Monitorando a Aplicação de Ureia no Arroz

Os fertilizantes representam um dos maiores custos de insumos para as operações agrícolas e um dos mais difíceis de gerenciar. O nitrogênio pode ser especialmente desafiador, se aplicado em quantidades apropriadas, essa aplicação pode aumentar o rendimento. Mas se aplicado em excesso, além de desperdiçar dinheiro, pode levar a lixiviação e contaminação de riachos e lagos próximos.

Para auxiliar na administração de ureia (nitrogênio) de campos de arroz na Austrália, pesquisadores da Universidade Deakin estão testando o uso de imagens multiespectrais. Esses pesquisadores usam um sensor MicaSense RedEdge em sua plataforma aérea (drone), dando-lhes a capacidade de coletar informações detalhadas em um campo com a freqüência que eles precisam para monitorar a saúde da cultura.

Para um de seus testes envolvendo um campo de arroz, os pesquisadores completaram seis vôos diferentes ao longo de um período de três meses, capturando dados calibrados usando seu sistema aéreo com sensor RedEdge. A calibração permitiu aos pesquisadores comparar essas diferentes capturas de dados, compensando automaticamente os efeitos que as diferentes condições da luz solar podem ter nos dados.

Os dados coletados de um dos vôos são exibidos abaixo. Este voo foi completado duas semanas após a aplicação de ureia feita por maquinário, antes da aplicação de água permanente no campo de arroz. Ambos os dados gráficos exibidos foram capturados a partir do mesmo vôo, a primeira imagem é um mapa NDVI dos dados enquanto a segunda imagem é um mapa NDRE.

 

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Fig. 01: NDVI mapa do campo após aplicação de ureia (nitrogênio); Nenhum problema é imediatamente aparente.

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Fig. 02: Mapa NDRE para o mesmo dado; A aplicação não uniforme da ureia é claramente visível.

Não parece que existam problemas quando o campo é analisado usando o mapa NDVI, um índice de vegetação comumente usado para avaliar o vigor da planta. Além de algumas áreas problemáticas conhecidas no canto do campo, o mapa NDVI não mostra nenhuma área preocupante após a aplicação da ureia.

Após uma revisão posterior usando o mapa NDRE, torna-se evidente que houve um problema, o espalhador não distribuiu uniformemente o fertilizante.

Por que o mapa do NDVI não mostra essa variabilidade? Como a aplicação do nitrogênio ainda não afetou o crescimento da planta e a biomassa (área foliar) e os valores do NDVI correlacionaram-se com a quantidade de biomassa ou cobertura foliar da planta. Como um efeito mais imediato da má aplicação do nitrogênio, o teor de clorofila nas folhas caiu nas áreas afetadas. O NDRE é um indicador muito melhor dos níveis de clorofila do que o NDVI é, e é por isso que o mapa NDRE mostra o problema muito mais claramente.

Pesquisadores da Universidade de Deakin monitoraram este campo de arroz durante o resto da safra. Levantando os dados calibrados gerados pela RedEdge e analisados no Atlas MicaSense, eles rastrearam as mudanças na safra ao longo do tempo, monitorando os valores de NDVI e NDRE para linhas que apresentaram níveis baixos ou altos de nitrogênio devido à aplicação de ureia não uniforme no início da safra.

 

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Fig. 03 e 04: O NDRE detecta a aplicação de uréia não uniforme dois meses antes do NDVI. A discrepância entre altos e baixos níveis de nitrogênio em linhas é aparente em janeiro no gráfico NDRE, enquanto a discrepância não aparece até março no gráfico NDVI.

 

Os resultados mostram que índices de vegetação como o NDRE (habilitado pelo uso de sensores multiespectrais de banda estreita como RedEdge) podem detectar a aplicação de ureia não uniforme muito mais cedo do que o NDVI. Neste caso, quase dois meses antes.

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Fig. 05: O mapa NDVI de fim de safra mostra a variação de rendimento prevista devido à má aplicação de uréia dois meses antes.

No final da safra, as imagens do NDVI mostram a escala de variabilidade na saúde das culturas. Nessa fase de crescimento, o NDVI é um bom indicador de biomassa geral e, consequentemente, o rendimento da cultura de arroz. A diferença na aplicação de ureia que o NDRE detectou no início da temporada levou a uma queda significativa no desempenho da safra.

A imagem multispectral avançada fornece informações valiosas que servem como gatilhos para realizar ações corretivas com base nessa detecção precoce de problemas. Por exemplo, o nitrogênio é frequentemente aplicado ao arroz durante a iniciação da panícula, quando a panícula (ou a cabeça) do arroz começa a se formar na bainha. Esta aplicação supre as necessidades de nitrogênio da planta de arroz durante a floração, tornando críticos a quantidade e tempo da aplicação. A imagem multiespectral pode ser usada para auxiliar nas decisões sobre as taxas de aplicação de nutrientes e o tempo, maximizando o rendimento das culturas.

Fonte: Micasense

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