Vitivinicultura de precisão : definição de unidades de gestão diferenciada e adoção na Serra Gaúcha

Abstract

O emprego da agricultura de precisão (AP) na vitivinicultura brasileira é uma tendência recente que demanda conhecimento e adaptação das ferramentas disponíveis para essa cultura. Nesse contexto, o objetivo deste estudo é explorar como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) pode ser empregado para definir unidades de gestão diferenciadas (UGDs), a fim de compreender a variabilidade espacial do vinhedo. O estudo foi conduzido em um vinhedo comercial com as variedades de Merlot e Chardonnay. As informações de NDVI foram obtidas por meio de imagens de satélite Sentinel® com resolução espacial de 3m x 3m. Utilizou-se a plataforma comercial Auravant® para o processamento das imagens, interpolação e construção das UGDs. A construção das UGDs baseou-se no valor médio de NDVI de cada pixel (9m²) de sete mapas de NDVI obtidos ao longo das safras 2020 e 2021. A partir desses mapas, foram delineadas três UGDs (alto, médio e baixo vigor) de acordo com o valor médio de NDVI para classificação. Em seguida, foram coletados dados em cinco pontos amostrais distribuídos dentro de cada UGD, avaliando parâmetros de produtividade, qualidade da uva e atributos químicos do solo. Os resultados indicam que o NDVI obtido por imagens de satélite pode ser utilizado para delimitar a variabilidade intraespecífica do vinhedo. No entanto, validações a campo, principalmente de parâmetros de solo, são essenciais para o correto delineamento das UGDs e para permitir que os produtores as utilizem no manejo das práticas agrícolas. Além disso, o estudo investigou a adoção da AP pelos viticultores do Rio Grande do Sul, por meio da análise de 85 respostas de produtores de uva. Os resultados mostram que 64% dos viticultores são adotantes de AP, enquanto 36% não adotam. A maioria dos entrevistados demonstrou interesse em iniciar ou aumentar o uso de tecnologias nos próximos anos, indicando uma crescente adoção da AP na região. Esses dados destacam a relevância e o potencial da AP na vitivinicultura gaúcha, assim como a necessidade de mais pesquisas e práticas para sua efetiva implementação.

Precision Agriculture (AP) use in Brazilian wine growing is a recent trend that demands knowledge and adaptation of the tools available for this crop. In this context, this study aims to explore how the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) can be used to define differentiated management units (UGDs) to understand the spatial variability of the vineyard. The study was conducted in a commercial vineyard with Merlot and Chardonnay varieties. NDVI information was obtained using Sentinel® satellite images with a spatial resolution of 3m x 3m. The commercial platform Auravant® was used for image processing, interpolating, and constructing UGDs. The construction of UGDs was based on the average NDVI value of each pixel (9m²) of seven NDVI maps obtained throughout the harvests. 2020 and 2021. These maps outlined three UGDs (high, medium, and low vigor) according to the average NDVI value for classification. Next, data were collected at five sampling points distributed within each UGD, evaluating productivity parameters, grape quality, and soil chemical attributes. The results indicate that the NDVI obtained by satellite images can be used to delimit the intraspecific variability of the vineyard. However, field validations, mainly of soil parameters, are essential for the correct design of UGDs and for producers to use them in managing agricultural practices.Furthermore, the study investigated the adoption of Precision Agriculture by winegrowers in Rio Grande do Sul by analyzing 85 responses from grape producers. The results show that 64% of winegrowers are AP adopters, while 36% do not adopt it. Most interviewees demonstrated interest in starting or increasing the use of technologies in the coming years, indicating a growing adoption of AP in the region. These data highlight the relevance and potential of AP in wine growing in Rio Grande do Sul and the need for more research and practices for its effective implementation.