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

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.