Índices de vegetação em sistemas integrados lavoura, pecuária e floresta obtidos a partir de aeronaves remotamente pilotadas - Sousa, Raphael Duarte de [UNESP] (Universidade Estadual Paulista (Unesp), 2023)
A quantificação de forragem pode ser realizada por métodos diretos e indiretos. Dentre as tecnologias empregadas para coleta indireta destaca-se o sensoriamento remoto, que utiliza parâmetros de reflectância da vegetação e armazena esses dados em imagens, afim de gerar índices que podem ser aplicados como indicadores da qualidade ambiental. O presente trabalho objetivou analisar os resultados de dois índices de vegetação para estimar a pastagem em diferentes sistemas de bovinos de corte entre maio/2022 a março/2023. Os dados foram obtidos na Unidade de Referência Tecnológica e de Pesquisa localizada na Embrapa pecuária Sudeste em São Carlos-SP. Essa unidade possui área de 30 ha composta por cinco sistemas produtivos de bovinos de corte a pasto diferentes, ILPF (Integração Lavoura-Pecuária15 Floresta), Silvipastoril, ILP Integração Lavoura-Pecuária), Intensivo e Extensivo; sendo cada sistema composto por 6 ha. As imagens foram obtidas em maio/2022, agosto/2022, 17 dezembro/2022 e março/2023 a partir do modelo de câmera AGX 710 (Sentera, EUA), embarcada no drone Matrice 210 (DJI, China). Os índices de vegetação utilizados foram o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e NDRE (Normalized Difference Red Edge). O processamento das imagens foi realizado nos softwares Pix4D e QGIS. Em ambos os índices de vegetação os valores obtidos apresentaram um padrão, indicando alta produção nos sistemas ILPF e Silvipastoril, média produção nos sistemas ILP e Intensivo, e baixa produção no sistema Extensivo. Os meses de dezembro/2022 e março/2023 foram observados os maiores valores e os meses de maio/2022 e agosto/2022 os menores valores, demonstrando a influências das estações do ano sob as pastagens.

Forage can be quantified using direct and indirect methods. Among the technologies used for indirect collection is remote sensing, which uses reflectance parameters of the vegetation and store this data in images aiming to generate indexes that can be applied as indicators of environmental quality. The aim of this study was to analyze the results of two vegetation index to estimate pasture in different cattle systems between May/2022 and March/2023. The data was obtained from the Technological Reference and Research Unit located at Embrapa Pecuária Sudeste in São Carlos-SP. This unit has an area of 30 ha consisting of five different pasture cattle production systems, ILPF (Crop-Livestock-Forest Integration), Silvipastoril, ILP (Crop-Livestock Integration), Intensive and Extensive; each system has an area of 6 ha. The images were taken in May/2022, August/2022, December/2022 and March/2023 from the AGX 710 camera (Sentera, USA), carried on the Matrice 210 Remotely Piloted Aircraft (DJI, China). The vegetation indices used were NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and NDRE (Normalized Difference Red Edge). The images were processed using Pix4D and QGIS software. In both vegetation indices, the values obtained show a similar pattern, indicating high production in the ILPF and Silvipastoril systems, moderate production in the ILP and Intensive systems, and low production in the Extensive system. The months of December/2022 and March/2023 was observed the highest values, while the months of May/2022 and August/2022 had the lowest values, demonstrating the influence of the seasons on pastures.
Vegetation indices in integrated crop-livestock-forest systems obtained from remotely piloted aircraft
Keywords: Agricultura de precisão; Drone; Plantas forrageiras; Geoprocessamento; Precision agriculture; Drones; Forage crop; Geoprocessing