Share | 03/16/2017
Na MicaSense, acreditamos em oferecer mais do que imagens bonitas. Acreditamos em fornecer soluções científicas que abordem problemas reais. Quer se trate da conceção de sensores multiespectrais que não comprometem ou da criação de análises que se traduzem em poupanças de dinheiro, a concentração na resolução de problemas reais é a forma como trazemos valor aos nossos clientes. Aqui está alguma da ciência que alimenta as nossas crenças.
A deteção multiespectral é a prática de utilizar um sensor para obter imagens de várias áreas do espetro de luz ao mesmo tempo. Quando utilizada na agricultura, a deteção multiespectral visa áreas do espetro de luz que dizem respeito à biologia das plantas. Dependendo de factores como a fase de crescimento, o nível de stress ou o impacto de doenças, as plantas reflectem a luz de forma diferente. Os sensores multiespectrais medem esta diferença.
No passado, a captura de dados multiespectrais significava contratar uma aeronave tripulada ou esperar que um satélite sobrevoasse o local. Ambas as opções não permitem muita flexibilidade, são limitadas em termos de resolução e podem ser afectadas pela cobertura de nuvens, que pode afetar os dados. Agora, com a rápida expansão da indústria comercial de drones, qualquer pessoa pode sobrevoar uma cultura com um sensor multiespectral e identificar rapidamente o stress, não só ao nível do campo, mas também ao nível de cada planta. Isto significa que a prospeção orientada está disponível para um maior número de produtores; voe num campo, identifique as áreas problemáticas e, em seguida, faça a verificação no terreno de forma rápida e eficaz.
A capacidade de obter imagens das culturas com frequência e em alta resolução está a mudar o sector da agricultura de precisão. Através da análise de dados multiespectrais baseados em drones, os agricultores podem pegar num campo aparentemente exuberante e saudável e identificar áreas de stress, surto de doenças ou deficiência de nutrientes. A identificação dessas áreas problemáticas e o tratamento adequado significa que os produtores podem aumentar a eficiência, o rendimento e o lucro.
Os índices de vegetação funcionam comparando a luz que uma planta reflecte numa banda com a luz reflectida noutra banda. Por exemplo, o índice NDVI, vulgarmente conhecido, compara a reflectância da banda do vermelho com a da banda do infravermelho próximo.
No entanto, nem todos os índices são iguais. O NDVI, por exemplo, centra-se no “vigor” de uma planta, ou na sua “folhagem”. Muitas vezes, parte-se erradamente do princípio de que o vigor significa ausência de doença. Trata-se de um erro crucial e pode representar a diferença entre identificar e tratar eficazmente uma doença ou deixá-la propagar-se. Uma comparação semelhante pode ser feita com os seres humanos; um médico não olharia para a altura ou para o cabelo de um paciente para saber se este estava doente; em vez disso, usaria um termómetro para medir a temperatura corporal.
A investigação demonstrou que, para avaliar verdadeiramente a saúde das plantas e não apenas o seu vigor, é necessário ter em conta o teor de clorofila. Para medir o teor de clorofila, devem ser utilizadas bandas específicas de luz. Uma dessas bandas, presente nas câmaras da série MicaSense, é a banda Red Edge, uma banda de luz extremamente estreita e precisa entre o vermelho e o infravermelho próximo. Quando utilizadas em conjunto com outras bandas e analisadas corretamente, as bandas como a Red Edge fornecem uma medida mais precisa da saúde das plantas, tendo um maior impacto no resultado final do produtor.
Transformar imagens multiespectrais em mapas do estado das culturas que um agricultor possa utilizar é um processo altamente complexo. Na AgEagle, temos especialistas que se concentram neste processo para que os nossos clientes não tenham de o fazer. Além disso, através do Measure Ground Control, podemos fornecer índices avançados de vegetação e ferramentas de análise aos nossos clientes, ajudando-os a visualizar os seus dados e a fazer alterações para aumentar o rendimento. Isto significa que os produtores passam menos tempo a gerir os seus dados e mais tempo a utilizá-los.
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