Crescimento do capim nas pastagens agora pode ser medido por Satélites
Uma nova metodologia desenvolvida pela Embrapa permite monitorar as pastagens no Brasil, e realizar estimativas bastante precisas da massa de forragem disponível para o gado. A inovação alia modelagem agrometeorológica e sensoriamento remoto, por meio de dados climáticos e imagens de satélite, para orientar práticas de manejo e apoiar a intensificação sustentável da produção de carne e leite no País.
A técnica foi aplicada em três diferentes sistemas de produção – extensivo, intensivo rotacionado e integração lavoura-pecuária (ILP) – na Fazenda Canchim da Embrapa Pecuária Sudeste, em São Carlos (SP). O modelo utilizado explicou mais de 67% da variação observada na massa de forragem disponível nos sistemas de produção, com destaque para o sistema extensivo, no qual a acurácia chegou a 86%, o que deixou os pesquisadores animados.
“Os resultados obtidos nos três tipos de sistemas de produção pecuária são promissores e demonstram a eficácia da metodologia em diferentes contextos”, relata o analista da Embrapa Meio Ambiente (SP) Gustavo Bayma. Ele explica que a abordagem utiliza um modelo chamado SAFER (Simple Algorithm for Evapotranspiration Retrieving) que integra dados do produto HLS (Harmonized Landsat Sentinel-2) da Agência Espacial americana, a Nasa, e da Agência Espacial Europeia, a ESA. Trata-se de uma coleção de dados de refletância de superfície da Terra dos satélites Landsat-8 e Sentinel-2. O modelo utiliza também dados de variáveis climáticas como radiação solar, temperatura, umidade e velocidade do vento, para simular o crescimento da forragem.
“O modelo SAFER tem pouca aplicação na área de pastagens. É mais utilizado em estudos sobre demanda hídrica. Nosso grupo é um dos pioneiros em aplicar o modelo no contexto das pastagens”, conta Bayma.
Um importante diferencial desse estudo é a sua aplicação simultânea da metodologia nos três sistemas de produção pecuária e na distinção entre dois componentes da forragem em campo: a matéria seca total (MST) e a matéria verde (MV). Essa diferenciação se mostrou essencial para melhorar a precisão das estimativas. Ao comparar os dados de matéria verde de campo e os estimados pelo modelo SAFER , os pesquisadores conseguiram gerar estimativas mais precisas.
“Enquanto a matéria seca total inclui material senescente e de baixa qualidade nutricional, a matéria verde está diretamente relacionada à produtividade do pasto e ao volume consumo pelos animais”, explica a pesquisadora Sandra Nogueira, coautora do estudo.
