Descrição
A cafeicultura, de grande relevância econômica e social para o país, demanda técnicas de monitoramento eficientes para a gestão da lavoura e o acompanhamento das condições fisiológicas das plantas. Os teores de clorofila são indicadores-chave desse estado, porém sua análise em campo é demorada e onerosa. Sensores multiespectrais acoplados a Aeronaves Não Tripuladas (ANTs) representam uma tecnologia promissora para a quantificação da clorofila, reduzindo o tempo e os custos associados à coleta de dados em campo. No entanto, a diversidade de câmeras multiespectrais disponíveis gera incertezas quanto àquelas que possuem bandas espectrais mais adequadas para essa finalidade na cultura do café. Este estudo teve como objetivo principal identificar os comprimentos de onda mais adequados para a estimativa da clorofila e, como objetivo secundário, avaliar comparativamente o desempenho de cinco câmeras multiespectrais. Foram coletados espectros de reflectância foliar (350–2500 nm) e teores de clorofila, cujas relações foram analisadas por meio de um correlograma. Os resultados revelaram um comportamento espectral atípico, com correlações mais expressivas na faixa do verde (r ≈ -0,40) e na borda inferior do vermelho (705 nm, r ≈ -0,38), em contraste com as bandas do vermelho e do infravermelho próximo, frequentemente associadas aos teores de clorofila na literatura. Esse achado sugere que não há uma relação direta entre a variação dos pigmentos e a estrutura celular da folha. A simulação da resposta espectral das câmeras (MicaSense, DJI, Parrot e Sentera) confirmou que sensores com bandas precisamente posicionadas nessas regiões, como a RedEdge_Low da Sentera 6X e a banda verde da MicaSense RedEdge-MX, apresentam maior potencial preditivo para os teores de clorofila A, B e total nas folhas do cafeeiro. Os resultados reforçam que a seleção de tecnologias para a agricultura de precisão não deve ser genérica, e que estudos prévios utilizando sensores mais precisos como o espectrorradiômetro, ésão fundamentais para o desenvolvimento de soluções de monitoramento calibradas e eficazes para a cafeicultura.
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