A agricultura de precisão, o uso de geoprocessamento e sens...
I. Imagens multiespectrais de alta resolução espacial podem ser usadas para identificar variações de vigor vegetativo, monitorar a saúde das culturas e otimizar práticas agrícolas, porém, quando a resolução espacial excede a escala da heterogeneidade da cultura, pode ocorrer o efeito de “mixing de pixels” (pixel misturado), comprometendo a interpretação de estresse localizado.
II. Sensoriamento remoto hiperespectral permite detectar defi ciências nutricionais específicas em tempo quase real, sem necessidade de calibração com análises laboratoriais ou coletas de solo e folhas, devido à alta especificidade espectral dos sensores.
III. A utilização de drones equipados com GPS RTK (Real Time Kinematic) e câmeras multiespectrais permite gerar mapas de índice de vegetação com precisão centimétrica, adequados para aplicação de insumos em taxa variável, desde que a nuvem de pontos seja filtrada e corrigida por métodos geoespaciais.
IV. A integração de dados de produtividade histórica, relevo derivado de LiDAR e mapas de fertilidade permite delinear zonas de manejo, mas a extrapolação direta desses mapas para anos subsequentes pode ser inadequada se não houver análise da variabilidade climática e da fenologia da cultura.