Soluções para uma gestão eficiente de safras de cana-de-açúcar

Soluções para uma gestão eficiente de safras de cana-de-açúcar

O Brasil é o maior produtor e exportador de cana-de-açúcar do mundo, seguido de perto pela Índia. No ano passado, o Brasil produziu 665,1 milhões de toneladas de cana-de-açúcar, um recorde sem precedentes nos últimos 12 anos.

Este ano, o Brasil enfrentou a queda de 6,86% na produção de cana-de-açúcar na parte central e no sul. De acordo com os dados divulgados pela UNICA (União da Indústria de Cana-de-Açúcar ) em 13 de outubro, a cana-de-açúcar moída pelos produtores do centro-sul totalizou cerca de 467 milhões de toneladas na safra de 1º de abril até 1º de outubro deste ano. O problema da produção de cana-de-açúcar neste ano é que a cana-de-açúcar é considerada uma cultura que precisa de cerca de 1.500 a 3.000 litros de água por um quilo de cana, o que é bastante. O melhor solo para o cultivo da cana-de-açúcar é o solo argiloso bem drenado com uma resposta neutra (pH 6,5 a 7,5), com nutrientes adequados e sem compactação do solo (solo com ar comprimido). Essa condição antes se dava apenas em locais muito chuvosos, enquanto hoje em dia há uma variedade de tecnologias para ajudar a gerenciar a produtividade da cana em todas as fases de crescimento. 

Uma das práticas mais comuns e eficientes, baseadas em tecnologia e aplicadas na agricultura e também na produção de cana-de-açúcar, é o monitoramento por sensoriamento remoto. A teledetecção fornece informações valiosas que podem ajudar a monitorar o crescimento e a produtividade das culturas em tempo hábil durante toda a estação de cultivo. Em outras palavras, a análise dos dados de teledetecção pode melhorar a identificação tempestiva de muitos fatores de estresse e implementar as intervenções apropriadas.

A produtividade da cana-de-açúcar pode ser monitorada por índices de vegetação. O índice de vegetação é um indicador calculado como resultado de operações com diferentes faixas espectrais de dados de sensoriamento remoto e relacionado aos parâmetros de vegetação em um determinado pixel da imagem. A eficácia dos índices de vegetação é determinada pelas características de reflexão. O cálculo da maioria dos índices de vegetação é baseado em duas das seções mais estáveis ​​da curva de refletância espectral das plantas. Os índices de vegetação são usados ​​para estimar as condições de safras da cana-de-açúcar e avaliar o teor de nitrogênio, umidade e sais nos caules das plantas, etc.  

Um dos principais índices comumente usados ​​é o Índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) ou índice de verdura. É um indicador que mostra o verde, a densidade e a saúde da vegetação em cada pixel de uma imagem satelitais. Ao saber como funciona o NDVI, entendemos como nos permite determinar o quão saudável ou insalubre é uma planta. Este índice funciona ao refletir energia e luz. Ele usa as bandas do infravermelho próximo e vermelho do espectro eletromagnético para estimar um indicador sem dimensão entre -1 e 1.

O Índice de borda vermelha por diferença normalizada (NDRE) é um índice muito semelhante ao NDVI. Seu principal diferencial está em uma solução mais segura, pois pode detectar variações na saúde das culturas em estágios mais avançados. Isso ocorre porque ele usa luz com borda vermelha penetrando em folhas muito mais profundamente do que a luz vermelha (usada em NDVI). Assim, onde há dossel mais intenso é aconselhável usar NDRE porque o NDVI fica saturado. 

O Índice de vegetação por diferença normalizada verde (GNDVI) também é semelhante ao NDVI, exceto que, em vez do espectro vermelho, mede o espectro verde na faixa de 0,54 a 0,57 mícrons. Este é um indicador da atividade fotossintética da cobertura vegetal; é mais frequentemente usado na avaliação do teor de umidade e concentração de nitrogênio nas folhas das plantas de acordo com dados multiespectrais que não possuem canal vermelho extremo. Comparado ao índice NDVI, é mais sensível à concentração de clorofila. É usado na avaliação de vegetação debilitada e murcha.

O Índice de água por diferença normalizada (NDWI) é usado para monitorar o conteúdo de água na cultura. É usado para observar o estado hídrico da cultura, identificar o déficit de umidade e saturação nela. Este índice usa bandas verdes e de infravermelho próximo de imagens satelitais. O NDWI pode melhorar  substancialmente as informações sobre a água na maioria dos casos. É sensível ao seu acúmulo no solo e resulta na superestimação dos corpos d’água. Os dados do NDWI podem ser usados ​​em conjunto com os de NDVI para avaliar o contexto de áreas de mudanças visíveis.

As tecnologias na agricultura permitem um gerenciamento de safras mais eficaz e a tomada de decisões mais rápidas e inteligentes atendendo às mudanças ambientais. O monitoramento remoto é a tecnologia mais utilizada que fornece todos os dados possíveis sobre o estado de cultura em qualquer fase do crescimento. No caso da baixa safra da cana deste ano, uma boa solução para superar o problema pode ser o uso do monitoramento por sensoriamento remoto combinando os índices de vegetação com outras tecnologias, como sistemas de irrigação. Assim, os dados atualizados permitirão uma reação rápida às mudanças climáticas salvando os cultivos com o uso da irrigação necessária.

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