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SENSORES REMOTOS

Câmeras multiespectrais

Sensores de câmera de imagem multiespectral montados em drones agrícolas, drones, etc. eles permitem que o técnico agrícola gerencie fertilizantes, irrigação, solo e colheitas com mais eficiência. Ver a saúde do solo e das plantações a olho nu é muito limitado. As imagens multiespectrais fornecidas por este tipo de sensor permitem ao técnico agrícola enxergar além do olho humano.

Esta tecnologia de sensoriamento remoto utiliza as bandas de ondas verde, vermelha, vermelha e infravermelha próxima para capturar imagens visíveis e invisíveis de cultivos e vegetação que, uma vez processadas por software especializado, produzem índices de informação significativos que permitem ao técnico agrícola monitorar, planejar e gerenciar o cultivar de forma mais eficaz, economizando tempo e dinheiro, além de reduzir o uso de insumos (pesticidas, herbicidas, água, etc).

← Fig: Drone Phantom 4 com câmera multiespectral de 6 bandas e uma delas com imagem real

A imagem multiespectral é uma ferramenta muito eficaz para avaliar a produtividade do solo e analisar a saúde das plantas.

↑ Fig: Esquerda: Imagem no espectro visível (RGB) obtida por drone. Direita: imagem mostrando o índice NDVI

O que são imagens multiespectrais?

Um sensor de imagem multiespectral é aquele que captura imagens em frequências específicas do espectro eletromagnético. Os comprimentos de onda podem ser separados por filtros ou pelo uso de instrumentos sensíveis a determinados comprimentos de onda, incluindo frequências além do espectro visível, como infravermelho, de modo que a imagem espectral permite a extração de informações adicionais que o olho humano não pode capturar.

O olho humano é sensível apenas a comprimentos de onda entre aproximadamente 400 e 700 nm, conhecido como espectro visível; Dentro deles, os olhos podem perceber uma variedade de cores que vão do violeta ao vermelho, porém os comprimentos de onda também podem ser mais curtos (ultravioleta) ou mais longos (infravermelho) do que nossa visão visível. Embora não possamos vê-los, essas faixas de ondas invisíveis são muito indicativas das características agronômicas do solo, das plantas e dos cultivos.

← Fig. Sensor multiespectral para análise de culturas e manejo de vegetação em agricultura de precisão, composto por seis sensores CMOS de 1/2,9”, incluindo um sensor RGB para o espectro visível e cinco sensores monocromáticos para imagens multiespectrais.

Este tipo de sensor intervém normalmente nas seguintes verticalidades:

Irrigação de precisão:

A temperatura da copa é um indicador valioso do estresse da planta. As imagens térmicas permitem que os agricultores avaliem periodicamente o estado fisiológico das plantas e detectem mudanças sutis na temperatura da copa que podem ser um indicador de estresse hídrico.

Por outro lado, determinar o tempo, a frequência e a duração da irrigação é um fator importante no rendimento da plantação, pois afeta diretamente a saúde das lavouras. As imagens térmicas fornecem informações poderosas sobre o gerenciamento da água, ajudando os operadores de irrigação a determinar a irrigação correta e identificar vazamentos ou bloqueios no sistema de irrigação por meio da diferença de temperatura entre o dossel da planta e o solo.< /p>

Também podem nos ajudar a identificar obstruções e perdas no sistema de irrigação por efeitos da transpiração das plantas ou falta de água nelas e no solo. Áreas com rega excessiva parecerão visivelmente mais frias do que o resto da terra. Áreas sem água apresentarão temperaturas mais altas do que o resto do terreno

Previsão de doenças e pragas:

Com imagens multiespectrais, problemas que afetam a fisiologia das copas das plantas podem ser identificados. Doenças, insetos e problemas nutricionais geralmente causam danos fisiológicos antes que os sintomas possam ser vistos em RGB. Usando os diferentes índices e composições multiespectrais dos dados pan-corrigidos, esses problemas podem ser detectados mais cedo

Previsão da colheita:

Métodos populares de estimativa de produção de frutas, como contagem manual de frutas ou análise de séries temporais, são demorados e caros. A combinação de imagens RGB, multiespectrais e térmicas permite estimativas de produção mais precisas do que as manuais.