Como relacionar dados de satélite com o café na roça

No sensoriamento remoto da cafeicultura, uma das principais dúvidas é sobre como relacionar dados de índices de vegetação e mapas de satélite com as condições reais da lavoura.

Muitos produtores e consultores técnicos olham para índices como NDVI, NDRE ou NDMI e se perguntam o que aquilo significa no pé de café e como tomar uma decisão com base nas imagens e dados.

A boa notícia é que essa ponte entre satélite e campo já vem sendo construída há anos.

Diversas pesquisas científicas demonstram que é possível relacionar os índices com vigor vegetativo, nutrição, estresse hídrico, biomassa e até risco de secamento do dossel.

Com o avanço de sensores como o Sentinel-2, que oferece bandas específicas para clorofila, água e estrutura vegetal, essa relação ficou ainda mais robusta.

Hoje, é possível, não apenas olhar imagens, mas interpretar fisiologia vegetal a partir do espaço, conforme você pode conferir neste artigo. Boa leitura!

O sensoriamento remoto na cafeicultura

O sensoriamento remoto na cafeicultura evoluiu de simples imagens coloridas para análises quantitativas de vigor e saúde da planta.

Trabalhos clássicos como Rouse et al. (1974), que introduziram o NDVI, já demonstravam que a reflectância no vermelho e no infravermelho próximo poderia indicar vigor vegetal.

Com o tempo, estudos específicos aplicados ao café passaram a ampliar e a validar essas relações. Clevers e Gitelson (2013), por exemplo, demonstraram que bandas red-edge são altamente sensíveis ao teor de clorofila e nitrogênio foliar.

No Brasil, pesquisas utilizando Sentinel-2 mostraram correlação significativa entre índices espectrais e nitrogênio em cafezais, permitindo mapear variabilidade nutricional dentro do talhão.

O Sentinel-2, descrito tecnicamente por Drusch et al. (2012), trouxe uma grande vantagem: múltiplas bandas no red-edge e no SWIR, permitindo análises mais detalhadas de nutrição e água no dossel.

Além dele, sensores como Landsat, MODIS e drones multiespectrais também vêm sendo utilizados para monitorar o comportamento do café ao longo das safras.

É com base em pesquisas deste tipo que Safra do Café realiza o monitoramento da cafeicultura, produzindo relatórios individuais de fazendas e áreas de produção de café arábica e conilon/robusta.

>> Leia o relatório abaixo!

Índices espectrais e o comportamento do café

NDVI: vigor vegetativo

O NDVI, baseado nas bandas vermelho e infravermelho próximo, é o índice mais conhecido. Segundo Rouse et al. (1974), valores mais altos indicam maior atividade fotossintética.

Em cafezais adultos, valores entre 0,60 e 0,80 geralmente indicam bom vigor. Abaixo de 0,45 pode sugerir baixo desenvolvimento ou estresse. Embora possa saturar em dosséis muito densos, continua sendo excelente indicador de biomassa e cobertura foliar.

NDRE: nitrogênio e clorofila

O NDRE utiliza a banda red-edge do Sentinel-2 e é mais sensível à clorofila do que o NDVI. Clevers e Gitelson (2013) demonstraram que índices red-edge apresentam melhor correlação com teor de nitrogênio foliar.

Em cafeicultura, valores abaixo de 0,10 podem indicar deficiência severa, entre 0,30 e 0,55 sugerem vigor nutricional adequado, e acima de 0,60 indicam alta concentração de clorofila. Esse índice é especialmente útil para decisões de adubação nitrogenada.

GNDVI: diagnóstico nutricional precoce

O GNDVI utiliza a banda verde e o NIR. Gitelson et al. (1996) mostraram que a banda verde é mais sensível à variação de clorofila em estágios intermediários de desenvolvimento.

Na produção de café, valores abaixo de 0,25 podem indicar risco nutricional, entre 0,45 e 0,65 indicam vigor adequado, e valores muito elevados podem sinalizar excesso de nitrogênio ou dossel muito fechado.

CCCI: teor de clorofila no dossel

O CCCI foi desenvolvido para estimar conteúdo de clorofila do dossel. El-Shikha et al. (2008) demonstraram forte relação entre CCCI e nitrogênio foliar. Embora não seja amplamente aplicado especificamente em café, o princípio fisiológico é o mesmo.

Valores abaixo de 0,10 podem indicar deficiência severa, entre 0,30 e 0,50 representam condição adequada, e acima disso pode indicar clorofila muito elevada ou saturação estrutural do dossel.

NDMI: água na vegetação

O NDMI utiliza NIR e SWIR, sendo altamente sensível ao conteúdo de água no dossel. Gao (1996) e Ceccato et al. (2001) mostraram que bandas no SWIR respondem à absorção de água foliar.

Para o café, valores entre 0,10 e 0,35 indicam boa disponibilidade hídrica. Abaixo de zero pode indicar estresse hídrico moderado a severo. É um excelente indicador para monitorar seca antes mesmo da queda do NDVI.

NDWI: água superficial e solo úmido

O NDWI de McFeeters (1996), baseado em Green e NIR, é mais indicado para identificar água superficial e áreas encharcadas. Valores positivos geralmente indicam presença de água.

Em áreas agrícolas, valores entre -0,30 e -0,10 costumam representar solo com umidade moderada. É útil para identificar baixadas, drenagem deficiente e risco de encharcamento.

NBR: secamento estrutural

O NBR utiliza NIR e SWIR2 e é tradicionalmente aplicado para avaliar severidade de fogo, conforme Key e Benson (2006) e Miller e Thode (2007). No café, pode indicar secamento estrutural prolongado.

Valores acima de 0,60 indicam vegetação vigorosa. Valores abaixo de 0,20 podem sinalizar estresse severo ou degradação do dossel.

Relacionando o mapa com a roça

A grande vantagem do sensoriamento remoto é permitir enxergar padrões invisíveis a olho nu. Estudos como Ji et al. (2009) mostraram que limiares espectrais podem ser definidos cientificamente para classificar água, solo e vegetação.

No café, isso significa que podemos transformar números em categorias práticas como risco nutricional, estresse hídrico, vigor adequado ou excesso de umidade. O segredo está em combinar os índices.

Se o NDRE cai e o NDMI permanece alto, pode ser problema nutricional. Se NDMI e NBR caem juntos, o estresse hídrico pode estar se tornando estrutural. Se NDWI sobe muito em áreas específicas, pode ser problema de drenagem.

Hoje, com sensores como o Sentinel-2, que revisita a área a cada cinco dias, mas a captação de imagens depende da cobertura de nuvens, é possível acompanhar a lavoura com maior frequência.

A ciência já demonstrou que esses índices têm base fisiológica sólida. Neste sentido, o desafio agora não é mais provar que funcionam, mas aplicar corretamente essas informações na roça e elevar a gestão da cafeicultura para um outro nível.

Referências

Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A., & Deering, D. W. (1974). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. NASA Special Publication 351. https://ntrs.nasa.gov/citations/19740022614.

Clevers, J. G. P. W., & Gitelson, A. A. (2013). Remote estimation of crop and grass chlorophyll and nitrogen content using red-edge bands on Sentinel-2 and -3. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 23, 344–351.
https://doi.org/10.1016/j.jag.2012.10.008.

Drusch, M., Del Bello, U., Carlier, S., et al. (2012). Sentinel-2: ESA’s Optical High-Resolution Mission for GMES Operational Services. Remote Sensing of Environment, 120, 25–36. https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.11.026.

Gitelson, A. A., Kaufman, Y. J., & Merzlyak, M. N. (1996). Use of a green channel in remote sensing of global vegetation from EOS-MODIS. Remote Sensing of Environment, 58(3), 289–298. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00072-.

El-Shikha, D. M., Waller, P., Hunsaker, D., et al. (2008). Remote Sensing of Cotton Nitrogen Status Using the Canopy Chlorophyll Content Index (CCCI). Transactions of the ASABE, 51(1), 73–82. https://doi.org/10.13031/2013.24228.

Gao, B. C. (1996). NDWI—A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, 58(3), 257–266. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(96)00067-3.

Ceccato, P., Flasse, S., Tarantola, S., Jacquemoud, S., & Grégoire, J. M. (2001). Detecting vegetation water content using reflectance in the optical domain. Remote Sensing of Environment, 77(1), 22–33. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00256-2.

McFeeters, S. K. (1996). The use of the normalized difference water index (NDWI) in the delineation of open water features. International Journal of Remote Sensing, 17(7), 1425–1432. https://doi.org/10.1080/01431169608948714.

Ji, L., Zhang, L., & Wylie, B. (2009). Analysis of dynamic thresholds for the normalized difference water index. Remote Sensing of Environment, 113(5), 1026–1034. https://doi.org/10.1016/j.rse.2009.01.002.

Key, C. H., & Benson, N. C. (2006). Landscape assessment: Ground measure of severity, the Composite Burn Index; and remote sensing of severity, the Normalized Burn Ratio. USDA Forest Service General Technical Report RMRS-GTR-164. https://www.fs.usda.gov/rm/pubs/rmrs_gtr164.pdf.

Miller, J. D., & Thode, A. E. (2007). Quantifying burn severity in a heterogeneous landscape with a relative version of the delta Normalized Burn Ratio (dNBR). Remote Sensing of Environment, 109(1), 66–80. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.12.006.