56 | JULHO 2018

Controle dePRAGAS a partir

de dadosgeorreferenciados

C onforme dados divulgados pelaCompanhia Nacional de Abaste-cimento (Conab), a estimativa para a

safra 2017/2018 é que a produção brasilei-ra de grãos alcance 229,75 milhões de to-neladas, o que equivale a uma redução de3,3% em relação à safra anterior. As dimi-nuições nas precipitações impactaram opotencial produtivo do milho segunda safrae são responsáveis pela queda de 1,2% emrelação ao levantamento anterior, de cercade 2,9 milhões de toneladas. O cereal é asegunda maior cultura do País em volumede produção. A área plantada é estimadaem 61,6 milhões de hectares, crescimentode 1,2% ou 708,2 mil hectares, secomparada à safra 2016/17.

Essa dimensão de área cultivada noPaís, entre as mais diversas culturas agrí-colas existentes, gera intervenções noambiente que provocam complexas mu-

Os drones, assim como os satélites, captam imagens de pragas a campo para seremanalisadas. Então, de posse desses dados, decisões são tomadas

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Para a adequada interpretação das informações coletadas, imagenscaptadas por satélites e drones precisam ser minuciosamente analisadaspara compreender a praga estudada, visto a futura tomada de decisão

Geógrafo Matheus Oliveira Alves, mestrando em Ciência e Tecnologia Ambiental na Universidade Federal do Triângulo Mineiro, e Ricardo VicenteFerreira, bacharel e licenciado em Geografia, mestre e doutor em Geografia, professor adjunto na Universidade Federal do Triângulo Mineiro

(1999), a AP é um conjunto de sistemas eferramentas de produção que visa moni-torar o campo metro a metro, pois, cadaespaço daquela localidade possui uma pro-priedade diferente, e esse conjunto de sis-temas e ferramentas é adotado por agri-cultores de diversos países desenvolvidos,e são chamados por eles de Precision Agri-culture. Riffel et al. (2012) menciona que“diante disso, no atual cenário de intensastransformações e inovações tecnológicasvoltadas à agricultura, o monitoramentogeorreferenciado possui grande interesseeconômico para o conhecimento das di-nâmicas dos insetos-pragas nas diferen-tes áreas produtivas”.

O monitoramento georreferenciado ea identificação de áreas anômalas na agri-cultura vêm sendo pesquisados no Brasildesde meados da década de 1970, quandopesquisadores do Instituto Nacional dePesquisas Espaciais (Inpe), como Batistaet al. (1978), identificaram e avaliaramáreas de plantio de cana-de-açúcar em fo-tografias aéreas pelos métodos de inter-pretação visual e automático. Mendonça(1979) utilizou imagens Landsat na faixaespectral do infravermelho para avaliaráreas de plantio de cana-de-açúcar na es-cala de 1:20.000. Mendonça et al. (1986)avançaram na estimativa de área da cultu-ra, em nível nacional, experimentando vá-rias técnicas de sensoriamento remoto naanálise, pelo projeto Mapeamento de Canapor Satélite (Canasat). E Batista et al.(1990) avaliaram os dados do Spot/HVRe do Landsat TM na discriminação dasculturas de café, cana-de-açúcar, trigo epastagem no Nordeste do Paraná, rela-tando o êxito das ferramentas aplicadas àagricultura.

Os dados georreferenciados para omonitoramento de pragas nas lavourasjá são utilizados para o mapeamento degrandes extensões de áreas plantadas.

Ressalta-se, porém, que as amostragensde campo são essenciais para a confir-mação dos dados gerados para umamaior assertividade na tomada de deci-são. Os mapas gerados com esses dadostambém poderão ser utilizados para di-recionar as equipes de amostragem,criando assim uma alternativa para serealizar levantamentos direcionados cor-retamente, alcançando assim melhoresresultados operacionais e desenvolven-do um controle eficiente que permitiráuma redução dos custos de produção eaumento dos lucros.

Então, hoje, na AP, o uso de dadosgeorreferenciados possui papel importanteno monitoramento e mapeamento agrícola,por gerar diversos dados, que poderão serutilizados na tomada de decisão, na redu-ção dos custos de produção e aumento dalucratividade. Porém, ressalta-se que, paraa adequada interpretação das informaçõescoletadas, por exemplo, dados obtidos acampo, imagens de satélites analisadas,imagens de drones etc., precisam serminuciosamente analisados procurandocompreender a praga estudada, correla-cionando assim os fatores para a tomadade decisão. Em termos econômicos, essemonitoramento com dados georreferen-ciados poderá ser aplicado em diversasculturas devido ao seu baixo custo, pois,em alguns casos, as informações e osdados utilizados são de acesso livre, e paraa modelagem dos dados poderá ser utili-zado um Sistema de Informações Geográ-ficas (SIG) livre.

danças que alteram a dinâmica da nature-za, e que acaba por contribuir para a intro-dução de pragas ou doenças até então nãodetectadas nesses locais. Segundo Gallo etal. (2002), cada espécie está sujeita aos fa-tores do meio ambiente e suas interaçõesque influenciam a distribuição e abundân-cia das pragas. Conforme menciona Riffelet al. (2012), “o conhecimento da distribui-ção espaço-temporal de insetos-pragas nasculturas agrícolas, por meio do uso de fer-ramentas da agricultura de precisão (AP),tem sido apontado como uma importanteestratégia no Manejo Integrado de Pragas(MIP)”.

As ferramentas da agricultura de preci-são visam melhorar a eficiência no campo,por exemplo, identificando os locais ata-cados durante o desenvolvimento das cul-turas agrícolas para diminuir as perdas aofinal da safra. Segundo Manzatto et al.

Na AP, o uso de dados georreferenciadospossui papel importante no

monitoramento agrícola por gerardiversos dados