Diante disso, caro(a) estudante, imagine que você foi contratado para fazer uma análise de um talhão com cana-de-açúcar, utilizando drone. Por meio do ortomosaico
outubro 14, 2025MAPA – AGRON – GEOTECNOLOGIAS APLICADAS E GEOPROCESSAMENTO – 54_2025
Os índices de vegetação, obtidos por meio de dados de sensoriamento remoto, provenientes de imagens de satélites e drones, constituem ferramentas fundamentais para a agricultura moderna. Eles permitem quantificar, de maneira ágil e abrangente, o vigor, a saúde e a cobertura das plantas, identificando alterações na atividade fotossintética, no teor de clorofila e na estrutura da vegetação. Dessa forma, agricultores e técnicos conseguem detectar precocemente áreas sujeitas a estresse hídrico, deficiências nutricionais, pragas, doenças ou falhas no plantio e no desenvolvimento das culturas.
Entre os diversos índices disponíveis, o NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) é o mais amplamente utilizado, pois fornece informações diretas sobre a saúde da vegetação, a partir da combinação das bandas do vermelho e do infravermelho próximo. Contudo, sua aplicação exige sensores multiespectrais embarcados, que apresentam custos significativamente superiores em comparação às câmeras convencionais RGB.
Em algumas aplicações, como alternativa, podem ser empregados índices que utilizam apenas câmeras RGB instaladas em drones, como o GLI (Índice de Folhagem Verde), que considera as bandas do vermelho, verde e azul, sendo bastante aplicado na avaliação da quantidade de biomassa verde em áreas agrícolas. Calculado a partir de imagens RGB, o índice GLI varia de -1 a +1: valores positivos indicam vegetação verde, enquanto valores negativos correspondem, geralmente, a solo exposto ou vegetação degradada.
Diante disso, caro(a) estudante, imagine que você foi contratado para fazer uma análise de um talhão com cana-de-açúcar, utilizando drone. Por meio do ortomosaico fornecido (gerado a partir de levantamento com drone), sua tarefa será calcular o índice GLI no software QGIS e identificar problemas visíveis na lavoura, assim como as possíveis causas desses problemas. Você deve emitir um relatório técnico simplificado com os resultados obtidos, mostrando ao produtor o que poderia ser feito para sanar os problemas encontrados.
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