Correlação espacial do índice de vegetação (NDVI) de imagem Landsat/ETM+ com atributos do solo

The precision agriculture technologies such as the spatial variability of soil attributes have been widely studied mostly with sugarcane. Among these technologies have been recently highlighted the use of the vegetation index derived from remote sensing products, such as powerful tools indicating the development of vegetation. This study aimed to analyze the spatial variability of clay content, pH and phosphorus in an Oxisol in an area with sugarcane production, and correlate with the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). The georeferenced grid was created for the soil properties (clay, phosphorus and pH) and generated the maps of spatial variability. For these same sites were calculated the NDVI, in addition to mapping of this ratio, the evaluation of the spatial correlation between this and other studied properties. The clay and phosphorus content showed positive spatial correlation with the NDVI, while no spatial correlation was observed between NDVI and pH. The satellite images from the sensor ETM + Landsat were used to correlate to NDVI to observe the spatial variability of the studied attributes.

Aspectos físicos e sociais da geografia da disponibilidade hídrica municipal no Brasil

In managing water resources, indexes are used to simplify and quantify available information as well as report the characteristics of a region under study. These indexes may be extremely demanding concerning information required, or very simple, and the water poverty index and Falkenmark index are examples of both extreme situations, respectively. Searching for an index that considers regional and local complexities and information available in developing countries, a new index was developed to evaluate the population accessibility to water resources. This new index combines the Human Development Index and Falkenmark Index and geographic information systems. The results are presented in figures which show the situation at national level, highlighting that the Northeast and Southeast regions are the most vulnerable in Brazil.

Classificação dos tipos de pavimentos das vias urbanas a partir de imagem de alta resolução espacial por meio de análise orientada a objeto

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