Uso de mapas de prescrição para café sustentável

Na Universidade EARTH, a educação é prática. Através do programa de Agrofloresta Regenerativa Inteligente (ARI) da universidade, os alunos adquirem experiência real no mapeamento com drones multiespectrais. Ao coletar e processar dados aéreos, eles geram mapas de prescrição de taxa variável precisos no PIX4Dfields para identificar exatamente onde as culturas estão estressadas ou doentes. Isso permite realizar uma aplicação direcionada de bioinsumos sustentáveis à base de algas em cultivos de Coffea arabica, em áreas que antes eram consideradas inadequadas para o cultivo.

Agricultura de precisão na Costa Rica

À frente desta iniciativa está o Professor Victor Hugo Morales Peña. O Professor Morales Peña deseja promover e fortalecer a tecnologia de drones e a agricultura de precisão na região do Caribe da Costa Rica. Ele desenvolveu um projeto de pesquisa único no mundo que combina imagens térmicas, análise espectral e pulverização com drones em um fluxo de trabalho de agricultura regenerativa. O objetivo é simples: usar a tecnologia para restaurar ativamente o ecossistema, substituindo produtos químicos sintéticos agressivos por alternativas ecológicas de base biológica.

O Centro de Geomática e Sensoriamento Remoto da Universidade EARTH. O Professor Morales Peña (centro), com os estudantes de engenharia agronômica Alejandra Monserrate Mora Aguilar (direita) e Pedro José Mora Osorio (esquerda).

Os drones permitem que os alunos escaneem o campo e identifiquem exatamente quais plantas de café estão estressadas ou doentes. Eles usam esses dados para criar um mapa de prescrição para pulverização de taxa variável. O mapa aplica um fertilizante natural à base de algas marinhas em vez de produtos químicos sintéticos agressivos.

Um fluxo de trabalho para a agrofloresta regenerativa

O fluxo de trabalho começa no ar com um drone DJI Mavic 3 Multiespectral. Planejando os voos, calibrando os sensores para obter dados precisos e utilizando o posicionamento RTK de alta precisão, os alunos mapeiam o campo a partir do alto.

Foi utilizado um drone DJI Mavic 3 Multiespectral, juntamente com um painel de calibração radiométrica para correção de refletância e uma antena DJI RTK 2 para georreferenciamento preciso.

Em seguida, os alunos importam as imagens para o PIX4Dfields para gerar um ortomosaico, o que lhes dá uma visão detalhada do layout de todo o campo. Este mapa serve como a linha de base deles.

Criação do ortomosaico. a) Ortomosaico da área do projeto (3,68 cm/pixel). b) Um mapa de "Composição de Estresse Agrícola" gerado no PIX4Dfields, mostrando variações na decomposição da clorofila e na atividade fotossintética para ajudar a identificar exatamente onde as culturas precisam de atenção.

Ao analisar as diferenças em toda a cultura, eles podem gerar índices de vegetação específicos que destacam variações ocultas na saúde das plantas, os quais utilizam para construir o mapa de prescrição final de taxa variável para a pulverização direcionada.

O sistema jovem de Coffea arabica na Costa Rica tem pouco mais de um ano. Como as árvores maiores destinadas a sombrear os cafeeiros ainda não cresceram totalmente, o uso da análise espectral é essencial para entender como a cultura está se desenvolvendo. Ao utilizar índices de vegetação como o NDVI e o NDRE, os alunos conseguem traduzir as variações de campo em decisões precisas de manejo.

Para criar o plano final, os alunos delimitam a área-alvo, selecionam o melhor índice de vegetação para a tarefa e geram uma grade que determina a aplicação de taxa variável. Por fim, eles removem todas as células que não necessitam de tratamento, garantindo que o fertilizante à base de algas marinhas seja aplicado apenas onde os cafeeiros mais precisam.

O fluxo de trabalho para gerar um mapa de aplicação de taxa variável. (a) Delimitação da área de pulverização específica usando os limites do campo; (b) Comparação de índices de vegetação (GNDVI vs. NDVI) para escolher a melhor opção para analisar a saúde da cultura; (c) Configuração da grade de aplicação para guiar o drone de pulverização na aplicação de taxa variável; e (d) Limpeza da grade através da remoção das áreas que não necessitam de tratamento.

Cálculo de doses de taxa variável no PIX4Dfields para práticas agrícolas regenerativas

Ao gerar mapas de prescrição baseados no índice GNDVI no PIX4Dfields, os alunos aprendem a transformar dados aéreos em decisões agrícolas práticas. Nesta parcela de café de 1,75 hectares, eles configuraram uma grade de 5 metros para aplicar doses variáveis do fertilizante à base de algas com base na saúde das plantas.

Detalhes do projeto

Seguindo a estratégia de "mais algas onde há menos vigor", eles aplicaram 1,4 litros por hectare nas zonas de baixa saúde, 1,2 litros nas zonas intermediárias e 1,0 litro nas áreas mais saudáveis. Essa abordagem ensina aos alunos como focar com precisão nas plantas estressadas, reduzir o desperdício e gerenciar as culturas de forma sustentável.

Mapa de prescrição das aplicações recomendadas de bioinsumos à base de algas com base no GNDVI no sistema agroflorestal de Coffea arabica na Universidade EARTH.

Resultados preliminares do PIX4Dfields para a agricultura regenerativa

Após as aplicações de taxa variável, a análise espectral revelou que a estratégia de manejo foi um claro sucesso. As plantas nas zonas de menor vigor, que haviam sido priorizadas para receber a maior concentração do bioinsumo à base de algas, mostraram um impulso superior em sua vitalidade. Essa abordagem direcionada estimulou uma rápida recuperação das plantas, resultando em uma cobertura foliar mais ativa e em uma resposta da cultura altamente uniforme em toda a parcela de 1,75 hectares.

Do ponto de vista da agrofloresta regenerativa inteligente, esses resultados provam que os dados multiespectrais são muito mais do que uma ferramenta de diagnóstico visual. Essa evidência estabelece um marco histórico especialmente importante para a região do Caribe da Costa Rica. Como esse sistema de Coffea arabica está estabelecido em um ambiente não tradicional e altamente úmido, com uma cobertura de sombra ainda em desenvolvimento, a resposta espectral positiva serve como um indicador precoce inestimável da resiliência da cultura.

Daqui para frente, a equipe combinará essas informações obtidas por drones com medições físicas em campo —como altura das plantas, diâmetro do caule e rendimento futuro da colheita— para acompanhar o impacto de longo prazo de seu trabalho.

O valor do mapeamento de taxa variável

Embora este fluxo de trabalho de agricultura regenerativa utilize extrato de algas marinhas em Coffea arabica, o princípio agronômico subjacente pode ser aplicado a uma ampla variedade de culturas e práticas de manejo regenerativo. Ao substituir as aplicações uniformes e generalizadas por zonas específicas de Aplicação em Taxa Variável (VRA) geradas no PIX4Dfields, os produtores podem otimizar o uso de bioinsumos e melhorar a eficiência no uso de recursos. Seja aplicando bioestimulantes, condicionadores de solo orgânicos, biofertilizantes ou produtos biológicos de proteção de cultivos, a aplicação em taxa variável garante que os insumos sejam fornecidos apenas onde são realmente necessários. Essa abordagem baseada na precisão minimiza aplicações desnecessárias, conserva recursos naturais, reduz custos de produção e promove agroecossistemas mais saudáveis e resilientes, em alinhamento com os princípios da agricultura regenerativa.