De olho na crescente demanda por cana-de-açúcar, matéria-prima para fabricação de açúcar e álcool combustível – puro ou hidratado (a ser misturado com gasolina), uma pesquisa desenvolvida no Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (Cepagri) focalizou imagens de satélites e sua relação com a estimativa de safras. Recentemente defendida como mestrado na Faculdade de Engenharia Agrícola (Feagri) da Universidade Estadual de Campinas, esse estudo também buscou compreender melhor a relação entre o clima e a produção agrícola.
De olho na crescente demanda por cana-de-açúcar, matéria-prima para fabricação de açúcar e álcool combustível – puro ou hidratado (a ser misturado com gasolina), uma pesquisa desenvolvida no Centro de Pesquisas Meteorológicas e Climáticas Aplicadas à Agricultura (Cepagri) focalizou imagens de satélites e sua relação com a estimativa de safras. Recentemente defendida como mestrado na Faculdade de Engenharia Agrícola (Feagri) da Universidade Estadual de Campinas, esse estudo também buscou compreender melhor a relação entre o clima e a produção agrícola.
Segundo Jurandir Zullo, engenheiro agrônomo que orientou a pesquisa desenvolvida por Renata Gonçalves, a estimativa de safras com precisão, objetividade e antecedência é um dos grandes desafios do agronegócio nacional, principalmente no caso da cana, no qual há a necessidade de garantir o fornecimento adequado de seus produtos no mercado consumidor. “Um dos aspectos importantes do trabalho realizado por Gonçalves é a exploração das características das imagens de satélites úteis à estimativa de safras de cana-de-açúcar, tais como: longevidade da série, gratuidade dos dados, alta resolução temporal e resolução espacial adequada para a agricultura”, explica Zullo. “Além disso, – diz ele – a combinação dos dados provenientes das imagens com dados agroclimáticos, que visou aumentar o conhecimento sobre a relação existente entre o clima e a produção agrícola, é outro ponto que deve ser ressaltado, pois se trata de conhecimento de grande valor prático”. A pesquisa mostra a importância de usar séries temporais de imagens, e não dados referentes a safras individuais, na previsão de safras agrícolas, algo que segundo Zullo se tornará cada vez mais viável com a ampliação do acesso às imagens de sensoriamento remoto de baixo custo.
Gonçalves escolheu trabalhar com a cana por ser uma cultura que ocupa uma grande área no estado de São Paulo, a qual se expandirá sob o efeito do aquecimento global, conforme o estudo “Aquecimento global e cenários futuros da agricultura brasileira”, coordenado pelos pesquisadores Eduardo Assad (Embrapa Agropecuária) e Hilton Silveira Pinto (Cepagri-Unicamp). O método desenvolvido na pesquisa pode ser utilizado para estimar o comportamento de outras lavouras que, como a da cana, ocupam grandes áreas. No entanto, para áreas menores, seria necessário recorrer a outra fonte de dados.
Além disso, a pesquisadora levou em consideração o impulso recente à produção de biocombustíveis. De acordo com a União da Indústria de Cana-de-Açúcar (Unica), a produção de etanol passou de 14,8 bilhões de litros em 2004 para 22,4 bilhões na safra de 2008, impulsionada pela difusão da tecnologia flex fuel, que permite que um veiculo utilize dois tipos de combustíveis, como álcool e gasolina. Outro ponto a ser ressaltado é que o Brasil é o único país que tem duas épocas de colheita anuais, uma no norte-nordeste, que se estende de setembro a abril, outra na região centro-sul, que se estende de junho a dezembro.
A pesquisadora analisou imagens referentes a 10 municípios do nordeste do estado de São Paulo no período que se estende de 2001 a 2007, constatando que o índice de vegetação (NDVI) depende do índice de satisfação das necessidades de água (ISNA). A resposta da vegetação, porém, tanto a condições favoráveis quanto desfavoráveis, não se manifesta senão depois de um ou dois meses. Como se trata de uma planta tropical, a cana se desenvolve melhor em condições de temperatura e umidade elevadas. No entanto, temperatura e precipitação sozinhas não mostram correlação com a resposta espectral apresentada pelos satélites. “Se eu medisse somente temperatura e precipitação não notaria correlação, então usei um índice que inclui o solo e características fenológicas da cana, ou seja as características de relações entre processos ou ciclos biológicos e o clima”, explica Gonçalves. Tampouco essa correlação emergiria da análise de safras individuais. Quanto maior o número de dados, mais consistente se faz o estudo. “Com uma série de dados referentes a 7 anos, foi possível obter um padrão”, completa.
As imagens de satélite utilizadas para monitorar a vegetação foram provenientes da família de satélites NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration), administrada pelo National Environmental Satellite and Information Service (Nesdis). Esses equipamentos geram diariamente observações globais sobre padrões meteorológicos e sobre condições ambientais na forma de dados quantitativos. Esses satélites foram criados para auxiliar o trabalho meteorológico, mas passaram a ser usados no monitoramento de vegetação, em escala regional e global. Segundo Gonçalves, mais recentemente foram introduzidos no monitoramento agrícola. O AVHHR/NOAA, sigla em inglês para “radiômetro avançado de resolução muito alta”, foi o instrumento sensor utilizado para coletar dados sobre cada região duas vezes ao dia, uma no período matutino, outra à noite. Sua resolução espacial é de 1 a 4 km.
O AVHHR possui dois canais de captação de imagens, um deles é correspondente ao vermelho, outro ao infravermelho, o que o torna útil no estudo da resposta espectral (NDVI) da vegetação. A escala digital do sensor é transformada em valores físicos, para calcular o NDVI. Durante a colheita, o NDVI é baixo. Quanto maior forem a atividade biossintética e a incorporação de biomassa de uma lavoura, mais intensa é a resposta no infravermelho/vermelho, como se pode observar nas imagens abaixo.
Analisando as imagens na região nordeste de São Paulo, pode-se perceber a evolução do crescimento vegetativo da cana-de-açúcar. O plantio inicia-se em agosto apresentando imagens com tons de verde e azul na região nordeste. Essas cores representam o NDVI baixo que caracteriza regiões com solo exposto e pouca vegetação. Isso vale também para os meses de setembro a novembro.
A partir de dezembro, quando a cana-de-açúcar começa a se desenvolver e incorporar mais biomassa, essas regiões passam a se tingir de amarelo, laranja e vermelho. Os meses de fevereiro a maio apresentam um tom vermelho mais forte, período em que a cana-de-açúcar está no “pico” de desenvolvimento e o NDVI é máximo. As áreas escuras nas imagens representam pixels contaminados por nuvens. Nos meses chuvosos, como dezembro, janeiro e fevereiro, há maior chance de as imagens apresentarem grandes áreas escuras.
