Mapeamento de Áreas Irrigadas e Pivês com Drone: O Que É Possível Analisar?

Áreas irrigadas por pivô central podem ocupar grandes extensões contínuas. Dentro de uma mesma área, diferentes regiões podem apresentar respostas visuais ou espectrais distintas ao longo do ciclo de cultivo — e essas diferenças nem sempre são fáceis de perceber a partir do solo.

Um levantamento aéreo com drone permite observar toda a área de forma integrada, em um único voo. Essa visão panorâmica pode revelar padrões espaciais que passam despercebidos em inspeções tradicionais. Os produtos gerados — imagem RGB, dados multiespectrais, ortomosaicos, índices de vegetação — oferecem diferentes camadas de informação para apoio à análise.

• Visão integrada da área cultivada sob pivô
• Identificação de padrões espaciais não evidentes ao solo
• Comparação entre diferentes partes do cultivo
• Documentação da condição observada na data do levantamento
• Apoio ao direcionamento de inspeções em campo

Dependendo do tipo de dado gerado no levantamento, diferentes aspectos da área podem ser registrados e visualizados. A seguir, estão os principais tipos de observação que um mapeamento aéreo pode apoiar em áreas irrigadas:

• Diferenças entre setores: regiões do pivô que apresentam respostas visuais ou espectrais diferentes umas das outras.
• Padrões circulares ou localizados: manchas e padrões espaciais que merecem investigação mais detalhada.
• Bordaduras: diferenças próximas às extremidades da área cultivada, onde condições de acesso, vento e exposição podem variar.
• Falhas visíveis: interrupções ou regiões com menor cobertura aparente na cultura.
• Variabilidade da vegetação: diferenças na resposta da cultura dentro da mesma área, visíveis em imagem RGB ou em dados multiespectrais.
• Mudanças entre datas: comparação da mesma área em diferentes momentos do ciclo, quando há levantamentos periódicos disponíveis.

Nenhum desses padrões, isoladamente, determina automaticamente a causa do problema.

A imagem RGB registra informações próximas à percepção visual humana: cores, texturas e formas. Em áreas irrigadas, ela pode apoiar a documentação visual, a identificação de talhões, acessos e estruturas, além de falhas que sejam perceptíveis ao olho.

Entre as possibilidades da imagem RGB em áreas irrigadas:

• Documentação visual da área e da lavoura
• Identificação de talhões, acessos e estruturas internas
• Registro de bordaduras e transições com áreas vizinhas
• Detecção de falhas visivelmente perceptíveis na cobertura
• Criação de ortomosaicos RGB para representação contínua da área
• Comparação visual entre diferentes partes do pivô

Saiba mais sobre ortomosaicos

O sensor multiespectral registra bandas específicas do espectro que vão além do que o olho humano consegue perceber. Enquanto uma imagem RGB representa apenas as bandas visíveis (Red, Green e Blue), o mapeamento multiespectral pode ampliar a capacidade de análise ao incluir informações em faixas do espectro menos evidentes.

No DJI Mavic 3 Multispectral, as bandas capturadas incluem:

• Green — 560 ± 16 nm: banda visível próxima ao verde, útil para referências e análises de reflectância.
• Red — 650 ± 16 nm: banda vermelha do espectro visível, diretamente utilizada no cálculo do NDVI.
• Red Edge — 730 ± 16 nm: banda intermediária entre o vermelho e o infravermelho próximo, sensível a mudanças no estado da vegetação.
• NIR — 860 ± 26 nm: infravermelho próximo, banda fundamental para análise da resposta vegetativa e geração de índices.

Essas bandas podem apoiar a análise de diferenças na resposta da vegetação, a geração de índices de vegetação, a comparação espacial entre regiões e a identificação de áreas que merecem inspeção em campo.

Entenda como funciona o mapeamento multiespectral

O NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) utiliza as bandas Red e NIR para representar, em forma de valor numérico, diferenças na resposta da vegetação dentro de uma área. Ele é calculado pela fórmula:

Em áreas irrigadas, o NDVI pode apoiar a visualização de variabilidade dentro do pivô, a comparação entre setores, a priorização de inspeções em campo e, quando há levantamentos em datas diferentes, o acompanhamento temporal de padrões.

Leia também: NDVI na agricultura: o que é e para que serve?

Uma área sob pivô central pode apresentar padrões distintos em diferentes regiões. Alguns setores podem responder de forma diferente dos demais ao longo do ciclo — e essas variações nem sempre são fáceis de perceber a partir do solo.

A comparação espacial entre setores pode ajudar a observar:

• setores com resposta visível ou espectral diferente
• regiões localizadas com padrões que merecem atenção
• transições dentro da área cultivada
• diferenças próximas às bordas e extremidades do pivô
• padrões recorrentes que se repetem em mais de uma área

A comparação indica onde vale investigar com mais atenção. A conclusão sobre a causa deve considerar manejo, solo, irrigação, clima, estágio da cultura e outras informações disponíveis.

Levantamentos repetidos em uma mesma área podem apoiar a comparação temporal, permitindo observar como diferentes regiões respondem ao longo do ciclo de cultivo. Para que a comparação seja coerente, alguns fatores precisam ser considerados:

• A metodologia do levantamento é semelhante entre as datas
• A área mapeada é comparável em extensão e condições
• As condições de aquisição (hora do dia, clima, luminosidade) são registradas
• O estágio da cultura no momento de cada voo é levado em conta

Quando essas condições são consideradas, a comparação temporal pode ajudar a observar padrões que se mantêm, alterações que surgem ou desaparecem, e mudanças progressivas dentro da área cultivada.

• Evolução espacial: mudanças observadas em diferentes regiões da área ao longo do tempo.
• Padrões recorrentes: regiões que continuam apresentando comportamento diferente em levantamentos sucesivos.
• Alterações localizadas: mudanças que surgem ou desaparecem entre um levantamento e outro.
• Histórico visual: registro da condição da área em diferentes momentos do ciclo de cultivo.

Não.

O levantamento aéreo pode registrar regiões com respostas diferentes, padrões espaciais ou alterações na vegetação que merecem investigação. Esses sinais podem estar relacionados a diferentes fatores:

• Irrigação inadequada ou insuficiente
• Variabilidade do solo
• Práticas de manejo diferentes entre setores
• Estágio da cultura
• Condições climáticas
• Compactação localizada
• Pragas ou doenças
• Outros fatores agronômicos

Cada um desses fatores pode produzir padrões visíveis no dado aéreo — mas nenhum deles é identificado automaticamente pelo levantamento. A relação entre o padrão observado e sua causa depende de informações complementares e, quando necessário, vistoria direta em campo.

• Mapear uma área extensa: quando é importante ter uma visão integrada da propriedade ou do pivô.
• Identificar variabilidade: quando existem diferenças visuais ou espectrais dentro da mesma área.
• Comparar setores: quando diferentes regiões do pivô precisam ser analisadas separadamente.
• Acompanhar o ciclo: quando o objetivo é comparar mudanças ao longo de diferentes datas.
• Gerar ortomosaico: quando é necessário produzir uma imagem contínua e georreferenciada da área.
• Apoiar inspeções: quando o objetivo é priorizar pontos que merecem verificação em campo.

Regiões agrícolas com propriedades extensas, áreas irrigadas e uso intensivo de tecnologia podem se beneficiar de levantamentos planejados conforme o objetivo da operação.

Em contextos como Cristalina – GO e PAD-DF, o drone pode apoiar:

• Visualização de grandes talhões
• Registro de áreas irrigadas
• Análise espacial da vegetação
• Comparação entre setores
• Acompanhamento temporal
• Geração de produtos geoespaciais

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