertação intitulada: Estimativa de área de soja e milho cultivada no estado do Paraná. A Pesquisa foi elaborada por meio de pesquisa utilizando satélites.

O mestrando teve a orientação do doutor Erivelto Mercante e a coorientação do doutor Jerry Johann, ambos pesquisadores e professores do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola (Pgeagri), no Campus de Cascavel.

De acordo com o professor Erivelto, tendo em vista que o Brasil tem sua produção agrícola entre as mais prósperas do planeta, o acompanhamento da produção é essencial. Ele explica que este processo não importa somente a economia, mas também a todo o setor produtivo, uma vez que permite dotar de informações sobre o volume da produção, desde o plantio até a comercialização. “Essas informações podem auxiliar no planejamento adequado das decisões comerciais e das definições políticas, no sentido de contornar o problema da escassez ou de excesso de produtos”, ressalta o professor.

Devido à demanda, no meio agrícola, de informações confiáveis e em tempo oportuno acerca das safras, os pesquisadores do Laboratório de Topografia e Geoprocessamento (GeoLab), da Unioeste, passaram a utilizar imagens de satélites para o conhecimento da área semeada com as culturas de soja e milho no Estado do Paraná.

O professor informa que o Brasil, ainda em partes, realiza as estimativas por métodos baseados em sensos ou amostragens, de maneira bastante subjetiva, não permitindo uma analise quantitativa dos erros envolvidos nem de sua distribuição espacial, além de apresentar custo elevado e execução demorada. Deste modo, o sensoriamento remoto orbital apresenta-se como uma ferramenta de enorme potencial na agricultura, principalmente baseado em tecnologias de custo relativamente baixo, onde o conhecimento é adquirido localmente.

A utilização das imagens de satélite permite obter informações sobre: estimativa de área plantada, produção agrícola, vigor vegetativo das culturas, além de fornecer subsídios para o manejo agrícola em nível de país, estado e município, “Através do sensoriamento remoto orbital é possível obter todas essas informações de forma mais objetiva e rápida, o que se torna muito relevante para o contexto agrícola brasileiro, dada à sua extensão territorial”, esclarece o professor.

Para esse projeto foram utilizadas imagens do satélite Terra, mais precisamente do sensor MODIS (http://modis.gsfc.nasa.gov/), o qual tem como características a periodicidade diária e não possui nenhum custo de aquisição. Especificamente para o projeto de dissertação de Carlos, a pesquisa teve a duração de dois anos, entretanto, continuam sendo elaboradas novas pesquisas para melhorar a metodologia.

Como funciona

Os satélites utilizados para essas pesquisas carregam a bordo um conjunto de sensores que operam em diferentes faixas do espectro eletromagnético. Desta maneira tem-se a coleta de energia refletida de forma multiespectral, ou seja, as imagens são obtidas em varias faixas, regiões ou bandas do espectro eletromagnético. Além disso, eles passam num mesmo ponto da superfície terrestre de tempo em tempo, com isso pode-se obter dados de uma região agrícola, várias vezes durante seu ciclo de crescimento o que permite a criação de bancos de dados com as informações multitemporais.

No caso de culturas agrícolas a radiação refletida coletada pelos satélites traz informações que permitem descriminar o tipo de cultura semeada em cada área, além de acompanhar as suas condições fenológicas ou nutricionais, podendo com isso estimar a produção das culturas agrícolas.

O custo dessa tecnologia pode variar muito, desde custo zero como foi na pesquisa em questão, como se pode ter um custo consideravelmente alto, se trabalhar com imagens de alta resolução espacial, por exemplo. Conforme os pesquisadores, este tipo de tecnologia já vem sendo utilizada há alguns anos por países como EUA, entretanto aqui a dinâmica agrícola é maior, o que torna o processo “mais trabalhoso e desafiador”.

“Com a continuação dessa pesquisa, pretende-se aprimorar a metodologia e futuramente automatizar todo o processo de geração dos mapas, obtendo assim as estimativas de forma mais rápida e com maior confiabilidade possível”, diz Erivelto.