Otimizando o ROI dos fungicidas com as imagens da NDVI
O mofo branco, o inimigo do feijão
O bolor branco (mais propriamente conhecido como Sclerotinia sclerotiorum) é uma doença significativa que afeta muitas culturas, incluindo feijões secos comestíveis e soja.
O fungo pode ter um grande impacto: geralmente, cada aumento de 10% na incidência de doenças em plantas maduras corresponde a uma perda de 2-5 bu/ac. (133-333 kg/ha)¹.
O custo dos controles químicos é alto, o que significa que os cultivadores devem pesar suas despesas contra as perdas de rendimento potencialmente grandes que o bolor branco pode causar. Entretanto, nem todo acre de cultivo justifica a aplicação de fungicidas.
Em um plano de gerenciamento de taxa única, a perda parece inevitável: um agricultor sofrerá as perdas de rendimento em face dos altos custos de aplicação, ou reduzirá o ROI aplicando o produto em acres que não o exijam.
O mapeamento pode fornecer uma solução.
Dada a alta densidade e vigorosa cobertura vegetal que o bolor branco favorece, os mapas do Índice de Vegetação com Diferença Normalizada (NDVI) são uma ferramenta útil para estimar onde pulverizar um fungicida protetor para otimizar o retorno do investimento.
A abordagem de prescrição permite aos produtores aplicar fungicidas a taxas adequadas ao potencial da doença.
A Deveron UAS Corp. sediada em Ontário realizou uma série de pesquisas no sudoeste de Ontário em agosto de 2018 com o objetivo de gerar mapas de prescrição de taxa variável usados para aplicar fungicidas. Uma variedade de campos de soja e de feijão comestível seco foi imersa. Deveron foi responsável pela logística, coleta, processamento e entrega de todas as imagens de drones usadas neste projeto.
| Organização | Deveron |
| Membros do projeto | Veritas |
| Localização | Ontário, Canadá |
| Data do projeto | Agosto de 2018 |
| Hardware | senseFly eBee drone, câmera Parrot Sequoia |
| Software | PIX4Dmapper |
| Tamanho do projeto | 257 acres |
| Número de imagens | 5.968 |
| GSD | 12,25cm |
Captura de dados com Parrot Sequoia e senseFly eBee
Deveron utilizou uma frota de eBees senseFly equipada com o Parrot Sequoia para voar no campo. O campo de exemplo é 257ac (104ha). Foram capturadas 5.968 imagens em um GSD de 12,25cm por pixel. As imagens foram capturadas entre 10:00h e 16:00h usando um plano de vôo paralelo a 75% de sobreposição lateral, 80% de sobreposição longitudinal.
Após o processamento das imagens multiespectral em Pix4D, um mapa NDVI foi imediatamente enviado à Veritas para gerar a receita. Duas taxas de fungicida foram aplicadas, uma taxa única de acordo com a etiqueta do produto e uma taxa zero. As taxas correspondem a cerca de 50% dos acres no campo, respectivamente.
| Enquanto PIX4Dfields tem mapas de prescrição automatizados, a equipe optou por usar o PIX4Dmapper e terceirizar o mapeamento de prescrição para garantir que a saída se encaixe em seus fluxos de trabalho existentes. |
Combatendo o molde branco com Pix4D NDVI e mapa de prescrição Veritas
O software Pix4D foi usado para processamento de imagens, bem como para gerar mapas NDVI que foram usados pela Veritas para criar o mapa de prescrição. O tempo desde a aquisição dos dados até a entrega do mapa de prescrição foi de 48 horas.
Veritas acrescentou blocos de verificação Veriblock em cada zona de taxa de fungicida, que serão usados para validar a rentabilidade e dar respostas ao fungicida.
O produtor recebeu a receita durante o estágio de desenvolvimento recomendado da safra do início ao meio da tarde, dentro do prazo de entrega de 48 horas prometido pela Deveron. A prescrição era compatível com o pulverizador Hagie ST16 utilizado para aplicá-la.
O reconhecimento inicial do campo indicou que a incidência de doenças não foi aumentada pela redução dos acres aos quais o fungicida foi aplicado. A análise completa do ROI será realizada após a colheita do feijão.
Vantagens da imagem do drone e do Pix4D
Pix4D simplifica o fluxo de trabalho do processamento de imagens para que os dados possam ser girados rapidamente, e com pouca interação com os pilotos. O fluxo de trabalho de calibração radiométrica automatizada reduz ainda mais a carga de processamento e melhora a qualidade dos dados, eliminando oportunidades de erro.
Em comparação com as imagens de satélite, as imagens de zumbido atingem um equilíbrio entre o detalhe capturado no solo e a velocidade na qual grandes áreas podem ser pesquisadas. Pix4D permitiu à Deveron capturar dados sob as nuvens onde os dados de satélite não mostram nada e o usuário geralmente precisa esperar pela próxima visita.
Os mapas NDVI fornecem mais informações ao agricultor para tomar decisões mais direcionadas sobre a pulverização. A prescrição atenua o risco de perda de rendimento que pode ocorrer se um agricultor não puder justificar o custo inicial da pulverização para um número desconhecido de acres de alto risco.
Por outro lado, existem acres que não requerem proteção adicional devido ao ambiente de menor rendimento e potencial de doenças, portanto, este plano de manejo reduz a aplicação excessiva de fungicidas em linha com uma estratégia de manejo integrado de pragas (IPM).
Agradecimentos especiais
| Agradecimentos especiais à Deveron UAS Corp. por compartilhar sua história conosco. |
Referências 1 Peltier, A.J., C.A. Bradley, M.I. Chilvers, D.K. Malvick, D.S. Mueller, K.A. Wise, e P.D. Esker. 2012. Biologia, perda de rendimento e controle da podridão do tronco da soja Sclerotinia. J. Integr. Pest Manag. 3(2): 1–7.
