Imagens de Satélites e UAV no Monitoramento de uma Lavoura de Soja

Abstract

O sensoriamento remoto por meio de imagens de satélites e de sensores embarcados em Un- manned Aerial Vehicles (UAVs), desempenha um papel fundamental no cenário onde as tec- nologias de Agricultura Digital têm a capacidade de oferecer soluções economicamente viáveis e, ao mesmo tempo, permitem um monitoramento mais detalhado das lavouras agrícolas. As- sim, objetivou-se analisar características e desempenhos de índices de Vegetação obtidos a par- tir de imagens de satélites e UAV, processadas através das ferramentas Google Earth Engine (GEE) e Q-GIS. A área de estudo corresponde a 2,53 hectares, onde a soja encontrava-se a 114 dias de pós-semeadura, no estágio vegetativo R8. Desse modo, utilizou-se o método da compa- ração entre as diferentes fontes de dados através da análise de diagramas de caixas (boxplot) e histogramas de frequências dos pixels presentes nas imagens. O voo foi realizado com auxílio de um Unmanned Aerial Vehicle (UAV) modelo DJI Phanton 4 Pro a uma altitude de 62,6 metros. O drone possui uma câmera FC6310 de 20 megapixels, por meio da qual foi possível capturar 70 imagens, e para as imagens de satélites foram utilizados dados dos sensores das plataformas Planet Scope, Landsat 8 e Sentinel-2. Foi verificado que os dados do índice NDVI obtidos das imagens de UAV mostraram uma maior variabilidade nos valores. O índice NDRE do Planet Scope e Sentinel-2 demonstrou sinais de saturação devido a presença de outliers. Já o índice VARI para as diferentes fontes de dados revelou uma faixa mais ampla de valores e valores extremos abaixo do intervalo normal. Com isso, o NDVI do satélite Planet Scope, para este estudo, apresentou maior amplitude e consistência de valores. Destaca-se a importância de se considerar as particularidades de cada fonte de dados no monitoramento e controle de áreas plantadas.