Rozymario Bittencourt
Jornalista e analista de dados especializado em tecnologias do agronegócio, com foco em agricultura de precisão, sensoriamento remoto e ciência de dados aplicada à cafeicultura. É criador de Safra do Café.
No monitoramento da cafeicultura com satélite, é de grande importância saber qual índice de vegetação utilizar e o momento ideal para obter informações mais precisas.
Os índices de vegetação fornecem informações valiosas sobre a lavoura em determinado momento do ciclo fenológico do café (repouso, florada, chumbinho, granação e maturação), podendo ser utilizados de forma combinada.
Dentre os índices indicados para o monitoramento da cafeicultura, o que mais tem se destacado, conforme mostram pesquisas acadêmicas, é o NDRE, sigla em inglês para Índice de Vegetação por Diferença Normalizada da Borda do Vermelho.
Veja neste artigo a importância deste índice de vegetação para o monitoramento remoto da cafeicultura e como você deve utilizá-lo. Boa leitura!
O que é o índice NDRE?
O NDRE (Normalized Difference Red Edge Index) é um índice de vegetação amplamente utilizado no sensoriamento remoto agrícola com imagens de satélite e drones.
Ele explora uma faixa espectral chamada Red Edge (borda do vermelho), localizada entre o vermelho visível e o infravermelho próximo.
Na prática, essa região do espectro é extremamente sensível à clorofila, o pigmento diretamente ligado à fotossíntese.
Como a clorofila está fortemente associada ao estado nutricional da planta, principalmente ao Nitrogênio, o NDRE se tornou um dos melhores indicadores indiretos do “status nutricional” do cafeeiro.
Pesquisas clássicas já demonstravam que a região do Red Edge responde rapidamente a variações no teor de clorofila, com deslocamentos no padrão de reflectância conforme a folha se torna mais saudável ou entra em estresse.
Estudos posteriores confirmaram que essa faixa espectral apresenta alta correlação com o conteúdo de Nitrogênio foliar em diferentes culturas.
Foi a partir desses avanços que o NDRE foi formalmente proposto, sendo aplicado inicialmente para detectar estresse hídrico e nutricional em lavouras de algodão, e depois expandido para diversas culturas, incluindo o café.
Como é a fórmula do NDRE?
A fórmula do NDRE é simples e semelhante à do NDVI:
NDRE = (NIR – Red Edge) / (NIR + Red Edge)
Assim como o NDVI, seus valores variam entre -1 e 1. A diferença está no comportamento do índice em lavouras mais densas.
O NDRE consegue “enxergar” melhor o interior do dossel, sofrendo menos com o problema conhecido como saturação, que ocorre quando o NDVI deixa de responder ao aumento de biomassa e vigor vegetal em estágios mais avançados da cultura.
Na prática, isso significa que o NDRE entrega uma leitura mais estável e sensível em áreas de café bem desenvolvidas, permitindo identificar variações de vigor, nutrição e estresse com maior precisão.
O cafeeiro possui folhas perenes, ricas em clorofila, e apresenta variações nutricionais e fisiológicas ao longo do ano.
Pequenas alterações no teor de Nitrogênio ou no metabolismo da planta costumam aparecer primeiro na faixa do Red Edge, antes mesmo de serem claramente visíveis no NDVI.
Diversos estudos aplicados à cafeicultura mostram que o NDRE apresenta melhor desempenho para:
Em experimentos com imagens de drones e satélites, o NDRE demonstrou maior sensibilidade para diferenciar áreas em diferentes estágios fisiológicos do café, especialmente no período pós-florada, quando há mistura de folhas jovens e folhas totalmente expandidas.
Além disso, pesquisas com sensores do satélite Sentinel-2 indicam forte correlação entre bandas Red Edge e índices derivados (NDRE e IRECI) com o conteúdo foliar de Nitrogênio em lavouras de café em escala de paisagem.
O ciclo do cafeeiro é marcado por fases bem definidas, influenciadas por clima, disponibilidade hídrica e manejo.
Neste sentido, o NDRE deve ser utilizado como uma ferramenta estratégica para acompanhar essas etapas ao longo da safra.
Com séries temporais de imagens, é possível:
Esse acompanhamento garante que práticas como adubação, irrigação e tratos fitossanitários sejam realizadas no momento fisiológico mais adequado para a planta.
Os satélites Sentinel-2 possuem três bandas específicas de Red Edge (B5, B6 e B7), com resolução espacial de 20 metros. Essas bandas estão posicionadas exatamente na região de transição entre o vermelho e o infravermelho, tornando-se extremamente sensíveis à clorofila.
Elas respondem rapidamente a:
No café, essas respostas costumam aparecer no Red Edge antes mesmo de ficarem evidentes no NDVI. Por isso, essas bandas são a base para índices como NDRE e CCCI, considerados mais avançados para diagnóstico fisiológico da lavoura.
A interpretação do NDRE deve sempre considerar o histórico da área e a época do ano.
De forma geral:
Séries temporais são ainda mais poderosas, pois mostram tendências de recuperação ou degradação da lavoura ao longo das semanas e meses.
Embora seja um dos índices mais completos para o café, o NDRE funciona melhor quando combinado com outros indicadores, a exemplo de
dados climáticos.
No monitoramento profissional, a integração de índices é o que gera um diagnóstico realmente confiável.
Uma combinação prática e eficiente inclui:
Essa abordagem integrada permite entender não apenas “onde está o problema”, mas também qual é a provável causa, tornando o monitoramento remoto uma ferramenta estratégica para a tomada de decisão na cafeicultura moderna.
O NDRE se consolidou como o índice de vegetação mais indicado para o monitoramento do café por sua alta sensibilidade à clorofila e ao Nitrogênio, nutrientes diretamente ligados ao desempenho produtivo da lavoura.
Quando utilizado de forma contínua, aliado às bandas Red Edge do Sentinel-2 e combinado com outros índices, ele permite acompanhar o ciclo fenológico, antecipar problemas, otimizar o manejo e aumentar a eficiência técnica da produção.
Na prática, o NDRE transforma imagens de satélite em informação agronômica aplicável no campo, exatamente o que a
cafeicultura de precisão precisa para produzir mais, com menos risco e maior sustentabilidade.
Referências
BARNES, E. M.; RAUN, W. R.; SOLIE, J. B.; STONE, M. L. Coincident detection of crop water stress, nitrogen status and canopy density using ground-based multispectral data. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON PRECISION AGRICULTURE, 5., 2000, Bloomington. Proceedings... Bloomington: University of Minnesota, 2000. p. 1–15.
BLOSFELD, L. H. Correlação linear entre os índices de vegetação NDVI e NDRE com a produtividade do milho segunda safra. 2019. 38 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Engenharia Agrícola) — Universidade Federal de Mato Grosso, Sinop, 2019.
CHEMURA, A. et al. Mapping spatial variability of foliar nitrogen in coffee (Coffea arabica L.) plantations with multispectral Sentinel-2 MSI data. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Amsterdam, v. 138, p. 1–11, 2018.
COLLINS, W. Remote sensing of crop type and maturity. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, Bethesda, v. 44, n. 1, p. 43–55, 1978.
FORMAGGIO, A. R.; SANCHES, I. D. A. Sensoriamento remoto em agricultura. São Paulo: Oficina de Textos, 2017. 285 p.
GATES, D. M.; KEEGAN, H. J.; SCHLECTER, J. C.; WEIDNER, V. R. Spectral properties of plants. Applied Optics, Washington, v. 4, n. 1, p. 11–20, 1965.
GITELSON, A. A.; MERZLYAK, M. N.; LICHTENTHALER, H. K. Detection of red-edge position and chlorophyll content by reflectance measurements near 700 nm. Journal of Plant Physiology, Stuttgart, v. 148, p. 501–508, 1996.
HORLER, D. N. H.; DOCKRAY, M.; BARBER, J. The red edge of plant leaf reflectance. International Journal of Remote Sensing, London, v. 4, n. 2, p. 273–288, 1983. DOI: 10.1080/01431168308948546.
LADEIA, C. A. Uso de sensores ativos e passivos na estimativa de teores de nitrogênio e do desenvolvimento fitotécnico e produtivo do cafeeiro. 2020. 66 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia) — Universidade Estadual do Sudoeste da Bahia, Vitória da Conquista, 2020.
MARTINS, R. N.; SILVA, F. M.; SANTOS, R. A.; SOUZA, G. S. Development of a Coffee Ripeness Index (CRI) based on UAV multispectral imagery. Remote Sensing Applications: Society and Environment, Amsterdam, v. 23, p. 100595, 2021. DOI: 10.1016/j.rsase.2021.100595.
SPERANZA, E. A.; GREGO, C. R.; RODRIGUES, G. C.; LUCHIARI JUNIOR, A. Influência das diferentes faces de exposição ao sol nos índices vegetativos e relativo de clorofila em cafés especiais. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGROINFORMÁTICA, 12., 2019, Indaiatuba. Anais... Ponta Grossa: SBIAGRO, 2019. p. 361–370.
SPERANZA, E. A.; OLIM, G. E. S.; INAMASU, R. Y.; VAZ, M. P.; JORGE, L. A. C. Delineamento de zonas de manejo para o planejamento de experimento on-farm. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE AGRICULTURA DE PRECISÃO (ConBAP), 2022, Campinas. Anais... Campinas: ConBAP, 2022.
ZANZARINI, F. V. et al. Correlação espacial do índice de vegetação (NDVI) de imagem Landsat/ETM+ com atributos do solo. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, Campina Grande, v. 17, n. 6, p. 608–614, 2013.