O índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) é calculado a partir da diferença entre a reflectância no infravermelho próximo e no vermelho visível. Plantas saudáveis refletem muito infravermelho e absorvem muito vermelho — um padrão que o NDVI captura e traduz em valores de -1 a +1, onde valores próximos de 1 indicam vegetação densa e vigorosa.

NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED)

O Que o NDVI Detecta

  • Falhas no estande: áreas com plantas ausentes ou muito espaçadas
  • Estresse hídrico: plantas com deficiência de água apresentam menor vigor
  • Deficiências nutricionais: clorose por falta de N, Fe, Mg afeta a reflectância
  • Doenças e pragas: manchas de doenças foliares aparecem como zonas de baixo NDVI
  • Compactação localizada: raízes limitadas resultam em plantas menos vigorosas

Vantagens do Drone sobre Satélite

Imagens de satélite têm resolução típica de 10 a 30 metros por pixel, o que dificulta a identificação de problemas localizados. Drones agrícolas voam em baixa altitude e geram imagens com resolução de 2 a 5 centímetros por pixel, permitindo identificar linhas de plantio individualmente e detectar problemas em escala de poucos metros quadrados.

🎯 Com drones, é possível detectar uma falha de 5 metros lineares em uma linha de plantio — algo completamente invisível em imagens de satélite de resolução padrão.

Contagem de Plantas

A partir de imagens RGB de alta resolução, algoritmos de visão computacional conseguem contar plantas individualmente nas linhas de plantio. Isso permite calcular o estande real da lavoura logo após a emergência, identificando áreas com falhas superiores a 10% que justificam replantio parcial ou ajuste de manejo.

Integração com Dados de Solo

O maior valor do mapeamento com drone ocorre quando cruzado com os mapas de fertilidade. Se uma zona de baixo NDVI coincide com área de pH baixo no mapa de solo, a causa é clara. Se o baixo vigor aparece em área de solo adequado, outras causas (compactação, drenagem, pragas) devem ser investigadas no campo. Esse cruzamento de dados é o que diferencia a agricultura de precisão do simples monitoramento visual.