Artigos sobre Mapeamento Agrícola

O que é Mapeamento Agrícola

O Mapeamento Agrícola é o processo técnico de coleta, processamento e visualização de dados georreferenciados dentro de uma propriedade rural. Utilizando ferramentas de Sistemas de Informação Geográfica (SIG), essa prática permite transformar dados isolados — como análises de solo, histórico de colheita e monitoramento climático — em camadas de informação espacial inteligente. No contexto do agronegócio brasileiro, caracterizado por grandes extensões territoriais e variabilidade de solo, o mapeamento é a espinha dorsal da Agricultura de Precisão, permitindo que o produtor gerencie cada metro quadrado da lavoura de forma personalizada, em vez de tratar o talhão como uma unidade homogênea.

Na prática, o mapeamento agrícola integra tecnologias de sensoriamento remoto, como imagens de satélites e drones (VANTs), com dados coletados em campo por maquinários e sensores. O objetivo é criar representações visuais que destaquem a variabilidade espacial da fazenda, identificando zonas de alta e baixa produtividade, manchas de solo, infestações de pragas ou estresse hídrico. Ao cruzar essas camadas de informação, técnicos e produtores conseguem realizar a aplicação de insumos em taxa variável e tomar decisões baseadas em dados concretos, visando a otimização de recursos e o aumento da rentabilidade operacional.

Principais Características

• Georreferenciamento de Dados: Associação de qualquer informação agronômica (produtividade, pragas, fertilidade) a coordenadas geográficas exatas (latitude e longitude), permitindo a localização precisa de ocorrências no campo.

• Estrutura em Camadas (Layers): Organização das informações como “folhas sobrepostas”, onde é possível cruzar dados de diferentes naturezas, como comparar um mapa de compactação do solo com um mapa de produtividade.

• Modelagem de Dados (Vetorial e Raster): Utilização de formatos vetoriais (pontos, linhas e polígonos) para delimitar talhões e rotas, e formatos matriciais (raster/pixels) para representar variações contínuas, como índices de vegetação.

• Índices de Vegetação: Geração de mapas de vigor e saúde das plantas através de cálculos matemáticos de reflectância da luz, sendo os mais comuns o NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada) e o NDRE (Índice de Diferença da Borda Vermelha).

• Multiespectralidade: Uso de sensores capazes de captar faixas de luz invisíveis ao olho humano, como o Infravermelho Próximo (NIR) e o Red Edge, essenciais para diagnósticos precoces de estresse na planta.

Importante Saber

• Saturação de Índices: O NDVI é excelente para monitorar o início do desenvolvimento da cultura, mas tende a saturar em lavouras com alta biomassa (dossel fechado). Nesses casos, o uso do NDRE é mais indicado, pois consegue detectar variações de vigor mesmo em estágios avançados da cultura.

• Necessidade de “Ground Truthing”: O mapeamento aponta onde existe uma anomalia na lavoura, mas raramente define o que é a anomalia. A visita a campo para validação do diagnóstico (verificação in loco) continua sendo indispensável para diferenciar, por exemplo, uma deficiência nutricional de uma doença.

• Resolução Espacial e Temporal: A escolha entre satélites e drones depende do objetivo. Satélites oferecem histórico temporal e cobertura de grandes áreas com menor custo, enquanto drones entregam resolução centimétrica para detalhamento fino, mas com maior complexidade operacional.

• Compatibilidade de Softwares: Para processar e analisar esses mapas, utilizam-se softwares SIG. O QGIS destaca-se como uma opção gratuita e robusta com ampla comunidade de suporte, enquanto o ArcGIS é uma referência comercial para análises corporativas complexas.

• Requisitos de Hardware: Para gerar mapas avançados como o NDRE, é necessário que o equipamento de captura (drone ou sensor) possua câmeras multiespectrais específicas que leiam a banda da “Borda Vermelha” (Red Edge), não sendo possível obtê-lo com câmeras RGB comuns ou sensores limitados apenas ao infravermelho padrão.