Adicionar a área de produção de café

Para realizar o monitoramento com satélites e obter dados dos índices de vegetação/espectrais e climáticos, basta apenas inserir a sua área de produção. Você tem duas opções para isso: fazer o upload do polígono da sua área (arquivo .gpkg) ou desenhar o polígono diretamente no mapa.

Monitoramento com satélite (MSI/Sentinel-2AB)

O satélite Sentinel-2 permite o monitoramento com imagens RGB ou índices de vegetação/espectrais. No sistema, estão disponíveis os índices NDVI, GNDVI, MSAVI2, NDRE, CCCI, NDWI, NDMI, NBR e TWI2. O módulo acompanha tutoriais e recomendações de uso de cada índice.   

Monitoramento com radar (SAR/Sentinel-1)

O uso de imagens de radar/SAR por meio do satélite Sentinel-1 na cafeicultura tem a grande vantagem de não depender da ausência de nuvem para o monitoramento, o que possibilita obter imagens atuais. O sistema possui instruções de como interpretar as imagens na cafeicultura.

Monitoramento do clima

O sistema Safra do Café oferece dados climáticos atualizados diariamente por meio do ERA5, uma plataforma de monitoramento climático global. São fornecidas informações sobre temperatura, precipitação acumulada, umidade do ar e ponto de orvalho para áreas acima de 30 ha.   

Previsão da produtividade

O sistema possibilita realizar a previsão da produtividade do café a partir de amostras geolocalizadas, seguindo metodologia desenvolvida no âmbito do Programa de Pós-Graduação em Agricultura de Precisão da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), com validações em áreas comerciais de café arábica nos sistemas irrigado e sequeiro, localizadas na Bahia. Os resultados demonstraram o potencial da metodologia para antecipar a estimativa de safra entre 6 e 8 meses e para gerar mapas de variabilidade espacial da produtividade, auxiliando no planejamento, no manejo localizado e na tomada de decisão técnica.

Um dos principais diferenciais do sistema Safra do Café é a adaptação da metodologia para cada área de produção. O sistema não utiliza um algoritmo fixo ou um índice único, mas realiza análises de correlação, treinamento e avaliação de desempenho para selecionar automaticamente os modelos e variáveis mais relevantes para cada lavoura. Dessa forma, os resultados refletem as condições específicas de solo, clima, manejo e sistema produtivo, aumentando a precisão das previsões e a confiabilidade dos mapas gerados. Confira no vídeo!