8.6. Potencialidades e Limitações do Uso de Métricas Fenológicas Derivadas de Dados de Sensoriamento Remoto

Como apresentado, o monitoramento fenológico é fundamental para compreender a dinâmica sazonal da vegetação e suas interações com o clima, o solo e as atividades humanas, principalmente o manejo nas atividades agrícolas. Assim, o conhecimento sobre o ciclo das culturas permite otimizar práticas agrícolas como irrigação, controle de pragas e colheita, além de subsidiar estimativas de produtividade e auxiliar na modelagem de quebra de safras. Tradicionalmente, esse acompanhamento era realizado por meio de observações de campo, que, embora precisas, apresentam baixa escalabilidade. Com o avanço do sensoriamento remoto, tornou-se possível derivar métricas fenológicas em larga escala e alta frequência temporal, baseadas em índices espectrais como NDVI, EVI2 e NDWI, dentre outros índices espectrais (vide Seção 6.5 - Índices espectrais obtidos a partir de imagens). A seguir são apresentadas as potencialidades e limitações do usos desses dados no contexto agrícola levando como base os trabalhos de Zeng et al. [120], Viña et al. [151], Sakamoto et al. [152], Sakamoto et al. [153], Sakamoto et al. [154], Adami [156], Rodigheri et al. [158], Santana et al. [171], Santana et al. [172], Bolton and Friedl [173], Lobell et al. [174], Wardlow et al. [175].

Potencialidades no Contexto Agrícola

  • Detecção de estádios fenológicos: Métricas derivadas de séries temporais auxiliam na identificação de fases críticas do ciclo das culturas (ex.: emergência, floração, enchimento de grãos e maturação), apoiando decisões de manejo agrícola.

  • Estimativa de produtividade agrícola: A dinâmica temporal de índices espectrais está fortemente correlacionada com biomassa e consequentemente com o rendimento, auxiliando na previsão de safras.

  • Variação intra-talhão: O comportamento dos índices de vegetação permite identificar variações intra-talhão, possibilitando pesquisas específicas para avaliar o que aconteceu e os motivos que levaram às mudanças.

  • Monitoramento de riscos climáticos: O comportamento dos índices de vegetação associado com as métricas permitem avaliar os impactos de secas, ondas de calor e geadas sobre o ciclo das culturas.

  • Mapeamento multiescala de cultivos: Dados de alta resolução espacial e temporal (ex.: Sentinel-2, PlanetScope) auxiliam na diferenciação entre as espécies cultivadas com base em assinaturas fenológicas.

  • Planejamento regional e políticas públicas: Informações fenológicas auxiliam na avaliação de áreas plantadas, previsão de oferta de grãos e monitoramento de safras em diversas escalas.

Limitações no Contexto Agrícola

  • Resolução espacial e heterogeneidade agrícola: Em pequenas propriedades, com cultivos em pequenas áreas, ou áreas de agricultura familiar, pixels de sensores com baixa resolução espacial (ex.: MODIS) podem conter mistura de diferentes cultivos, reduzindo a precisão das estimativas.

  • Cobertura de nuvens em períodos críticos: Regiões com elevada nebulosidade em períodos de desenvolvimento da safra podem ter a precisão das estimativas de datas e da fenologia comprometida.

  • Semelhança espectral entre culturas: Espécies agrícolas cultivadas na mesma região e com características parecidas podem apresentar curvas de desenvolvimento ao longo do tempo similar, dificultando sua diferenciação apenas por métricas fenológicas (ex.: soja de ciclo super precoce e feijão).

  • Influência de práticas de manejo: Culturas consorciadas, podas, irrigação e adubação alteram a resposta espectral, podendo mascarar a fenologia real da planta.

  • Dependência de validação de campo: Modelos fenológicos robustos requerem calibração com dados observados em campo (ex.: datas reais de plantio/colheita), os quais muitas vezes não estão disponíveis em larga escala.

  • Limitações em detecção de eventos curtos: Algumas fases fenológicas críticas, como florescimento, podem durar de algumas horas a poucos dias e não serem captadas pela frequência de aquisição dos sensores.

O uso de métricas fenológicas derivadas de dados de sensoriamento remoto representa um avanço significativo para o monitoramento agrícola, oferecendo suporte à previsão de safras, agricultura de precisão e gestão sustentável de recursos. Contudo, sua aplicação deve considerar desafios relacionados à resolução espacial e temporal dos sensores, heterogeneidade das áreas agrícolas e necessidade de validação com dados de campo. A combinação de múltiplas fontes de dados (ex.: Sentinel-2, Landsat, PlanetScope e MODIS), associada a modelos de aprendizado de máquina e observações in situ, tende a ampliar a confiabilidade das análises fenológicas e a fortalecer sua integração em sistemas de apoio à decisão agrícola.