Pesquisa: Margem de erro na previsão da safra canavieira é inferior a 1%

Equipe de pesquisadores utilizou a abordagem sistêmica com sensoriamento remoto

seg, 18/08/2003 - 18h03 | Do Portal do Governo

Para aprimorar a previsão de safra nos canaviais, uma equipe de pesquisadores utilizou a abordagem sistêmica com sensoriamento remoto, empregando em vegetação procedimentos já usuais na mineração.

O trabalho tem a coordenação do professor Teodoro Isnard Ribeiro de Almeida, do Instituto de Geociências (IGc) da USP, que o desenvolveu em parceria com a professora Raffaella Rossetto, do Instituto Agronômico de Campinas e Carlos Roberto de Souza Filho da Unicamp.

A técnica foi testada na Fazenda Santa Fé, no município de Barra Bonita (SP). Utilizando imagens de satélites, os pesquisadores verificaram a interação da radiação eletromagnética com a vegetação, e a interpretação desses dados permitiu a obtenção de uma previsão de safra muito mais precisa.

‘O sensoriamento remoto consiste basicamente em estudar um objeto sem manter contato direto com ele, por meio da interação da radiação eletromagnética’, explica o professor Ribeiro de Almeida. No caso da abordagem sistêmica, a diferença está no modo como a interpretação é realizada. ‘Nesse caso, analisamos a planta como um sistema, o que é mais apropriado que estudar comportamentos de aspectos isolados da vegetação’.

A abordagem sistêmica permite que sejam avaliadas características mais específicas do dossel (superfície da cobertura vegetal, o canavial no caso), principalmente teores de clorofila e de água foliar e intensidade da evapotranspiração. ‘Com esses dados, a elaboração de uma previsão sobre a produtividade da safra torna-se mais acurada, bem como a análise do estado de vigor da plantação, o que também tem implicações ambientais, pois pode otimizar o uso de insumos agrícolas’, destaca Ribeiro de Almeida.

Resultados

Para a pesquisa na Fazenda Santa Fé foram utilizadas imagens de dois satélites, o Landsat 7 e o Terra, com os sensores ASTER e ETM+. Posteriormente à obtenção das imagens, com o auxílio de programas especializados de processamento de imagens e com o apoio de estatística, foi feita a previsão da safra com base nos seguintes dados: clorofila total, conteúdo em água, estrutura, temperatura e traços de informação em compostos bioquímicos. A área observada foi de 108,75 hectares.

A eficiência da abordagem sistêmica foi comprovada com a grande proximidade entre os dados previstos e a produtividade da área. Foram colhidos 120,96 t/ha (toneladas por hectare), e as previsões indicaram 119,89 t/ha (para as imagens do Aster) e 119,87 t/ha, nas imagens obtidas pelo ETM+; um erro, nos dois casos, de menos de 1% do valor total. A estimativa da Usina para a área era de apenas 110 t/ha, distante aproximadamente 10% do valor encontrado.

‘A previsão dos valores é fundamental para indústria da cana, que trabalha muito com contratos futuros’, explica o professor. Almeida ressalta que a técnica poderia ser empregada em outras culturas, e foi testada na cana-de-açúcar principalmente pela importância que essa plantação tem para a economia de São Paulo.

Nos próximos meses, a pesquisa focará a viabilidade de identificação por imagens de satélite do processo de maturação da cana-de-açúcar (quando a planta acumula açúcar no caule, estando pronta para a colheita), e o professor viajará para a França, para analisar possíveis parcerias para o estudo.

Mais informações: (011) 3091-4236

Da Agência USP de Nóticias/Olavo Soares/L.S.