BSL - abreviatura de: UAV. Também conhecido como aeronave não tripulada ou drone.

Nuvem de pontos - Conjunto de pontos que representam a geometria de um objeto ou de toda uma área. Pode ser o produto final de um processo fotogramétrico, no entanto, é mais frequentemente utilizado como componente para criar outros estudos - ortomosaicos, modelos numéricos de terreno ou modelos 3D.

As nuvens de pontos também permitem a análise de quantidades de biomassa em aplicações agrícolas e florestais e de volumes de escombreiras e aterros em aplicações industriais.

Desfoliação - a privação das folhas de uma planta devido a factores externos ou a produtos químicos. Mais frequentemente causada por infestações de insectos, doenças das plantas ou desfolhantes (por exemplo: tioureia, clorato de sódio).

Herbicidas - um tipo de produto fitofarmacêutico dedicado ao controlo de ervas daninhas.

Fotogrametria - é o ramo da ciência que trata da "transferência" de objectos e áreas reais para a forma virtual. Neste processo, utiliza fotografias tiradas do solo com uma câmara, ou do ar com câmaras instaladas a bordo de uma BSL.

Para reconstruir a geometria da área de interesse, as imagens recolhidas durante um raid fotogramétrico devem ser processadas por um software apropriado. Este encontra os pontos comuns nas fotografias e, com base nestes, alinha todas as imagens e começa então a reconstruir a geometria da área de interesse numa forma e dimensão correspondentes à real.

Os produtos do processo de fotogrametria são: Nuvem de Pontos, Modelo Numérico do Terreno, Ortofotomapa.

Câmara multiespectral - este é um tipo de câmara capaz de captar luz em diferentes gamas do espetro, incluindo fora da gama visível ao olho humano (por exemplo, infravermelhos próximos ou ultravioleta).

As câmaras multiespectrais fornecem mais informações sobre os objectos e o ambiente do que os sensores tradicionais. É por isso que são cada vez mais utilizadas na agricultura de precisão, na silvicultura, na monitorização ambiental e até na vigilância de espaços verdes urbanos.

Na maioria das vezes, assumem a forma de um conjunto de sensores com várias lentes, em que cada sensor capta separadamente a luz num espetro muito estreito para depois a armazenar como uma imagem separada num cartão de memória.

Mapas RGB - as imagens deste tipo reproduzem a composição natural das cores observadas pelo olho humano. São também conhecidas como imagens de luz visível ou de cor verdadeira (TCI - True Color Image). Uma imagem RGB é um raster composto por três canais: Vermelho (R - Red), Verde (G - Green) e Azul (B - Blue), combinados por esta ordem, representando o espaço de cor tal como é visto pelo olho humano.

As imagens RGB servem principalmente como base para medir e classificar objectos no terreno. Não são o mesmo que mapas indicadores e não podem (sem processamento prévio) ser a base para desenvolver, por exemplo, mapas de aplicação a partir delas. Os rasters RGB são multicanais e os seus pixels representam a composição do brilho dos pixels dos 3 canais que se sobrepõem num determinado local.

Mapa de aplicação - um mapa criado com base num mapa indicador que é uma "instrução" para o espalhador ou pulverizador, informando a máquina sobre a quantidade de doses a aplicar numa determinada secção do campo.
O mapa de aplicação assume a forma de ficheiros em formatos: KML, Shapefile ou ISO-XML.

O mapa termográfico determina a temperatura de cada pixel nele registado. Permite avaliar a temperatura e a humidade da camada superficial do solo e examinar o grau de transpiração das folhas. Valores de temperatura mais elevados podem indicar problemas de irrigação, maior suscetibilidade à seca ou ataques de agrofagos. Valores mais baixos - potenciais humidades e surtos de doenças fúngicas.

As gamas de temperaturas testadas variam consoante a hora do dia e as condições meteorológicas em que o voo foi efectuado. Por conseguinte, o mapa deve ser analisado com mais ênfase nas diferenças que ocorrem numa determinada cultura ao mesmo tempo.

Mapa indicador - é uma visualização que reflecte o estado da vegetação na área que estamos a observar. Os mapas de indicadores não assumem a forma de ortomosaicos RGB e não são semelhantes às imagens "clássicas", que utilizam múltiplos espectros para os criar. Como derivados de análises anteriores, um único pixel não reflecte a cor do objeto em questão, mas apenas o valor de um indicador calculado com base em vários canais. A imagem é, portanto, "achatada", por assim dizer, e assume a forma de um único canal, em que as cores são apenas uma visualização do valor do indicador numa determinada área.

No entanto, a informação sobre o valor do indicador não é tudo o que a célula de imagem armazena. Para além disso, o pixel também tem coordenadas GPS atribuídas, o que dá ao utilizador uma oportunidade única de identificar surtos de problemas individuais e combater as ameaças pela raiz, antes que se espalhem para áreas maiores. A informação contida no mapa de indicadores é assim a base para medidas precisas de conservação e fertilização!

Para poder fertilizar e pulverizar com precisão, o mapa de índice deve primeiro ser convertido num mapa de aplicação.

Voofotogramétrico - voo efectuado com uma BSL (no nosso caso!) ao longo de um percurso pré-programado tendo em conta os parâmetros do produto final (por exemplo, a necessidade de obter uma resolução de imagem de X cm/pixel).
Realizamosvoos fotogramétricos com o objetivo de adquirir dados para os ortofotomapas e mapas índice que estão a ser desenvolvidos. Realizamos voos com diferentes sensores a bordo - câmara RGB ou multiespectral, e os parâmetros de voo de cada operação estão subordinados às capacidades ópticas do sensor e à dimensão assumida do pixel do terreno (a área de terreno coberta pela dimensão de uma única célula de imagem).

O Modelo Numérico de Coroa é o resultado da subtração do NMPT e do NMT, resultando em informações sobre a altura relativa dos objectos (principalmente árvores) acima da superfície do solo.

DEM (Digital Elevation model) - NMPT (Numerical land cover model) - modelo da superfície (relevo) do terreno completado com elementos naturais (vegetação) e antropogénicos (edifícios, estruturas). Cartografia a cores e, em certa medida, tridimensional. No caso da análise de povoamentos, permite:

• Divisão de classes relacionada com a idade da árvore - árvores mais altas são árvores mais velhas
• Deteção de árvores
• Determinação da densidade do coberto florestal
• Medidas métricas, etc.

Um modelo numérico do terreno - ( DSM - Digital Surface Model, DEM - Digital ElevationModel ) é uma imagem, cada pixel (célula) da qual reflecte a altura de um ponto acima do nível do mar. É de notar que o NMT não é um modelo tridimensional. Trata-se de um modelo dito 2,5D, uma vez que não reflecte, por exemplo, a geometria de paredes de edifícios, troncos ou paredes rochosas, mas apenas o atributo altura no local da célula.

Quando falamos de modelos de terreno, referimos normalmente dois tipos:

• NMT/DEM - Modelo Numérico do Terreno - reflecte a altura de um ponto acima do nível do mar. É um modelo que representa apenas a configuração do terreno. Sem árvores, edifícios ou outros objectos sobre ele. Este modelo é uma ferramenta ideal para análises hidrológicas, por exemplo.
• NMPT/DSM - Numerical Land Cover Model - é um modelo que armazena dados de elevação para cada ponto registado, representando também uma classe de vegetação ou edifícios.

Ortofotomapa - Uma imagem de uma área de interesse produzida em software fotogramétrico através do processamento de uma série de fotografias de forma a que o utilizador veja sempre cada secção do mapa a partir de uma perspetiva vertical. Isto é conhecido como uma projeção ortogonal, ou seja, uma projeção livre de distorções geométricas impostas pela perspetiva.

As ortofotos podem ter diferentes resoluções espaciais, também designadas por dimensão do pixel no solo ou GSD (Ground Sampling Distance), ou seja, a dimensão da área no solo representada por um único pixel da imagem cartográfica. Esta resolução varia entre alguns metros por pixel (mapas baseados em imagens de satélite), passando por alguns (dezenas) de centímetros (ortofotos aéreas), até valores de um único centímetro para mapas baseados em dados derivados da BSL.

O ortofotomapa é uma categoria bastante ampla, uma vez que não se limita aos mapas visualizados em luz visível (RGB). Um ortofotomapa é também um mapa CIR, um mapa de índice ou um mapa térmico. Isto deve-se ao facto de cada uma destas imagens ter sido criada em projeção ortogonal.

Pesticidas - substâncias sintéticas ou naturais utilizadas para controlar organismos nocivos ou indesejáveis, principalmente utilizadas para proteger as culturas e as florestas.

Medições multiespectrais - envolvem o registo de imagens em diferentes espectros (espectros) de luz, utilizando sensores apropriados. Graças às propriedades de reflexão e absorção dos feixes de luz individuais, que são caraterísticas de cada objeto, podemos obter informações de interesse, por exemplo, determinar o grau de vegetação das plantas. Para as medições multiespectrais, utilizamos imagens de satélite, drones equipados com sensores multiespectrais e sensores terrestres (sensores).

Agricultura de precisão - um sistema agrícola baseado em métodos modernos de informação e tecnologia. A agricultura de precisão utiliza, entre outros, veículos aéreos não tripulados, sensores multiespectrais, técnicas de posicionamento por satélite (GPS) e deteção remota.

Deteção remota - é a técnica de recolha de informações sobre objectos ou áreas à distância, sem contacto físico com eles. A deteção remota é amplamente utilizada numa vasta gama de domínios. Não se limita à agricultura ou à silvicultura. Os métodos de teledeteção são também extremamente úteis em meteorologia, monitorização ambiental, geologia, mas também, por exemplo, na esfera da segurança e do reconhecimento de campos de batalha.

As tecnologias de deteção remota utilizam dados recolhidos por muitos tipos de sensores. Para além das câmaras RGB e multiespectrais mais comuns montadas em drones, encontramos outras mais complexas: câmaras hiperespectrais, LIDARs, radares ou magnetómetros.

Índice de vegetação - é uma medida que nos ajuda a perceber se as plantas na área de interesse estão saudáveis e a crescer sem serem perturbadas. Cada indicador é uma fórmula matemática apropriada, que utiliza espectros estreitos de radiação electromagnética (porque não apenas a luz visível!) determinando as suas caraterísticas e aplicação. Esta fórmula pode ter uma forma muito simples ou ser enriquecida com factores de correção para filtrar o ruído e adaptar-se melhor à cartografia de um tipo de vegetação específico.

Valores elevados do índice de vegetação - normalmente - sugerem uma vegetação saudável e exuberante, enquanto valores mais baixos podem indicar problemas relacionados com a falta de água, doenças das plantas ou outros factores que afectam o estado das plantas. No entanto, deve ter-se em conta que, à medida que a estação de crescimento avança, os valores da luz reflectida pelas plantas mudam e uma indicação que normalmente indicaria problemas assinala, por exemplo, a transição de uma fase da estação para a seguinte. Por conseguinte, vale a pena utilizar mais do que um índice em paralelo, a fim de obter uma imagem completa do vigor das nossas culturas.

Já existem mais de 500 índices nas bases de dados de índices de vegetação que utilizam diferentes espectros de radiação electromagnética. Assim, encontrará facilmente algo adequado para a sua cultura!

CIR significa "Color InfraRed" e refere-se à utilização do espetro do infravermelho próximo (NIR) em vez do espetro azul na composição da imagem. As imagens de falsa cor (pois é também assim que se chama o CIR) são utilizadas na teledeteção para melhorar as capacidades de interpretação da vegetação, do solo ou da água sem necessidade de índices de vegetação.

O CIR visualiza perfeitamente as diferenças na irrigação dos campos e delineia de forma excelente os limites das massas de água, o que na agricultura se traduz, por exemplo, numa estimativa mais fácil da dimensão das áreas inundadas ou com problemas de irrigação. Os solos claros e secos terão uma tonalidade muito mais clara do que aqueles que contêm mais matéria orgânica ou são mais húmidos, o que se traduz na cor da imagem registada. No contexto dos solos, o CIR permitir-nos-á distinguir as regiões arenosas das mais argilosas muito mais facilmente do que, por exemplo, uma imagem RGB.

Uma caraterística das imagens CIR é que as cores da vegetação mudam de verde (como a vemos todos os dias) para vermelho e o solo muda para terra, azul e até verde. Devido à absorção total da luz no espetro do infravermelho próximo pela água, as poças, as zonas estagnadas e outras zonas inundadas são perfeitamente visíveis em tons quase negros.

EVI - (Enhanced Vegetation Index) um indicador, tal como o NDVI, para a monitorização da vegetação. Foi introduzido para melhorar algumas das limitações do NDVI e é normalmente utilizado em aplicações mais exigentes, como a monitorização florestal.

O EVI é preferível em situações em que as condições atmosféricas podem afetar a precisão das medições. Isto acontece não raramente com o NDVI, não só sob nebulosidade variável, mas mesmo quando o céu está sem nuvens e as imagens foram registadas a diferentes horas do dia.

Ao enriquecer a formulação com factores de ponderação e de correção, o EVI evita a saturação excessiva da reflectância do solo nas primeiras fases de crescimento e a substituição do espetro do vermelho pelo vermelho de ponta permite obter resultados mais fiéis para a vegetação alta ou complexa.

O NDVI - (Normalised Differential Vegetation Index) - é um indicador básico para medir o estado da vegetação. A sua fórmula envolve a utilização dos canais vermelho e infravermelho próximo.

Valores mais elevados indicam mais biomassa fotossinteticamente ativa. Valores mais baixos podem indicar vegetação enfraquecida, falta de vegetação ou as fases finais do ciclo da vegetação.

A elevada sensibilidade do indicador à reflexão em solo nu faz com que valha a pena, nas fases iniciais de desenvolvimento, apoiar a análise com, por exemplo, o OSAVI, que dará uma indicação mais exacta da reflexão através da vegetação.

O NDVI assume normalmente valores entre -1 e 1, embora - se houver, por exemplo, objectos altamente reflectores na área mapeada (por exemplo, o telhado de aço de um edifício) - o intervalo de leituras possa aumentar.

O indicador assume valores entre -1 e 1, que são mapeados a cores:

• Inferior a 0,2 - zonas sem vegetação, por exemplo, solo nu, matéria orgânica morta, água, neve, edifícios, etc.
• Entre 0,2 e 0,4 - vegetação residual
• Entre 0,4 e 0,7 - vegetação em bom estado
• Acima de 0,7 - vegetação em muito bom estado. No entanto, deve ter-se em conta que a amplitude do indicador pode ser influenciada por vários factores (diferentes tipos de cultura, local de cultivo, etc.), pelo que é útil tomar como referência os valores médios do indicador no terreno e os dados históricos, a fim de fazer uma boa avaliação do estado do povoamento.

O NDRE - (Normalized Difference Red Edge Channel Index) é semelhante ao NDVI na sua fórmula e aplicação. No entanto, em vez da banda do infravermelho próximo, utiliza o canal da borda vermelha, o que o torna mais sensível do que o NDVI mesmo às mais pequenas alterações no vigor.

O espetro RedEdge é menos suscetível do que os canais Vermelho e Infravermelho Próximo à interferência atmosférica ou ao efeito do ângulo da luz, o que ajuda a fornecer dados mais precisos em condições atmosféricas poluídas ou no início do ciclo da vegetação. Também permite uma melhor diferenciação entre as diferentes fases de crescimento das plantas, como a fase vegetativa ou de maturação, o que é importante para monitorizar a vegetação em diferentes fases do seu desenvolvimento.

A utilização de ER permite registar alterações mais subtis no teor de clorofila das folhas das plantas - o que é importante! - e não apenas nas partes superiores da planta, o que se traduz numa avaliação mais exacta do estado de toda a planta.

A substituição do indicador do espetro vermelho na fórmula pelo RedEdge resulta ainda numa outra caraterística extremamente importante: o NDRE permite uma avaliação muito mais precisa do teor de azoto das plantas, o que é crucial do ponto de vista de uma fertilização precisa com este elemento.

OSAVI -(Optimised Soil-Adjusted Vegetation Index) é uma modificação do índice NDVI que foi desenvolvida para reduzir a influência do solo nos valores do índice de vegetação. O OSAVI é particularmente útil em áreas com um fundo de solo significativo e durante os períodos de emergência, quando as plantas jovens - embora saudáveis - ainda não cobrem uma área suficiente à sua volta com folhas, resultando em leituras baixas de NDVI.