999 resultados para índices de vegetação
Resumo:
A pecuária é responsável por mais de 6% do Produto Interno Bruto. Manejos pecuários têm sido estudados para buscar meios mais eficientes de produção. Nosso objetivo neste trabalho foi avaliar o efeito de sistemas pecuários sobre o índice de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), para indicar os sistemas mais produtivos em temos de forragem. Duas áreas de produção de gado de corte e uma de gado de leite, localizadas na Embrapa Pecuária Sudeste (São Carlos, SP), foram avaliadas no período de abril de 2013 a agosto de 2015. Na área 1, os maiores valores de NDVI ocorreram no sistema integração lavoura-pecuária-floresta em todos os períodos. Os sistemas integrado pecuária-floresta e intensivo apresentaram valores similares, principalmente nos períodos de seca. Nas situações em que a cobertura principal eram as pastagens foi possível, na maior parte do tempo, separar os sistemas mais produtivos (intensivos) do sistema menos vigoroso (extensivo). Na área 2, o sistema intensivo e de alta lotação animal apresentou os maiores valores de índices de vegetação ao longo de todos os períodos avaliados e foi o mais produtivo. Na área 3, os sistemas de produção intensivo em recuperação e intensivo irrigado apresentaram os maior valores de NDVI na maior parte dos período avaliados, o que indica maior produtividade desses sistemas. De acordo com os resultados obtidos, séries temporais de NDVI têm o potencial de discriminar, entre os sistemas pecuários de produção não integrados, os sistemas mais produtivos (intensivos) dos sistemas menos produtivos (extensivos), principalmente nos períodos de seca.
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The objective of this study was to analyze changes in the spectral behavior of the soybean crop through spectral profiles of the vegetation indexes NDVI and GVI, expressed by different physical values such as apparent bi-directional reflectance factor (BRF), surface BRF, and normalized BRF derived from images of the Landsat 5/TM. A soybean area located in Cascavel, Paraná, was monitored by using five images of Landsat 5/TM during the 2004/2005 harvesting season. The images were submitted to radiometric transformation, atmospheric correction and normalization, determining physical values of apparent BRF, surface BRF and normalized BRF. NDVI and GVI images were generated in order to distinguish the soybean biomass spectral response. The treatments showed different results for apparent, surface and normalized BRF. Through the profiles of average NDVI and GVI, it was possible to monitor the entire soybean cycle, characterizing its development. It was also observed that the data from normalized BRF negatively affected the spectral curve of soybean crop, mainly, during the phase of vegetative growth, in the 12-9-2004 image.
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Remote sensing data are each time more available and can be used to monitor the vegetal development of main agricultural crops, such as the Arabic coffee in Brazil, since that the relationship between spectral and agronomical data be well known. Therefore, this work had the main objective to assess the use of Quickbird satellite images to estimate biophysical parameters of coffee crop. Test area was composed by 25 coffee fields located between the cities of Ribeirão Corrente, Franca and Cristais Paulista (SP), Brazil, and the biophysical parameters used were row and between plants spacing, plant height, LAI, canopy diameter, percentage of vegetation cover, roughness and biomass. Spectral data were the reflectance of four bands of QUICKBIRD and values of four vegetations indexes (NDVI, GVI, SAVI and RVI) based on the same satellite. All these data were analyzed using linear and nonlinear regression methods to generate estimation models of biophysical parameters. The use of regression models based on nonlinear equations was more appropriate to estimate parameters such as the LAI and the percentage of biomass, important to indicate the productivity of coffee crop.
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The main objective of this work was to evaluate the linear regression between spectral response and soybean yield in regional scale. In this study were monitored 36 municipalities from the west region of the states of Parana using five images of Landsat 5/TM during 2004/05 season. The spectral response was converted in physical values, apparent and surface reflectances, by radiometric transformation and atmospheric corrections and both used to calculate NDVI and GVI vegetation indices. Those ones were compared by multiple and simple regression with government official yield values (IBGE). Diagnostic processing method to identify influents values or collinearity was applied to the data too. The results showed that the mean surface reflectance value from all images was more correlated with yield than individual dates. Further, the multiple regressions using all dates and both vegetation indices gave better results than simple regression.
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Neste trabalho, objetivou-se estudar a resposta espectral de plantas de feijoeiro à infecção por Sclerotinia sclerotiorum, fungo causador do mofo-branco. Foram conduzidos dois ensaios, no delineamento em blocos ao acaso, com cinco tratamentos e quatro repetições, no primeiro ensaio, e seis tratamentos e quatro repetições, no segundo. Medidas de reflectância espectral do dossel do feijoeiro, entre os comprimentos de ondas de 400 a 850 nm, foram tomadas aos 60, 71, 91 e 102 dias após a emergência (DAE), no primeiro ensaio, e aos 13, 27, 34, 56, 71 e 91 DAE, no segundo. Os dados espectrais foram transformados em índices de vegetação: da diferença normalizada (NDVI), da diferença de verde normalizado (GNDVI) e ajustado para o solo (SAVI). A severidade do mofo-branco foi avaliada, visualmente, aos 102 DAE, no primeiro ensaio, e aos 92 DAE, no segundo. Houve correlação significativa apenas no segundo ensaio, entre a severidade da doença e o NDVI, aos 71 DAE. A resposta espectral do feijoeiro pode ser utilizada para a detecção da ocorrência do mofo-branco e, consequentemente, como ferramenta no manejo integrado.
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Dissertação de Mestrado, Gestão e Conservação da Natureza, 27 de Outubro de 2015, Universidade dos Açores.
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Dissertação apresentada para cumprimento dos requisitos necessários à obtenção do grau de Mestre em Gestão do Território, área de especialização em Detecção Remota e Sistemas de Informação Geográfica.
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Este estudo tem como objetivo estimar os componentes do balanço de radiação em duas regiões do estado de Rondônia (sudoeste da Amazônia brasileira), a partir de dados do Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS/TERRA) por intermédio do modelo Surface Energy Balance Algorithms for Land (SEBAL), e validar os resultados com informações adquiridas por torres micrometeorológicas do projeto LBA sob as condições de pastagem (Fazenda Nossa Senhora Aparecida) e floresta (Reserva Biológica do Jaru). A implementação do modelo SEBAL foi realizada diretamente sobre os dados MODIS e incluiu etapas envolvendo o cômputo de índices de vegetação, albedo e transmitância atmosférica. A comparação das estimativas geradas a partir de dados MODIS com as observações resultou em erros relativos para a condição de pastagem variando entre 0,2 e 19,2%, e para a condição de floresta variando entre 0,8 e 15,6%. A integração de dados em diferentes escalas constituiu uma proposição útil para a estimativa e espacialização dos fluxos de radiação na região amazônica, o que pode contribuir para a melhor compreensão da interação entre a floresta tropical e a atmosfera e gerar informações de entrada necessárias aos modelos de superfície acoplados aos modelos de circulação geral da atmosfera.
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O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial de utilização dos sensores de reflectância e fluorescência na avaliação de teores de N‑NO3‑ no pecíolo, na produção de biomassa e na produtividade do algodoeiro. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso em arranjo fatorial 3x4, com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de três variedades de algodão (ST‑4288‑B2RF, ST‑4498‑B2RF e DP-164‑B2RF) e quatro doses de N (0, 45, 90 e 135 kg ha‑1). Aos 120 dias após a semeadura, foram realizadas leituras com sensores ópticos de reflectância e fluorescência. Não houve correlação significativa dos teores de N‑NO3‑ no pecíolo com os índices de reflectância; porém, houve correlação destes com a produção de biomassa (0,39) e a produtividade (0,32 a 0,41). Os índices do sensor de fluorescência correlacionaram-se significativamente com teores de N‑NO3‑ no pecíolo (0,34 a 0,61), produção de biomassa (0,30 a 0,53) e produtividade (0,34). Em comparação com os índices de reflectância, os de fluorescência apresentam maior capacidade de avaliar os teores de N‑NO3‑ no pecíolo, capacidade semelhante em detectar variação na biomassa e menor capacidade de detectar variação da produtividade do algodoeiro, quando se aplicam doses crescentes de N.
Correlação de variáveis espectrais e estoque de carbono da biomassa aérea de sistemas agroflorestais
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O objetivo deste trabalho foi avaliar a correlação entre variáveis espectrais e o estoque de carbono da biomassa aérea de sistemas agroflorestais da região de Tomé‑Açu, PA. Foram testados 24 índices de vegetação de três grupos (razão simples, diferença normalizada e complexos), gerados a partir de imagens do sensor TM/Landsat‑5, adquiridas em 2008. As variáveis obtidas foram correlacionadas, por meio de regressão linear simples, ao estoque de carbono de quatro classes de sistemas agroflorestais, de diferentes idades e composições florísticas. As correlações obtidas entre as variáveis espectrais e o estoque de carbono foram significativas em 47% dos índices testados e variaram de acordo com as diferenças de biomassa nos sistemas analisados. As melhores correlações foram obtidas pelos índices de vegetação de razão simples e de diferença normalizada, em sistemas agroflorestais jovens, e pelos índices de vegetação complexos, em sistemas agroflorestais mais antigos.
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Resumo:O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS-III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro-padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (χ2ns); contudo, as RNAs são mais acuradas.
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Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de imagens do sensor TM/Landsat 5 na diferenciação de plantios comerciais de Eucalyptus dunnii e Eucalyptus urograndis com diferentes idades. Demarcaram-se parcelas para identificar as duas espécies, em dois períodos distintos (2009 e 2011), a idades de 3 e 5 anos, para E. dunnii, e 2,2 e 4,2 anos para E. urograndis. Avaliaram-se seis bandas do sensor TM/Landsat 5 (B1, B2, B3, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação: razão simples (SR); índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI); índice de vegetação ajustado ao solo (Savi)-0,25; Savi-0,5; índice de vegetação por diferença normalizada com uso da banda verde (GNDVI); e índice de umidade na vegetação (MVI). O processamento digital das imagens consistiu de correção geométrica, radiométrica e atmosférica. Os plantios de E. dunnii e E. urograndis foram diferenciados por meio de cinco bandas do Landsat (B2, B3, B4, B5 e B7) e três índices de vegetação (Savi-0,5, Savi-0,25 e GNDVI), no ano de 2009, e por quatro bandas do Landsat (B2, B4, B5 e B7) e seis índices de vegetação (NDVI, SR, Savi-0,5, Savi-0,25, MVI e GNDVI) no ano de 2011. Os dados espectrais extraídos das imagens TM/Landsat 5 são eficazes, tanto para distinguir as espécies de eucalipto como também a mesma espécie em plantios equiâneos.
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Em um pomar jovem de laranjeiras Hamlin, não-irrigado, foi realizado um estudo que procurou investigar a potencialidade do uso de dados espectrais de árvores, visando ao gerenciamento localizado da produção de 52 árvores, distribuídas ao longo de duas transeções cruzadas, selecionadas para o levantamento da produção em dois ciclos sucessivos, 2000-2001 e 2001-2002. Imagens aéreas multiespectrais de alta resolução espacial foram tomadas de um pomar, em duas fases fenológicas distintas: antes e após a fase de desenvolvimento vegetativo. Os índices de vegetação NDVI e SAVI e os níveis de cinza nas faixas espectrais do vermelho e do infravermelho foram relacionados com a produção por meio de regressões. Os resultados mostraram que a resposta espectral apresentou relação significativa com a produção, embora os valores de r² tenham sido baixos. A tomada de imagens multiespectrais voltadas ao gerenciamento localizado da produção, tanto na época anterior, como posterior à fase de desenvolvimento vegetativo, apresentou desempenho semelhante quanto às relações entre resposta espectral e produção.
Resumo:
A disponibilidade de dados hiperespectrais trouxe expectativas nos meios acadêmicos e empresariais quanto à potencialidade de sua aplicação no setor florestal. O objetivo deste trabalho foi avaliar o potencial da aplicação de dados hiperespectrais do sensor Hyperion EO-1 na quantificação da variável biofísica volume de madeira em plantios de Eucalyptus spp. e o impacto do sombreamento do relevo nessa quantificação. Para isso, estabeleceram-se correlações entre os dados espectrais e o volume de madeira, seguidos da definição de modelos de regressão linear múltipla como descritores das relações estabelecidas. O efeito do relevo sobre a reflectância dos dosséis de Eucalyptus spp. foi levado em consideração. Os dados Hyperion EO-1 foram convertidos para valores de FRB de superfície, os quais passaram a constituir os dados fundamentais de todo o trabalho. A área de estudo contemplou os plantios do gênero Eucalyptus spp. pertencentes à empresa Votorantim Celulose e Papel (VCP), localizados no Município de Capão Bonito, SP. Foram coletados dados espectrais de amostras localizadas em diferentes condições do relevo. No estabelecimento das relações com volume de madeira, o cálculo de índices de vegetação mediante o emprego de dados hiperespectrais resultou em modelos com maiores valores de R² quando compensados os efeitos topográficos de iluminação, comprovando maior potencial de aplicação desses dados.
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O presente trabalho teve como proposta avaliar a identificação e o mapeamento das áreas de milho da região noroeste do Estado do Rio Grande do Sul a partir de dados multitemporais do sensor MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) a bordo do satélite Earth Observing System - EOS-AM (Terra). O algoritmo de classificação supervisionada Spectral Angle Mapper (SAM) foi aplicado com sucesso em uma série multitemporal de imagens EVI pré-processadas. Verificou-se que as áreas classificadas como milho na imagem coincidiam plenamente com áreas mais extensas ou contínuas (> 90 ha) de milho. Áreas de menor extensão ou localizadas em encostas de morros, ao lado de vegetação arbórea, não foram detectadas pelo classificador devido à baixa resolução espacial das imagens. A maior utilidade prática da identificação e da classificação digital das áreas de milho obtidas das imagens MODIS está na sua aplicação para isolar ou complementar o mapeamento das áreas agrícolas visando ao seu monitoramento a partir de diferentes índices de vegetação, derivados de imagens de alta resolução temporal e baixa resolução espacial.