• Nenhum resultado encontrado

INTERPRETAÇÃO VISUAL DA OCORRÊNCIA DO SPHENOPHORUS LEVIS NA CANA-DE-AÇÚCAR COM USO DO SENSOR OLI/LANDSAT 8

N/A
N/A
Protected

Academic year: 2021

Share "INTERPRETAÇÃO VISUAL DA OCORRÊNCIA DO SPHENOPHORUS LEVIS NA CANA-DE-AÇÚCAR COM USO DO SENSOR OLI/LANDSAT 8"

Copied!
5
0
0

Texto

(1)

Ciência & Tecnologia: Fatec-JB, Jaboticabal, v. 7, 2015. Suplemento.

105

SPHENOPHORUS LEVIS NA CANA-DE-AÇÚCAR COM USO

DO SENSOR OLI/LANDSAT 8

INTERPRETATION OF VISUAL SPHENOPHORUS LEVIS DO

OCCUR IN CANE SUGAR WITH SENSOR USE OLI/LANDSAT 8

Matheus Oliveira Alves (1)

Ricardo Vicente Ferreira (2)

Enágio Fernandes dos Santos (3)

Resumo

O presente trabalho fez uso da interpretação visual de imagens de satélite como recurso para verificar os sintomas provocados pelo Sphenophorus levis em lavoura de cana-de-açúcar. Foram utilizadas imagens do sensor OLI/Landsat 8 em três diferentes períodos. Os resultados obtidos apontam que apenas por meio da interpretação visual, não é possível identificar essa praga, pois os danos causados causam a morte das touceiras e ocasiona o secamento das folhas, o que é comum também em outras pragas de solo. No entanto, conhecendo a área afetada e comparando a análise de campo com a intepretação das imagens, pode-se avaliar qualitativamente o desenvolvimento da planta no local infestado. Conclui-se que a utilização desta metodologia pode ser útil quando aplicada no auxílio ao direcionamento das equipes de amostragens manuais.

Palavras-chave: Agricultura de precisão. Geotecnologias. Pragas de solo.

Abstract

The present work makes use of visual interpretation of satellite imagery as a mean to check symptoms in field caused by Sphenophorus levis in sugarcane planting. Images of OLI/Landsat 8 in three different periods were used. The results showed that only through visual interpretation is not possible to identify the couse of infestation, because the damage saw in the images is similar to the others soil pests, so that, the image aspect doesn’t change from one to another. However, knowing the affected area by field survey and the comparition through visual intepretation, one can qualitatively evaluate the development of the plant in the locus of infestation. We conclude that the use of this methodology can be useful to guide teams sampling in field survey.

Keywords: Precision agriculture. Geotechnology. Soil pests.

1

Graduando em Licenciatura em Geografia pela Universidade Federal do Triângulo Mineiro. Discente da Universidade Federal do Triângulo. Técnico Agrícola. Endereço eletrônico: matheus_cefetiano@hotmail.com

2Doutor em Geografia pela Universidade de São Paulo. Docente da Universidade Federal do Triângulo Mineiro. Geografo. Endereço

eletrônico: ricardo@ielachs.uftm.edu.br

³Graduando em Licenciatura em Geografia pela Universidade Federal do Triângulo Mineiro. Discente da Universidade Federal do Triângulo Mineiro. Estudante. Endereço eletrônico: enagiofernandes@live.com

(2)

Ciência & Tecnologia: Fatec-JB, Jaboticabal, v. 7, 2015. Suplemento.

106

1 Introdução

“A expansão da cultura canavieira favorecerá o aumento de muitas pragas como o

Sphenophorus levis, praga importante e limitante da cultura” (POLANCYK et al., 2004, p.

14). Segundo Precetti e Arrigoni (1990), o Sphenophorus levis é considerada praga primária da cana-de-açúcar pelo dano causado direto que as larvas causam nos tecidos dos colmos, principalmente, na época seca do ano (junho a agosto), ocorrendo a morte das touceiras e consequentes falhas na rebrota, aumentando assim a incidência de plantas invasoras que competem com a cultura.

O OLI/Landsat 8 por disponibilizar imagens gratuitas é possível que seu uso permita a aplicação para mapeamento de sintomas de pragas da cana-de-açúcar. É nesse contexto que a presente proposta se apresenta, tendo como objetivo avaliar o uso de imagens de Landsat 8 para identificação dos sintomas de ataques do Sphenophorus levis na cana-de-açúcar, colaborando com o avanço técnico nessa área, que ainda carece de amplos estudos, compreendendo melhor as necessidades dos produtores de cana-de-açúcar e avaliar os alcances e limites do uso do sensoriamento remoto para este fim, pois, embora existam avanços significativos no uso de geotecnologias aplicadas nas amostragens de pragas, ainda se utiliza muitas técnicas convencionais que demanda mão de obra qualificada, equipes multidisciplinares e possui baixa representatividade espacial.

2 Material e Métodos

O trabalho foi realizado na cidade de Conceição das Alagoas em uma área nas coordenadas latitude 19°57'43.13"S e longitude 48°15'46.89"O cedida por um agricultor parceiro (Figura 1).

(3)

Ciência & Tecnologia: Fatec-JB, Jaboticabal, v. 7, 2015. Suplemento.

107

(Conceição das Alagoas, MG, 2015)

Para a realização deste trabalho o acesso ao acompanhamento dos técnicos da fazenda em suas atividades de levantamento em campo foi vetado pelo produtor. Diante deste impedimento, foi informado pelo produtor metodologia utilizada para amostragem. Assim, a partir deste relato descreveu-se o procedimento empregado na fazenda. A amostragem de pragas de solo utilizado pelo agricultor para a identificação do Sphenophorus levis é feito na época seca e fria do ano (abril a setembro) com 40 dias após a colheita do local. É feito uma trincheira de 50 x 50 x 30 cm na linha da cana, 1 ponto/ha, onde cada ponto de amostragem é retirado a touceira de dentro dessa trincheira, onde anota-se as tocos da touceira, tocos atacados, larvas, pupas e adultos.

Com a definição da área para mapeamento, foi utilizado imagens do sensor OLI/Landsat 8 para mapear o local. Utilizando as informações passadas pelo agricultor que iniciou suas amostragens a partir de 40 Dias Após a Colheita (DAC), foi selecionado imagens a partir da data de colheita (17/05/2015), utilizando assim com 40 (26/06/2015), 80 (05/08/2015) e 120 (14/09/2015) DAC. Após a seleção das imagens, foi realizado um recorte para gerar mapas desse local, a fim de determinar se os sintomas do ataque de Sphenophorus

levis é visível após o processamento. Para o processamento e elaboração dos mapas foi

(4)

Ciência & Tecnologia: Fatec-JB, Jaboticabal, v. 7, 2015. Suplemento.

108

3 Resultados e Discussão

Conforme informado pelo agricultor, para direcionar as amostragens fez-se uma vistoria em várias fazendas previamente verificando os sintomas dos ataques do

Sphenophorus levis ou separou-se por blocos para obter melhores rendimentos operacionais,

com isso o agricultor utilizoou do conhecimento de sua equipe, podendo assim não realizar as amostragens nos locais que possuem sintomas e/ou a praga aumentando assim suas populações.

Verificou-se na Figura 2 que é possível constatar que existe danos na cana-de-açúcar, mas somente é visível nas imagens de Landsat 8 a partir de 120 DAC, com a presença de grandes reboleiras no centro da área, nos outros períodos não é possível verificar danos. Mas, nota-se que utilizando somente imagens de satélite não é possível identificar que esse dano é causado por Sphenophorus levis, pois os danos causados por ele causam a morte das touceiras e ocasiona o secamento progressivo das folhas, sendo comum esse sintoma para outras pragas de solo como cupins e Migdolus fryanus.

Figura 2 – Representação de 40, 80 e 120 Dias Após Colheita

(5)

Ciência & Tecnologia: Fatec-JB, Jaboticabal, v. 7, 2015. Suplemento.

109

possível identificar essa praga, pois os danos causados por ela causam a morte das touceiras e ocasiona o secamento das folhas, o que é comum também em outras pragas de solo. No entanto, conhecendo a área afetada e comparando a análise de campo com a intepretação das imagens, pode-se avaliar qualitativamente o desenvolvimento da planta no local infestado. A tecnologia testada aponta que o mapeamento de áreas com Sphenophorus levis só é eficiente se aliado a amostragens manuais nesses locais. Pois, pode-se usar o mapeamento digital para obter áreas que possuam sintomas de danos na cana-de-açúcar e com base nos mapas feitos direcionar as equipes para a amostragem manual, criando uma alternativa para se fazer levantamentos direcionados corretamente, alcançando assim melhores resultados operacionais e desenvolvendo um controle eficiente de pragas.

4 Conclusões

A tecnologia utilizada apresentou limitações para a identificação dos sintomas do

Sphenophorus levis, não sendo possível constatar com clareza os danos, confundindo-se com

o de outras pragas. Uma alternativa seria utilizar para mapear grandes áreas para programar amostragens manuais futuras, criando assim alternativas para o direcionamento correto das equipes nas lavouras, pois, conforme vemos, as amostragens manuais são muito genéricas e os resultados obtidos superficiais.

Aplicações mais promissoras podem advir pelo apoio de outras tecnologias, por exemplo, o espectroradiômetro para a caracterização espectral das folhas atacadas pelo

Sphenophorus levis em seus diferentes estágios. O uso de imagens hiperespectrais podem

resultar em melhores condições de análise da praga e levar a possibilidade de caracterizações bastante específicas para a identificação do dano, bem como, no auxílio à tomada de decisão.

Referências

POLANCZYK, R.A.; ALMEIDA, L.A.; PADILLA, L.; ALVES, S. Pragas de cana-de-açúcar x métodos alternativos de controle. Revista Biotecnologia Ciência e Desenvolvimento, Brasília, n. 33, p. 14-17, jul./ dez. 2004.

PRECETTI, A. A. C. M.; ARRIGONI, E. B. Aspectos bioecológicos e controle do besouro

Sphenophorus levis Vaurie, 1978. (Coleóptera: Curculionidae) em cana-de-açúcar. São Paulo:

Referências

Documentos relacionados

o percentual de mulheres no Congresso Nacional não chega a 10%, de acordo com dados do Instituto Brasi- leiro de Geografia e Estatística (IBGE). Mais precisa- mente, no

O sorvete desenvolvido encontra-se de acordo com a Legislação Brasileira vigente quanto ao teor de sólidos totais, apresenta alto valor mineral no que se refere ao zinco

For the variable AR only sampling scenario 5 of area 2 showed no spatial dependence, and variable %AR presented pure nugget effect only in scenario 5 for areas 1 and 2.. Any

Para este estudo foram realizados quatro bioensaios, com o objetivo de determinar os principais eventos comportamentais envolvidos no acasalamento, segundo a presença

Foram encontrados microrganismos (bactérias, fungos leveduriformes e filamentosos) capazes de degradar celulose tanto na microbiota intestinal das larvas do campo

O pequeno número amostral de insetos restante após as coletas para as análises de qRT-PCR, assim como as complicações no cultivo do grupo controle, injetado com dsRNA do gene

balho na colheita – em Santa Catarina e no Paraná, é con- senso que, caso a empresa de compra e venda não tenha autonomia econômica, o empresário ervateiro está agin- do