Um estudo da Embrapa Meio-Norte e da Universidade Federal do Piauí mostrou que os índices extraídos de imagens de drone não têm o mesmo desempenho para avaliar a condição hídrica e o nitrogênio nas folhas da soja. Publicado em 2022 na revista Engenharia Agrícola, o trabalho analisou um experimento conduzido em Teresina, no Piauí, em 2019.

Os pesquisadores trabalharam com as cultivares BONUS e BRS-8980, sob regimes de irrigação equivalentes a 50% e 100% da evapotranspiração da cultura no período de diferenciação dos tratamentos. Também compararam condições com e sem suplementação de nitrogênio. São tratamentos experimentais, não uma recomendação de adubação ou de lâmina de irrigação para a lavoura comercial.

O voo ocorreu em 24 de setembro de 2019, aos 62 dias após a semeadura. Naquela data, BONUS estava no estádio R5 e BRS-8980 no R3. Um sensor multiespectral com cinco bandas foi embarcado em hexacóptero; depois do processamento, os pesquisadores retiraram da análise os pixels classificados como solo para calcular os índices a partir da vegetação.

A avaliação reuniu 35 índices e bandas espectrais. Para a condição hídrica, destacaram-se o infravermelho próximo e os índices EVI, SAVI e RDVI. Os valores foram relacionados à condutância estomática, uma medida das trocas gasosas realizada nas folhas. A imagem foi, assim, confrontada com uma variável fisiológica, e não apenas com a aparência visual do cultivo.

Para o nitrogênio foliar, a conclusão destacou SCCCI, RECI, GRVI e CVI. O estudo usou coleta de plantas e análise de tecido para produzir a referência de comparação. Os resultados são promissores dentro do experimento; uma correlação ou um ajuste estatístico não equivale a diagnóstico infalível em qualquer talhão.

A diferença entre os grupos de índices ajuda a formular a pergunta antes de contratar um mapeamento: pretende-se investigar o estado hídrico, acompanhar a nutrição ou apenas localizar diferenças de vegetação? Sensor, processamento e conferência no campo precisam responder ao mesmo objetivo.

O trabalho também mostra a importância de registrar cultivar e estádio de desenvolvimento. Duas cultivares observadas na mesma data estavam em fases diferentes. Seus resultados não devem ser transferidos automaticamente para outra safra, ambiente ou fase da soja sem validação. O drone amplia o levantamento, enquanto as medições de referência dão sentido agronômico às imagens.