As ferramentas de detecção remota estão em constante crescimento no brasil, especialmente no monitoramento da agricultura e florestas. Nesses seguimentos o estudo de índices de clorofila dos cultivos é crucial para avaliar a saúde e o vigor das plantas. O objetivo principal deste estudo foi analisar três índices de vegetação e comparar sua eficiência na detecção de possíveis problemas ou falhas na saúde de lavouras cafeeiras na região de Monte Carmelo (MG). A investigação foi conduzida observando-se povoamentos cafeeiros em diferentes estágios na paisagem rural. Utilizando-se de imagens de satélite Sentinel-2 (resolução: 10m) obtidas por intermédio da plataforma Copérnicus, foram escolhidos três indicadores para análise: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDRE (Normalized Difference Red Edge) e GNDVI (Green Normalized Difference Vegetation Index). As imagens foram processadas com auxílio do software QGIS (3.30.1). Os índices foram comparados para determinar qual ofereceu melhor detalhamento e explicação sobre estas áreas cultivadas, notadamente em período seco e chuvoso na região. Em uma escala de -1 a 1 de vigor vegetativo, o NDVI apresentou uma proporção desse índice (período seco) min: -0.4529148042 e máx: 0.9651346803. (Período chuvoso) min: -0.4617169499 e máx: 0.9483304620; comparativamente ao Índice GNDVI, que apresentou (período seco) min: -0.5656324625 e máx: 0.8977119923. (Período chuvoso) min: -0.5769783854 e máx: 0.8820384145. O NDRE apresentou (período seco) min: -0.7692307830 e máx: 0.7841945291. (Período chuvoso) min: -0.2798742354 e máx: 0.7818930149. Os resultados visuais e de min e máx indicaram que o NDVI se destacou na avaliação da saúde e vigor destes cultivos, apresentando maior detalhamento espacial das lavouras. Contudo, índices como o NDRE e o GNDVI mostraram-se promissores em povoamentos que possivelmente apresentam fases de desenvolvimento mais avançados. Deste modo, sugere-se a necessidade de estudos mais aprofundados. Os resultados deste estudo são investigações preliminares sobre a saúde da cafeicultura via detecção remota e, espera-se contribuir com estratégias de melhorias na identificação de áreas com deficiência de nutrientes, com ocorrência de pragas, doenças, assim como a possibilidade de dados de campo para validação a nível de diferentes estágios (idades) de desenvolvimento da cultura, rumo a melhor gestão e manejo de lavouras e paisagens cafeeiras.
Editoração e organização
Andressa Giovannini Costa
Charlene Moro Stefanel
Gleice Aparecida de Assis
Tatiane Melo de Lima
Vanessa Andaló
Vicente Toledo Machado de Morais Junior
Revisor Adhoc
Adriana Tiemi Nakamura
Aline Gonçalves Spletozer
Alvaro Augusto Vieira Soares
Amanda Azevedo Cassiano
Andressa Giovannini Costa
Anna Caroline Costa Fanalli
Carla Cristina Alves Mendes
Edivane Cardoso da Silva
Edson Simão
Fernando Luiz de Paula Santil
Franscinely Aparecida de Assis
Gabriel Mascarenhas Maciel
Givago Coutinho
Guilherme Costa Santos
Guilherme de Almeida Garcia Rodrigues
Gustavo Moreira Ribeiro
Igor Pereira Costa
Isabella Salgado Faustino
Isaías Antonio de Paiva
Jardel Boscardin
Jocimar Caiafa Milagre
Josef Gastl Filho
Larissa Grasiela de Arruda Ferreira Costa
Laura Cristina Moura Xavier
Lucas José Mendes
Luciano Cavalcante de Jesus França
Marco Iony dos Santos Fernandes
Mariana Rodrigues Bueno
Natalia Martins Freitas
Odair José Marques
Osvaldo Rettore Neto
Pedro Enrico Salmim Fonseca Spanghero
Regina Maria Gomes
Roque de Carvalho Dias
Roseli Mendonça Dias
Sueli Moura Bertolino
Tatiana Mayumi Tamura
Tatiane Melo de Lima
Vanessa Andaló
Vicente Toledo Machado de Morais Junior
Welery Roel de Azevedo
Zimábwe Osório Santos
DUVIDAS, SUGESTÕES E INFORMAÇÕES
sicaaufu@gmail.com