Compreender a variação espaço-temporal do consumo hídrico em áreas com irrigação é fundamental para o manejo inteligente da água na agricultura. Um estudo, conduzido pelo pesquisador Wagner Wolff, possibilitou o desenvolvimento de um algoritmo para mapeamento da evapotranspiração (ET) em culturas agrícolas, otimizado por observações de campo.
Wolff foi pós-doutorando no Departamento de Engenharia de Biossistemas da Escola Superior de Agricultura Luiz de Queiroz da Universidade de São Paulo (Esalq-USP), sob a supervisão do professor Marcos Vinicius Folegatti. Atualmente, coordena um projeto apoiado pelo Programa Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas (PIPE) da FAPESP, com o objetivo de validar essa tecnologia no mercado de agricultura irrigada do Brasil.
“Existem diferentes algoritmos de balanço de energia na superfície por sensoriamento remoto [SEB-RS, conforme as iniciais da expressão em inglês]. O problema é que esses algoritmos foram formulados para condições específicas de sensores remotos, níveis de sensoriamento [orbital por meio de satélites e suborbital por meio de drones], climas, solos e culturas. Sua generalização para áreas com muita diversidade, como ocorre na agricultura brasileira, é um grande desafio. O principal diferencial do algoritmo que desenvolvemos é a característica de ele ser ajustado a partir de observações no campo. Para cada processamento, os parâmetros e modelos do algoritmo são atualizados e o mapeamento da evapotranspiração é realizado com alta exatidão. Brincamos que, antes da ‘irrigação de precisão’, tem que haver ‘irrigação de exatidão’. Somente assim podemos ter certeza de que o manejo de irrigação por taxa variável funcione”, diz o pesquisador à Agência FAPESP.
Denominado Ground-Truthed Surface Energy Balance (GT-SEB), o algoritmo utiliza observações in situ de evapotranspiração para calibragem. O estudo foi realizado em duas áreas experimentais: a primeira na Fazenda Areão da Esalq, na cidade de Piracicaba, e a segunda na fazenda experimental da Embrapa Agropecuária Oeste, na cidade de Dourados, em Mato Grosso do Sul.
Alimentado por dados de sensores remotos em satélites e drones e de estações meteorológicas, o GT-SEB explora observações de campo para fusão de dados. Para cada área de processamento, restrições são impostas, gerando novos parâmetros e modelos. Assim, uma melhor performance é obtida, incertezas são reduzidas e o algoritmo apresenta uma maior generalização para diferentes condições climáticas.
“Utilizamos imagens dos sensores orbitais Operational Land Imager [OLI] e Thermal Infrared Sensor [TIRS], instalados no satélite Landsat 8, e imagens de um sensor suborbital de alta resolução, com a câmera Altum acoplada a um drone. As variáveis meteorológicas necessárias para o processamento do algoritmo foram obtidas de estações adjacentes às áreas experimentais. Dois processamentos extras que utilizam observações in situ de evapotranspiração caracterizam o diferencial do GT-SEB perante os outros algoritmos: um para escolha automática dos ‘pixels âncoras’ e outro para otimização dos parâmetros do algoritmo. Ambos visam a redução do erro entre a ET observada e a ET estimada pelo GT-SEB”, detalha Wolff.
Pivô central
O algoritmo foi descrito na revista Agricultural Water Management. Dentre suas aplicações está o manejo de irrigação por taxa variável em pivô central. Nesse tipo de sistema, uma área circular é projetada para receber uma estrutura suspensa que, em seu centro, recebe uma tubulação. Por meio de um raio que gira em toda a área circular, a água é aspergida por cima da plantação. Assim, o pivô é a fonte fornecedora de água e de energia elétrica.
Mediante o mapeamento da evapotranspiração, é possível determinar zonas de manejo de irrigação como se fossem “fatias de pizza” [ver figura abaixo]. Para cada “fatia”, a velocidade de avanço do pivô central é controlada de forma que a água a ser aplicada varie setor por setor. Em comparação com o manejo de irrigação convencional, determinando a demanda de irrigação apenas pelo sensor no campo (círculo vermelho na figura) e irrigando de forma fixa, o manejo de irrigação por taxa variável possibilitou uma economia de 31% no uso de água e energia.
“Atualmente, o GT-SEB faz parte do desenvolvimento do IrrigaTruth, um sistema inteligente que facilita o manejo de irrigação de precisão em pivôs centrais para agricultores, sendo um produto da startup WaterTruth”, afirma Wolff, que é um dos fundadores.
A pesquisa contou com apoio da FAPESP por meio de outros cinco projetos (16/15342-2, 17/19398-5, 21/00720-0, 21/12007-6 e 21/12245-4).
O artigo Optimized algorithm for evapotranspiration retrieval via remote sensing pode ser lido em: www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378377421006673?via%3Dihub.
CRÉDITOS FOTO PRINCIPAL: Drone com sensor de alta resolução (multiespectral e térmico) utilizado para mapeamento da evapotranspiração e consequente m anejo de irrigação por taxa variável (Créditos: Wagner Wolff).
FONTE: José Tadeu Arantes | Agência FAPESP
https://agencia.fapesp.br/
