Índices de vegetação e conteúdo de clorofila

O GeoPard amplia a família de índices de vegetação vinculados à clorofila com suporte.

  • Índice de Conteúdo de Clorofila da Copa das Árvores (CCCI)
  • Índice de Razão de Absorção de Clorofila Modificado (MCARI)
  • Índice de Absorção de Clorofila Transformada em Reflectância (TCARI)
  • relação MCARI/OSAVI
  • relação TCARI/OSAVI

Eles ajudam a compreender o estágio atual de desenvolvimento da cultura, incluindo

  • Identificação das áreas com demanda de nutrientes,
  • estimativa da remoção de nitrogênio,
  • avaliação do potencial de rendimento,

E as informações obtidas são utilizadas para a criação de mapas precisos de aplicação de nitrogênio em taxa variável.


Leia maisQual é o índice? melhor para usar em agricultura de precisão

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Índices de vegetação e conteúdo de clorofilaÍndice de Conteúdo de Clorofila da Copa das Árvores (CCCI) vs. Índice de Razão de Absorção de Clorofila Modificado (MCARI) vs. Índice de Absorção de Clorofila Transformado em Reflectância (TCARI) vs. Razão MCARI/OSAVI

O que são Índices de Vegetação?

Os índices de vegetação são valores numéricos derivados de dados espectrais obtidos por sensoriamento remoto, como imagens de satélite ou aéreas, para quantificar a densidade, a saúde e a distribuição da vida vegetal na superfície da Terra.

São comumente utilizados em sensoriamento remoto, agricultura, monitoramento ambiental e aplicações de gestão de terras para avaliar e monitorar o crescimento, a produtividade e a saúde da vegetação.

Esses índices são calculados usando os valores de refletância de diferentes comprimentos de onda da luz, particularmente no vermelho, infravermelho próximo (NIR) e, às vezes, em outras faixas.

As propriedades de refletância da vegetação variam com diferentes comprimentos de onda da luz, permitindo a diferenciação entre vegetação e outros tipos de cobertura do solo.

A vegetação normalmente apresenta forte absorção na região do vermelho e alta refletância na região do infravermelho próximo devido às características da clorofila e da estrutura celular.

Alguns índices de vegetação amplamente utilizados incluem:

  • Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI)É o índice de vegetação mais popular e amplamente utilizado, calculado como (NIR – Vermelho) / (NIR + Vermelho). Os valores de NDVI variam de -1 a 1, sendo que valores mais altos indicam vegetação mais saudável e densa.
  • Índice de Vegetação Aprimorado (EVI)Este índice aprimora o NDVI reduzindo o ruído atmosférico e do solo, além de corrigir os sinais de fundo da cobertura vegetal. Ele utiliza bandas adicionais, como a azul, e incorpora coeficientes para minimizar esses efeitos.
  • Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI): O SAVI foi projetado para minimizar a influência da luminosidade do solo no índice de vegetação. Ele introduz um fator de correção da luminosidade do solo, permitindo avaliações de vegetação mais precisas em áreas com cobertura vegetal esparsa ou baixa.
  • Índice de Vegetação Verde-Vermelha (GRVI)O GRVI é outro índice de razão simples que usa as faixas verde e vermelha para avaliar a saúde da vegetação. É calculado como (Verde – Vermelho) / (Verde + Vermelho).

Esses índices, entre outros, são utilizados por pesquisadores, gestores de terras e formuladores de políticas para tomar decisões informadas sobre uso da terra, agricultura, silvicultura, gestão de recursos naturais e monitoramento ambiental.

Índice de Umidade Diferencial Normalizado

O número de índices de vegetação suportados pelo GeoPard está em constante crescimento. A equipe GeoPard apresenta o Índice de Umidade por Diferença Normalizada (NDMI). O índice determina o teor de água na vegetação e o índice de água por diferença normalizada (NDWI). É útil para encontrar locais com umidade existente. estresse hídrico em plantas.

Valores de NDMI mais baixos indicam os locais onde as plantas estão sob estresse devido à umidade insuficiente.
Por outro lado, valores mais baixos do índice de água por diferença normalizada (NDWI) após o pico da vegetação destacam os locais que estão se tornando... pronto para a colheita primeiro.

A diferença no teor relativo de água na vegetação entre duas imagens de satélite (neste caso, a constelação Sentinel-2).

A diferença no teor relativo de água na vegetação entre duas imagens de satélite (neste caso, a constelação Sentinel-2).

Nas capturas de tela a seguir, você pode encontrar as zonas NDMI geradas com base nas imagens de satélite de 19 de junho (pico da vegetação) e 6 de julho, bem como o mapa da equação que representa a diferença do NDMI.

Índice de Umidade por Diferença Normalizada calculado sobre imagens do Planeta/Sentinel-2/LandsatNDMI calculado com base em imagens do Planeta/Sentinel-2/Landsat.

O que é o Índice de Umidade?

É uma medida ou cálculo usado para avaliar o teor ou a disponibilidade de umidade em uma área ou região específica. Geralmente, é derivado de diversos fatores ambientais, como precipitação, evapotranspiração, propriedades do solo e cobertura vegetal.

Fornece uma indicação relativa da umidade ou secura de uma área, ajudando a identificar possíveis condições de estresse hídrico ou seca.

É uma ferramenta valiosa para o monitoramento e gerenciamento de recursos hídricos, planejamento agrícola e compreensão das condições ecológicas de uma determinada região.

O que é o Índice de Umidade por Diferença Normalizada?

O Índice de Umidade por Diferença Normalizada (NDMI) é um índice de vegetação derivado de dados de sensoriamento remoto para avaliar e monitorar o teor de umidade da vegetação. Assim como outros índices de vegetação, ele é calculado usando valores de refletância espectral obtidos por satélite ou imagens aéreas.

É particularmente útil para monitorar o estresse hídrico das plantas, avaliar condições de seca, estimar o risco de incêndios e estudar os impactos das mudanças climáticas na vegetação.

É calculado usando as bandas do infravermelho próximo (NIR) e do infravermelho de ondas curtas (SWIR), que são sensíveis ao teor de umidade na vegetação. A fórmula para o NDMI é:

NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Os valores do NDWI normalmente variam de -1 a 1, sendo que valores mais altos indicam maior teor de umidade na vegetação e valores mais baixos indicam menor teor de umidade ou estresse hídrico na vegetação. Valores negativos de NDWI podem estar associados a áreas sem vegetação ou áreas com teor de umidade muito baixo.

O que é NDWI?

O NDWI, ou Índice de Água por Diferença Normalizada, é um índice de sensoriamento remoto usado para quantificar e avaliar o conteúdo de água ou características relacionadas à água na vegetação ou nas paisagens.

É calculado através da análise da refletância das bandas de luz verde e do infravermelho próximo, obtidas por meio de imagens de satélite ou aéreas. É particularmente útil para identificar corpos d'água, monitorar mudanças na disponibilidade hídrica e avaliar a saúde da vegetação.

Ao comparar a absorção e a reflexão de diferentes comprimentos de onda, fornece informações valiosas para aplicações como monitoramento de secas, análise hidrológica e gestão de ecossistemas.

Visualização do NDMI para determinar o Índice de Água por Diferença Normalizada

A visualização do NDMI envolve o processamento de imagens de satélite ou aéreas, o cálculo dos valores do NDMI e, em seguida, a exibição dos resultados como um mapa ou imagem com código de cores. Aqui estão os passos gerais para visualizar o NDMI:

  • Adquira imagens de satélite ou aéreas: Obtenha imagens multiespectrais de um satélite ou plataforma aérea, como Landsat, Sentinel ou MODIS. Certifique-se de que as imagens incluam as bandas necessárias: infravermelho próximo (NIR) e infravermelho de ondas curtas (SWIR).
  • Pré-processar as imagens: Dependendo da fonte de dados, pode ser necessário pré-processar as imagens para corrigir distorções atmosféricas, geométricas e radiométricas. Converta os números digitais (DN) da imagem em valores de refletância espectral.
  • Calcular NDMI: Para cada pixel na imagem, utilize os valores de refletância NIR e SWIR para calcular o NDMI usando a fórmula: NDMI = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR).
  • Mapeamento de cores: Atribua uma paleta de cores aos valores de NDMI. Normalmente, utiliza-se uma escala de cores contínua, variando de uma cor (por exemplo, vermelho) para valores baixos de NDMI (indicando baixo teor de umidade) a outra cor (por exemplo, verde) para valores altos de NDMI (indicando alto teor de umidade). Você pode usar softwares como QGIS, ArcGIS ou bibliotecas de programação como Rasterio e Matplotlib do Python para criar um mapa de cores.
  • Visualize o mapa NDMI: Exiba o mapa ou a imagem do NDMI usando um software SIG, uma biblioteca de programação ou uma plataforma online. Isso permitirá analisar a distribuição espacial do teor de umidade da vegetação e identificar áreas de estresse hídrico ou alta umidade.
  • Interpretação e análise: Utilize a visualização do NDWI para avaliar a saúde da vegetação, monitorar condições de seca ou avaliar o risco de incêndio. Você também pode comparar mapas do índice de água por diferença normalizada (NDWI) de diferentes períodos para analisar as mudanças no teor de umidade da vegetação ao longo do tempo.

Lembre-se de que diferentes ferramentas de software ou bibliotecas de programação podem ter fluxos de trabalho ligeiramente diferentes, mas o processo geral será semelhante. Além disso, você pode sobrepor outras camadas de dados, como uso da terra, elevação ou limites administrativos, para aprimorar sua análise e entender melhor as relações entre o teor de umidade da vegetação e outros fatores. 

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) facilita a vida do agricultor

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é uma métrica comumente usada para quantificar a densidade e a saúde da vegetação. Seus valores variam de -1 a 1, com valores negativos indicando água ou solo descoberto, valores próximos de zero indicando vegetação esparsa e valores mais altos indicando vegetação mais densa e saudável.

O que é o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI)?

É um método que calcula a variação entre a quantidade de luz vermelha recebida pela vegetação e a quantidade de luz infravermelha próxima que é fortemente refletida pela vegetação.

O objetivo desse método é fornecer uma análise quantitativa do estado da vida vegetal. Não há nenhuma situação em que seu valor esteja fora do espectro de -1 a +1. No entanto, não há uma demarcação clara entre os vários tipos de cobertura da terra que podem ser encontrados.

Se a soma dos números for menor que zero, é bem provável que a substância em questão seja água. Se você obtiver uma pontuação NDVI muito próxima de um valor positivo, há uma boa chance de que seja apenas um monte de folhas verdes bem compactadas. Isso é especialmente verdadeiro se as folhas estiverem densamente agrupadas.

As folhas verdes têm um valor maior do que as vermelhas, e é por isso que esse é o caso. Imagine por um momento que o it esteja muito próximo de ser igual a 0.

Em uma situação como essa, não há a menor chance de que ainda haja folhas de qualquer tipo, e a região pode até estar urbanizada a essa altura. O Indicador de Vegetação por Diferença Normalizada é o índice usado pelos analistas na área de sensoriamento remoto na maior parte do tempo.

Por que o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada é útil?

Há muitos índices de vegetação diferentes, e a grande maioria é comparável entre si. No entanto, esse índice é o mais usado e difundido, e também tem um benefício essencial, que é a alta resolução das imagens derivadas de dados de satélite.

Em circunstâncias como essa, canais com uma resolução de dez metros podem ser utilizados para determinar o NDVI. Lembre-se de que um pixel é igual a dez por dez metros. Por outro lado, a resolução do índice que usa canais de luz extra, como a idade vermelha, pode ser de vinte metros, em que um pixel é igual a vinte por vinte metros.

Como o NDVI é calculado?

Ele pode ser determinado usando o seguinte procedimento matemático simples, que converte informações brutas de satélite em índices de vegetação.

Fórmula do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada

A equação cria um único número que é representativo e integra as informações acessíveis nas bandas vermelha e NIR (infravermelho próximo).

Para fazer isso, ele pega a refletância em toda a banda espectral vermelha e a subtrai da refletância em toda a banda NIR. Depois disso, o resultado é dividido pela refletância total dos comprimentos de onda NIR e vermelho.

A avaliação do NDVI nunca será maior do que um número positivo e menor do que um número negativo. Além disso, um número entre -1 e 0 indica uma planta que morreu e itens inorgânicos como pedras, estradas e edifícios.

Ao mesmo tempo, seus valores para plantas vivas podem variar de 0 a 1, sendo que 1 representa a planta mais saudável e 0 representa a planta menos saudável. É possível atribuir um único valor a cada pixel em uma imagem, quer esse pixel represente uma única folha ou um campo de trigo que se estende por 500 acres.

Como usamos o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada?

Justificadamente, ele agora está sendo utilizado em vários campos de pesquisa diferentes. Por exemplo, ele é aproveitado no campo da agricultura para os objetivos da agricultura de precisão e da avaliação da biomassa. Da mesma forma, é empregado por silvicultores para avaliar os recursos florestais, bem como o índice de área foliar (LAI).

Além disso, a NASA acredita que ele seja uma indicação confiável da existência de condições de seca. O NDVI proporcional e a concentração de vegetação são menores em áreas onde a água serve como barreira para o estabelecimento da vegetação.

Isso ocorre porque a água impede que as raízes das plantas cresçam mais profundamente no solo. Ela, incluindo outros tipos de sensoriamento remoto, O sistema de gerenciamento de dados, que é um sistema de gerenciamento de dados de alta qualidade, tem a capacidade de ser utilizado em uma ampla variedade de maneiras distintas na realidade.

O que o NDVI pode nos dizer sobre as plantas?

É essencial ter uma sólida compreensão de que a diferença normalizada Índice de vegetação é apenas uma indicação da saúde da planta e não fornece informações sobre as razões por trás de uma determinada condição.

O índice de vegetação é mais uma expressão do que um reflexo direto do que está ocorrendo no campo. Vamos dar uma olhada em três aplicações do NDVI para análise de campo:

Quando uma nova temporada começa

É útil para entender a resistência da planta ao inverno e como ela conseguiu sobreviver.

  • Se o valor for menor que 0,15, é provável que todas as plantas dessa seção do campo tenham morrido. Normalmente, esses números se referem ao solo arado sem nenhuma planta.
  • Outro exemplo de um número baixo é 0,15-0,2. Isso pode sugerir que as plantas começaram a se preparar para o inverno durante o período fenológico inicial, antes da fase de preparo do solo.
  • Um resultado na faixa de 0,2 a 0,3 é satisfatório. As plantas provavelmente progrediram para o estágio de perfilhamento e recuperaram seu estado vegetativo. 0,3-
  • 0,5 é um valor decente. No entanto, é importante lembrar que leituras de NDVI mais altas sugerem que as plantas passaram o inverno em um estágio fenológico posterior. Suponha que a imagem de satélite tenha sido capturada antes de a vegetação voltar ao seu estado normal. Nesse caso, é importante analisar a área depois que a vegetação continuou em sua forma normal.
  • Um número maior que 0,5 indica uma anomalia durante a fase pós-inverno. É recomendável que você verifique essa zona de campo.

Recapitulando, se você perceber que os valores obtidos são significativamente diferentes da norma, é necessário realizar uma inspeção da parte relevante do campo. É necessário um grande desvio da norma para que os valores sejam categorizados como anormais em uma determinada área.

Quando a estação está no meio

A utilização do índice pode ser útil para obter uma melhor compreensão de como as plantas se desenvolvem. Imagine que as leituras estejam entre leve e alto (0,5-0,85). É muito provável que essa parte específica da área não esteja enfrentando nenhum grande desafio no momento.

Se o índice permanecer mais baixo do que deveria, pode haver problemas como deficiência de água ou nutrientes no solo. No entanto, você precisa fazer sua própria investigação sobre essa área específica.

Geramos mapas para aplicação de taxa variável (VRA) de nitrogênio usando o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada. Identificamos regiões com índices de vegetação que variam de baixo a alto.

Depois disso, cabe a cada agricultor determinar a quantidade de fertilizante necessária. O método a seguir é o mais eficaz para a aplicação de nitrogênio:

  • Suponha que o índice de vegetação da região seja alto. Nesse caso, a dosagem recomendada de fertilizante deve ser reduzida para 10 e 30% da taxa típica.
  • Se o índice de vegetação estiver em torno da média, a dosagem recomendada de fertilizante deve ser aumentada para 20 a 25% da quantidade típica.
  • Se o índice de vegetação for baixo, primeiro você precisa descobrir por que ele é assim.

Para reconstruir um campo rendimento agrícola, Também usamos esse índice. Com esses dados, produzimos mapas que podem ser usados para a aplicação de taxa variável de fertilizantes de potássio e fosfato.

Quando a temporada terminar

O índice NDVI é uma ferramenta útil para determinar se os campos estão prontos para serem colhidos; quanto mais baixo o índice, mais uma parte da área está se aproximando do estágio em que está pronta para ser colhida. Nesse cenário, um valor para o índice inferior a 0,25 seria o ideal.

O índice NDVI é uma ferramenta útil para determinar se os campos estão prontos para serem colhidos

Para começar, é um cálculo matemático realizado pixel a pixel em uma imagem, utilizando ferramentas de um GIS (Sistema de Informações Geográficas). Calculado pelo contraste das quantidades de luz vermelha e infravermelha próxima absorvidas e refletidas pela planta, ele mede o estado geral de saúde da planta.

O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada pode ser usado para estudar terras em todo o mundo, o que o torna ideal para estudos de campo focados e monitoramento de vegetação nacional ou global.

Por meio da utilização do NDVI, podemos obter uma análise imediata dos campos, permitindo que os agricultores otimizem o potencial de produção das áreas, limitem sua influência no meio ambiente e modifiquem suas operações agrícolas de precisão.

Além disso, examiná-lo em conjunto com outros fluxos de dados, como aqueles sobre o clima, pode fornecer mais informações sobre os padrões recorrentes de secas, congelamentos ou inundações e como eles afetam a vegetação.


Perguntas frequentes


1. O que o NDVI é usado principalmente para determinar?

Ele é usado principalmente para determinar a saúde e a densidade da vegetação em uma determinada área. Esse índice é amplamente usado na agricultura, na silvicultura e na ecologia para monitorar o crescimento da vegetação, avaliar os níveis de estresse das plantas, identificar áreas de seca ou doença e ajudar nas decisões de gerenciamento de culturas.

2. Como ler as imagens NDVI?

Para ler as imagens NDVI, você pode interpretar a escala de cores associada aos valores do índice. Normalmente, a vegetação saudável aparece em verde, enquanto a vegetação menos saudável ou esparsa aparece em amarelo ou vermelho.

Tons mais escuros podem indicar áreas com alta biomassa, enquanto tons mais claros podem sugerir menor densidade de vegetação ou a presença de solo descoberto.

A compreensão do contexto da área que está sendo analisada, como o tipo específico de cultura ou as condições ambientais, pode ajudar ainda mais na interpretação das imagens NDVI e na tomada de decisões informadas sobre as práticas agrícolas.

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