Texto por: Leonardo Magalhães, Engenheiro de Biossistemas pela FZEA/USP e Mestrando em Engenharia de Sistemas Agrícolas na ESALQ/USP.
Nós humanos possuímos cinco sentidos: olfato, tato, audição, paladar e visão (a não ser que você seja o homem-aranha e tenha seu sensor de aranha, mas isso é outra estória). Mas, a visão talvez seja a mais integrada aos demais sentidos. Ao ouvir um som, se pudermos enxergar a origem do mesmo conseguimos identificar com mais facilidade o tipo de som produzido. Ao vermos um alimento, identificamos com mais facilidade seu sabor ou gostamos mais de comer algo devido ao seu aspecto visual. Sem contar que a visão auxilia no nosso senso de localização e identificação dos objetos que nos rodeiam.
Ao longo da evolução humana, a visão também tem colaborado nos processos agrícolas. Determinar a época de colheita, a qualidade dos alimentos e até mesmo o descarte de alimentos impróprios para o consumo se utilizaram da visão como parâmetro de decisão. Imagine que você precise ir ao mercado agora comprar bananas, como você as selecionaria? Mais maduras ou mais verdes? A cor delas é que determinariam essa escolha correto? E se você fosse fazer uma receita com tomates? Seleciona-los para um molho, escolheria os mais vermelhinhos não? A cor das plantas, das folhas, dos frutos nos servem como parâmetro tanto para consumo quanto para produção.
E mesmo as plantas se utilizam muito da identificação da luz para seus processos biológicos. Enquanto nós humanos temos dois fotorreceptores para identificação da luz e das imagens (cones e bastonetes), as plantas possuem ao menos treze. Só para a cor azul elas utilizam mais de quatro, que indicam entre outras coisas qual o período atual do dia e assim auxiliam na liberação de fitormônios e na realização da fotossíntese.
Por esses e outros motivos que a Análise de Imagens e a quantidade de luz recebida e refletida pelas plantas possuí tanta importância na agricultura. Nos últimos anos o uso da análise de imagens na agricultura como um todo vem crescendo. A maior utilização de drones e Vant’s (veículos aéreos não tripulados) vem se baseando principalmente na sua excelente capacidade de obtenção de imagens. Sua utilização vai desde o cálculo e levantamento da área de plantio como no monitoramento vegetativo das plantações. Esse monitoramento utiliza-se dos chamados índices vegetativos. O primeiro a ser utilizado foi o já conhecido NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) proposto em 1973 por Rouse et. al. O NDVI pode ser calculado tanto em imagens com a banda do infravermelho, quanto na utilização de sensores que fornecem seu valor de acordo com a luz refletida pela planta. De la para cá mais índices foram sendo testados e utilizados, como o MPRI (Modified Photochemical Reflectance Index) proposto por YANG, WILLIS e MULLER (2008) e validado como indicador vegetativo por LINHARES, ROCHA e AMARAL (2013) e o ICVE (Índice de cor verde-escuro) proposto por KARCHER e RICHARDSON (2003). Esses índices ajudam na avaliação da sanidade das plantas, deficiência nutricional, identificação de áreas com pragas ou plantas invasoras, e podem servir também como base para o cálculo do potencial produtivo do cultivo analisado.
O uso de outros tipos de imagens também vem crescendo. Imagens termográficas para determinação de estresse hídrico, imagens em 3D para mapeamento florestal e determinação do volume de madeira produzido, utilização da visão computacional para sistemas automatizados de plantio, colheita e pulverização são só alguns exemplos. Por isso, a área de coleta, análise e processamento de imagens possuí destaque na grade curricular da Engenharia de Biossistemas. O engenheiro de biossistemas é um profissional com capacidade para aplicar e além disso de poder desenvolver novos índices, sistemas e softwares para a captação, análise e processamento de imagens. Esse profissional possuí essa capacidade não apenas por ter em seu currículo disciplinas de programação, captação e análise de imagens, processamento de sinais e agricultura de precisão, mas também por seu conhecimento dos processos biológicos que ocorrem nas plantas e nos animais, além do conhecimento em gestão e ferramentas de apoio à tomada de decisão.
Outras aplicações que se utilizam de imagens devem ser desenvolvidas nos próximos anos para que essa área se torne mais comum ainda nos processos de tomada de decisão na agricultura. Sem contar as aplicações em zootecnia, área onde o uso de imagens também tem crescido e demanda ainda mais pesquisas e o desenvolvimento de mais sistemas.
REFERÊNCIAS
KARCHER, D. E., RICHARDSON, M. D. Quantifying turfgrass color using digital image analysis. Crop Science, v. 43, p. 943-951, 2003
LINHARES, Mayklyns M. A. et al. Vant’s aplicados ao monitoramento da evolução vegetativa de culturas agrícolas. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO- CONBAP 2014, 10., 2014, São Pedro – Sp. Anais… . São Pedro – Sp: Sbea, 2014. p. 1 – 8.
ROUSE, J. W.; HAAS, R. H.; SCHELL, J. A.; DEERING, D. W. Monitoring vegetation systems in the great plains with ERTS. In: Earth Resources Technology Satellite-1 Symposium, 3, Washington, 1973. Proceedings… Whashington: NASA, 1974, v.1, p.309-317, 1973.
YANG, Z.; WILLIS, P.; MUELLER, R. Impact of Band-Ratio Enhanced AWIFS Image to Crop Classification Accuracy. In: Pecora – The Future of Land Imaging… Going Operational, 17. 2008, Denver, Colorado, USA. Proceedings… Maryland: (ASPRS), 2008.
