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Um estudo realizado por equipes de pesquisa dos Estados Unidos e Brasil trouxe novidades significativas para o campo da agricultura e do sensoriamento remoto. Utilizando imagens de satélite Landsat e Sentinel-2, os cientistas conseguiram aprimorar a modelagem da produção primária bruta e da transpiração em cultivos de cana-de-açúcar. Este avanço representa um passo importante na representação mais precisa da absorção de carbono e água pela vegetação.

O estudo, que contou com a colaboração de pesquisadores da Universidade de Oklahoma, da Unidade de Pesquisa Cana-de-Açúcar do USDA-ARS na Louisiana, EUA; da Embrapa Meio Ambiente e Universidade Estadual Paulista, destacou o potencial das imagens de alta resolução espacial.

Apesar dos desafios impostos pelos climas tropicais, a análise combinada das imagens Landsat e Sentinel-2 demonstrou ser mais eficaz do que os métodos anteriores, utilizando o índice de vegetação melhorado MODIS, na captura da dinâmica de absorção de carbono.

Jorge Celis, pesquisador da Universidade de Oklahoma, apontou que a utilização dessas imagens para monitorar a fenologia e estimar a produção primária bruta nas plantações de cana-de-açúcar explorou com sucesso novas metodologias.

A pesquisa avaliou a eficácia dessas imagens em dois locais distintos: um com clima subtropical na Louisiana e outro com clima tropical em São Paulo, ambos equipados com torres de fluxo eddy covariance - método que propicia uma medida direta da troca líquida, ou seja, da quantidade absorvida ou emitida de gás carbônico, vapor d’água e calor entre uma superfície vegetada e a atmosfera.para coleta de dados.

Os resultados sublinham a eficácia das imagens de alta resolução espacial, particularmente em condições de nebulosidade, realçando a robustez desses recursos para capturar a dinâmica agrícola e a absorção de CO2 e água pela vegetação.

Além disso, a pesquisa revelou uma aplicação inovadora do índice de vegetação aprimorado para estimar temperaturas ideais do ar para a fotossíntese, abrindo novos caminhos para a compreensão do desempenho biofísico dos índices de vegetação.

Osvaldo Cabral, da Embrapa Meio Ambiente, enfatizou a importância do Modelo de Fotossíntese de Vegetação na estimativa mais precisa da dinâmica sazonal da produção primária bruta em alta resolução espacial, destacando a adaptabilidade do modelo a diversas condições ambientais.

O estudo ressalta a relevância do monitoramento e previsão da produção primária bruta e transpiração para a gestão eficaz das plantações de cana-de-açúcar, fundamentais para a produção de açúcar e etanol no Brasil e nos EUA, abrindo perspectivas para futuras avaliações que aprofundem o conhecimento sobre a implantação de modelos como ferramentas de agricultura de precisão, contribuindo para uma produção mais sustentável e eficiente.

O estudo completo, de Jorge Celis e Xiangming Xiao, Universidade de Oklahoma, Paul White Jr., Departamento de Agricultura dos Estados Unidos, Osvaldo Cabral, Embrapa Meio Ambiente e Helber Freitas, Universidade Estadual Paulista, está disponível aqui.

 Cristina Tordin (MTB 28499/SP)