2. Estimativa de Safras

Previsão do rendimento da colheita

Como mencionado anteriormente, para prever o rendimento da colheita apenas com dados de sensoriamento remoto precisamos conhecer a relação entre os índices de vegetação em um estágio específico de crescimento da colheita e o rendimento final da colheita. Os dados históricos das épocas de crescimento anteriores atendem a esse objetivo, e a precisão da previsão de rendimento das culturas aumenta à medida que a quantidade de dados históricos cresce.

No entanto, não há duas estações de crescimento iguais. As diferentes condições climáticas, a presença e intensidade dos fatores de estresse e as práticas de cultivo usadas pelo agricultor variam de ano a ano e desempenham um papel crucial na determinação do rendimento final da colheita.

É essencial considerar os fatores que afetam o crescimento e o rendimento das culturas no ano em curso para fazer previsões mais precisas. Devem ser combinadas informações como dados meteorológicos e climáticos, propriedades do solo e práticas agrícolas, com dados atualizados de sensoriamento remoto, para modelar o crescimento da colheita e fazer estimativas sobre o seu rendimento final.

Um exemplo é o Sistema de Previsão de Rendimento das Culturas de Marte - Mars Crop Yield Forecasting System (MYCFS) - operado pelo setor STAT do MARS (Monitoramento da Agricultura com Sensoriamento Remoto) da Unidade de Agricultura e Pescas do Centro Comum de Pesquisa (CCI).

Além de dados meteorológicos e práticas agrícolas, informações geográficas também são incluídas em alguns modelos. Por exemplo, a inclinação do campo (declividade), juntamente com as propriedades do solo, podem fornecer informações úteis sobre o comportamento das águas superficiais. Isso é muito importante quando é necessário estimar o escoamento de fertilizantes ou pesticidas para elevações mais baixas.

Também é muito comum o uso de um Sistema de Informações Geográficas (SIG) para armazenar informações relacionadas a campos ou áreas específicos. Além do rendimento estimado da colheita, outras informações incluem o tipo de culturas cultivadas durante a estação, o proprietário do (s) campo (s), as propriedades do solo, bem como informações históricas, como as práticas agrícolas seguidas e um histórico de ataques de pragas.

Zoom Sign
SPOT image of fields near Berzorf Lake (May 2005)
Uma camada vetorial dos limites espaciais sobreposta a uma imagem de satélite em cores reais, mostrando diferentes campos.

O registro dos limites do campo permite o cálculo de sua área total, e isso permite a estimativa da produção total da colheita nesse campo. Este método é utilizado pela União Europeia para determinar o financiamento no âmbito da Política Agrícola Comum - Common Agricultural Policy (CAP).

Os dados de sensoriamento remoto e os índices de vegetação derivados podem ser usados ​​para fazer estimativas do rendimento da cultura, desde que uma relação entre o índice ou índices e o rendimento da cultura para uma determinada cultura no local específico tenha sido estabelecida no passado. Estas são apenas estimativas aproximadas e não são 100% confiáveis. Previsões mais precisas exigem o uso de modelos que combinam esses índices com dados auxiliares, como dados meteorológicos, práticas agrícolas, propriedades do solo etc. Esses modelos são mais adaptáveis ​​porque consideram parâmetros específicos para a localização, em oposição ao uso de índices de vegetação isoladamente.