A aplicação da nova tecnologia de sensoriamento remoto, orbital ou não orbital, tem se revelada particularmente promissora no setor sucro-alcooleiro, tanto por ser uma cultura dinâmica, de ciclo anual, que abrange grandes áreas, como por possuir um complexo esquema de planejamento, gerenciamento e logística, além de alta tecnologia agroindustrial.

Informações mais precisas e com antecedência em relação à época da safra são essenciais para o planejamento do transporte, processamento e armazenamento da produção, bem como para a tomada de decisões relacionadas à sua comercialização, fatores importantes para o planejamento estratégico do setor. A crise energética tem chamado a atenção de volta à cultura de cana-de-açúcar, dado o seu potencial de produção de biomassa que pode ser aproveitada para a geração de energia.

O processo tem sido utilizado com grande sucesso em plantações de cana no interior paulista. Em um trabalho realizado junto com a Usina São João Açúcar e Álcool, em Araras, este método possibilitou uma melhora de até 12% nos valores estimados de produção. A usina fecha contratos antecipados, em até oito meses, para venda do produto, e necessita de uma avaliação dos resultados da colheita antecipadamente.
Não é possível, por exemplo, retardar a colheita de cana devido à perda de teor de açúcar. Mas em alguns casos é possível antecipar a colheita com aplicação de maturador. A previsão do volume proporciona a redução de custos de armazenagem, e a avaliação dos danos causados por intempéries ou queimadas acidentais também pode ser mais precisa.

Métodos tradicionais de coleta de informações sobre produção agrícola do setor sucro-alcooleiro, como levantamentos e observações de campo, consomem muito tempo e estão sujeitos a imprecisões que comprometem as estimativas do volume dos produtos finais (álcool e açúcar), o que influencia diretamente na composição de preços e no fechamento de contratos de fornecimento das empresas ligadas ao setor.
O sensoriamento remoto proporciona uma visão sinótica da superfície, permitindo a análise e o mapeamento da distribuição espacial das áreas plantadas. Com esses mapas é possível detectar regiões com maior ou menor produção de biomassa dentro das áreas de plantio, auxiliando os técnicos encarregados a estimar a produção das usinas, direcionando suas observações de campo.

A tecnologia multiespectral pode ser aplicada em qualquer cultura agrícola e também no estudo de florestas. A fundação para preservação da Mata Santa Genebra, em Campinas, estuda contratar os serviços de mapeamento das clareiras existentes na área, que não são detectadas pelas imagens do Landsat (satélite de prospecção espacial). O satélite Landsat 7 fornece imagens com resolução de 30m X 30m para cada ponto (pixel), enquanto a imagem multiespectral obtida por videografia digital pode fornecer pontos de até 10cm X 10cm. A resolução espacial é reduzida ou ampliada de acordo com a altitude dos aviões ou helicópteros, pelo controle da distância de captação das imagens, o que não é possível com satélites.

Pelas imagens obtidas é fácil identificar as áreas onde há cana, pasto, frutas, grãos, florestas, eucalipto, cursos de água, terra nua etc. Difícil é distinguir culturas muito semelhantes, tais como soja e feijão. “Nesses casos, somente trabalhando com dados multitemporais, ou seja, com imagens captadas em épocas diferentes, acompanhando o desenvolvimento da planta ao longo do tempo”, esclarece Rocha. “Ou através de imagem hiperespectral, ainda pouco disponível, o que ocorrerá em breve. Aí reside a importância da pesquisa. Estamos realizando um trabalho de vanguarda na área, que futuramente terá aplicações mais eficientes”, acrescenta Rubens Augusto Camargo Lamparelli, pesquisador do Centro de Ensino e Pesquisas em Agricultura (Cepagri), que integra o Grupo de Geoprocessamento.

Com base nos mapas fornecidos pelos pesquisadores, acompanhados de um relatório simplificado do comportamento das áreas filmadas, o agricultor pode planejar melhor sua produção. “O produtor, mesmo sendo leigo na tecnologia, conhece muito bem sua propriedade e identifica as ocorrências nas imagens”, afirma Lamparelli. Existem apenas quatro câmeras semelhantes no Brasil, todas em órgãos de pesquisa e universidades. Por uma questão de custo e também por falta de conhecimento, a tecnologia ainda é pouco utilizada por pequenos produtores.