Sensoriamento remoto para caracterização espectral da cana-de-açúcar infestada por Hyponeuma taltula (Schaus, 1904) (Lepidoptera: Erebidae)

Abstract

O avanço das tecnologias digitais na agricultura impulsionou o desenvolvimento da Agricultura de Precisão, destacando o sensoriamento remoto como uma ferramenta estratégica para o monitoramento de pragas e doenças. Na cultura da cana-de-açúcar (Saccharum officinarum), de grande importância econômica para o Brasil, a substituição da queima pela colheita ecanizada, aliada à manutenção da palhada sobre o solo, tem favorecido o surgimento de novas pragas, como a Hyponeuma taltula (conhecida como broca peluda), que vem ganhando relevância fitossanitária. Nesse contexto, o presente estudo teve como objetivo avaliar a resposta espectral do dossel da cana-de-açúcar sob infestação por H. taltula, por meio da análise de índices espectrais derivados de imagens do satélite Sentinel-2. Foram analisados dez talhões localizados na região de Ribeirão Preto (Estado de São Paulo, Brasil), utilizando dados fitossanitários fornecidos por uma unidade de produção local. As imagens orbitais foram obtidas na plataforma Copernicus Sentinel Hub, priorizando datas próximas às amostragens em campo e livres de cobertura de nuvens. Com o uso do software QGIS, foram calculados os índices NDVI, NDRE, GNDVI, CARI, MCARI e SAVI. Os pontos amostrados foram classificados como infestados ou não infestados, e os dados foram submetidos à análise estatística em delineamento inteiramente casualizado (DIC), aplicando-se ANOVA e o teste t de Student (nível de significância de 5%). Os resultados mostraram que o índice GNDVI apresentou maior sensibilidade à infestação por H. taltula, revelando diferenças significativas entre plantas infestadas e não infestadas nos talhões avaliados. Entretanto, variações nos resultados e comportamentos inesperados sugerem a influência de fatores como o estádio de crescimento da cultura e a intensidade da infestação. Conclui-se que o sensoriamento remoto possui grande potencial para o monitoramento de H. taltula, desde que integrado a dados de campo, aspectos fenológicos e condições ambientais. Estudos futuros devem considerar análises em séries temporais e variáveis edafoclimáticas para aprimorar a detecção precoce da praga.

The growing adoption of digital technologies in agriculture has driven the development of Precision Agriculture, with emphasis on the use of remote sensing as a strategic tool for monitoring pests and diseases. In sugarcane (Saccharum officinarum), a crop of great economic relevance to Brazil, the replacement of burning with mechanized harvesting, combined with the maintenance of crop residues on the soil, has favored the emergence of new pests, such as the hairy borer (Hyponeuma taltula), which has been gaining phytosanitary importance. In this context, the present study aimed to evaluate the spectral response of healthy sugarcane plants compared to those infested by H. taltula, through the analysis of spectral indices calculated from Sentinel-2 satellite images. Ten fields located in the Ribeirão Preto region (São Paulo State, Brazil) were analyzed, with phytosanitary data provided by a local production unit. Orbital images were obtained through the Copernicus Sentinel Hub platform, prioritizing dates close to field sampling and free from cloud cover. Using QGIS software, the indices NDVI, NDRE, GNDVI, CARI, MCARI, and SAVI were calculated. Points were classified as infested or non-infested, and the data were subjected to statistical analysis under a completely randomized design (CRD), applying ANOVA and Student’s t-test (5% significance level). The results showed that NDVI, NDRE, and GNDVI were more sensitive to H. taltula infestation, revealing significant differences between infested and non-infested plants across several fields. However, variations in the results and unexpected behaviors indicate the influence of factors such as image acquisition timing, crop development stage, and attack intensity. It is concluded that remote sensing holds great potential for monitoring the hairy borer, provided it is integrated with field data, phenological aspects, and environmental conditions. Future studies should consider time series and edaphoclimatic variables to improve early pest detection.