Índices De Vegetação Para Impulsionar Soluções Digitais

Índices De Vegetação Para Agricultura Em Soluções Digitais

A integração de análises baseadas em satélite pode aumentar o valor atual dos aplicativos agrícolas, bem como resolver suas limitações atuais. Em particular, ao incorporar índices de vegetação em seus produtos, os fornecedores de software podem desbloquear e aproveitar os seguintes benefícios para seus negócios:

• disponibilidade de análise de alto nível;
• possibilidade de ampliação do serviço;
• acesso a diferentes fontes de imagens em um só lugar;
• redução de despesas internas;
• valor adicional de seus produtos.

Inúmeras vantagens dos índices de vegetação em sensoriamento remoto também ajudam a melhorar a experiência do cliente. As imagens de satélite versus outros dados aéreos permitem:

• economia de custos em operações de drones, processamento de dados e interpretação;
• cobrindo territórios maiores em comparação com imagens aéreas;
• redução das despesas de inspeção de campo: observações adicionais de UAV são mais caras do que revisitas regulares de satélite;
• obter análises de dados em menos tempo em um formato preferencial;
• campos de monitoramento independentemente de rajadas de vento.

Com imagens de satélite, os provedores de software agrícola podem expandir significativamente seu conjunto existente de dados aéreos, bem como economizar tempo e recursos, enquanto os usuários finais podem acessar mais dados mais rapidamente. Assim, os índices de vegetação em sensoriamento remoto são úteis na análise de alto nível distante do estado da lavoura. Se surgir algum problema, os agricultores podem verificar novamente apenas as áreas manchadas em vez de inspecionar todo o campo.

Tipos De Índices De Vegetação Disponíveis No EOSDA Crop Monitoring Por Padrão

Uma solução de análise padrão no EOSDA Crop Monitoring inclui NDVI, ReCI, NDRE e MSAVI, entre muitas outras possibilidades mediante solicitação.

Todos os índices de vegetação padrão também estão incluídos na etiqueta branca. Além disso, nosso produto de etiqueta branca também compreende uma ampla gama de outros dados, como umidade do solo, análise climática e toda a pilha de recursos padrão de monitoramento de colheita.

Nossos clientes de etiqueta branca podem hospedar a plataforma em seu próprio domínio e usar os dados sob seu logotipo e marca. A EOSDA realiza o lançamento completo de produtos de etiqueta branca e suporte técnico, incluindo a experiência da empresa em análise baseada em satélite.

Índice De Vegetação Por Diferença Normalizada (NDVI)

Entre os índices de vegetação espectrais típicos, os índices NDVI são um dos mais adequados para rastrear a dinâmica de desenvolvimento de culturas, pois medem a biomassa fotossinteticamente ativa nas plantas. No entanto, estes índices de vegetação são bastante sensíveis à luminosidade do solo e aos efeitos atmosféricos, atenuados em outros índices como EVI, SAVI, ARVI, GCL ou SIPI.

Fórmula: NDVI = (NIR – VERMELHO) / (NIR + VERMELHO)

Fato importante: NDVI é um dos índices de vegetação em sensoriamento remoto mais comuns. Pode ser usado durante toda a estação de produção agrícola, exceto quando a cobertura vegetal é muito escassa, então sua refletância espectral é muito baixa.

Quando usar: os valores de NDVI são os mais precisos no meio da temporada, no estágio de crescimento ativo da cultura

Índice De Clorofila De Borda Vermelha (RECl)

Os índices de vegetação ReCI respondem ao conteúdo de clorofila nas folhas que são nutridas por nitrogênio. ReCI mostra a atividade fotossintética da cobertura do dossel.

Fórmula: ReCI = (NIR / VERMELHO) – 1

Fato importante: Como o teor de clorofila depende diretamente do nível de nitrogênio nas plantas, responsável pelo seu “verde”, esses índices de vegetação em sensoriamento remoto ajudam a detectar áreas com folhagem amarela ou caída.

Quando usar: Os valores de ReCI são mais úteis no estágio de desenvolvimento da vegetação ativa, mas não são adequados para a época de colheita.

Índice De RedEdge Por Diferença Normalizada (NDRE)

Os índices de vegetação de NDRE combinam as bandas espectrais do infravermelho próximo (NIR) e uma banda específica para a faixa estreita entre o vermelho visível e a zona de transição vermelho-NIR (a chamada região de borda vermelha). Para obter a melhor precisão de dados, é recomendável usar NDRE em combinação com os índices de vegetação NDVI.

Fórmula: NDRE = (NIR – RED EDGE) / (NIR + RED EDGE)

Fato importante: Os índices de vegetação fornecidos se aplicam à cobertura de dossel de alta densidade.

Quando usar: Os índices de vegetação NDRE são normalmente usados para monitorar safras que atingiram o estágio de maturidade.

Índice De Vegetação Ajustado Ao Solo Modificado (MSAVI)

O índices de vegetação MSAVI são designados para mitigar os efeitos do solo nos resultados do monitoramento das culturas. Portanto, é aplicado quando os índices NDVI não podem fornecer valores precisos, principalmente com uma alta porcentagem de solo nu, vegetação escassa ou baixo teor de clorofila nas plantas.

Fórmula: MSAVI = (2 * Banda 4 + 1 – sqrt ((2 * Banda 4 + 1)2 – 8 * (Banda 4 – Banda 3))) / 2

Fato importante: Como os índices de vegetação MSAVI são ajustados aos efeitos do solo e são sensíveis à vegetação inicial no campo, eles funcionam mesmo quando a terra mal está coberta de plantações.

Quando usar: os índices MSAVI são úteis no início da temporada de produção agrícola – quando as mudas começam a se estabelecer.

Índices De vegetação disponíveis No EOSDA Crop Monitoring Por Solicitação

Se um cliente já possui recursos próprios e não precisa de uma solução pronta para uso, ele ainda pode aumentar seu produto por meio da API. O acesso via API aos índices de vegetação não se limita aos quatro índices padrão no EOSDA Crop Monitoring. Eles também incluem um conjunto abrangente de GNDVI, NDWI, SAVI, OSAVI, ARVI, EVI, VARI, LAI, NBR, SIPI, GCI, NDSI, ISTACK, bem como quaisquer outros índices personalizados necessário.

Índice De vegetação Da diferença De Verde Normalizado (GNDVI)

Os índices NDVI são uma modificação do NDVI e também usam infravermelho próximo, mas substitui VIS verde por VIS vermelho (540 a 570 nm).

Fórmula: GNDVI = (NIR – VERDE) / (NIR + VERDE)

Fato importante: Os índices GNDVI medem o conteúdo de clorofila com mais precisão do que os índices NDVI.

Quando usar: para detectar culturas murchas ou envelhecidas e para medir o teor de nitrogênio nas folhas quando um canal vermelho extremo não estiver disponível, monitore a vegetação com copas densas ou em estágios de maturidade.

Índice De Água Por Diferença Normalizada (NDWI)

Os índices NDWI foram inicialmente elaborados para delinear corpos d’água abertos e avaliar sua turbidez, mitigando a refletância do solo e da cobertura vegetal terrestre. Os índices NDVI são recuperados com uma combinação de bandas de infravermelho próximo e verde visível.

Fórmula: NDWI = (VERDE – NIR) / (VERDE + NIR)

Fatos importantes: Os índices NDWI são frequentemente confundido com NDMI (Índice de Umidade por Diferença Normalizada). Os índices NDWI usam canais SWIR (infravermelho de onda curtas) e NIR. A refletância NIR permite analisar o teor de matéria seca na folhagem da vegetação e na estrutura interna da folha, enquanto a refletância SWIR mostra as mudanças no teor de água da planta e na estrutura do mesofilo. Quando combinadas, as bandas NIR e SWIR dão uma ideia melhor do teor de água da planta porque a água na estrutura interna da folha afeta a refletância espectral em SWIR.

Quando usar: detecção de terras agrícolas inundadas; alocação de inundações no campo;detecção de terras agrícolas irrigadas; atribuição de zonas húmidas.

Índice De Vegetação Ajustado Ao Solo (SAVI)

Os índices SAVI foram introduzidos para mitigar o impacto da luminosidade do solo. Seu criador Huete adicionou um fator de ajuste do solo L à equação dos índices NDVI para corrigir os efeitos do ruído do solo (cor do solo, umidade do solo, variabilidade do solo entre regiões, etc.), que tendem a afetar os resultados.

Fórmula: SAVI = ((NIR – VERMELHO) / (NIR + VERMELHO + L)) * (1 + L)

Fato importante: L varia de –1 a +1, dependendo da densidade da vegetação verde na área questionada. Em áreas com vegetação verde alta L= 0, e neste caso, os índices SAVI são os mesmos que os índices NDVI. Por outro lado, L = 1 para zonas de vegetação baixa. Mais tipicamente, L é definido como 0,5 para ajustar a maior parte da cobertura da terra.

Quando usar: para análise de culturas jovens; para regiões áridas com vegetação esparsa (menos de 15% da área total) e superfícies de solo expostas.

Índice De Vegetação Ajustado Ao Solo Otimizado (OSAVI)

Os índices de vegetação OSAVI são um SAVI modificado e também usam refletância no espectro NIR e vermelho. A diferença entre os dois índices de vegetação é que os índices OSAVI levam em consideração o valor padrão do fator de ajuste de fundo do dossel (0,16).

Fórmula: OSAVI = (NIR – VERMELHO) / (NIR + VERMELHO + 0.16)

Fato importante: O ajuste permite maior variação do solo nos índices OSAVI comparado aos índices SAVI quando a cobertura do dossel é baixa. Os índices OSAVI têm uma melhor sensibilidade à cobertura do dossel superior a 50%.

Onde usar: para monitorar áreas com vegetação de baixa densidade com áreas de solo nu através do dossel.

Índice De Vegetação Resistente À Atmosfera (ARVI)

Estes são os primeiros índices de vegetação, relativamente insensíveis a fatores atmosféricos (por exemplo, aerossóis). Como mostra a fórmula, Kaufman e Tanré corrigiram os índices NDVI para mitigar os efeitos de dispersão atmosférica dobrando as medidas do espectro vermelho e adicionando.

Fórmula: ARVI = (NIR – (2 * VERMELHO) + AZUL) / (NIR + (2 * VERMELHO) + AZUL)

Fato importante: Comparado a outros índices de vegetação, os índices ARVI também são mais insensíveis aos efeitos do alívio, sendo particularmente úteis para monitorar regiões montanhosas tropicais frequentemente cobertas de fuligem devido à agricultura de derrubada e queimada.

Quando usar: para regiões com alto teor de aerossol atmosférico (por exemplo, chuva, neblina, poeira, fumaça, poluição do ar).

Índice De Vegetação Melhorado (EVI)

Liu e Huete introduziram o índice de vegetação EVI para ajustar os resultados do NDVI aos ruídos atmosféricos e do solo, principalmente em áreas de vegetação densa, bem como para mitigar a saturação na maioria dos casos. A faixa de valores para EVI é de –1 a +1, e para vegetação saudável, varia entre 0,2 e 0,8.

Fórmula: EVI = 2.5 * ((NIR – VERMELHO) / ((NIR) + (C1 * VERMELHO) – (C2 * AZUL) + L))

Fato importante: Os índices EVI contém coeficientes C1 e C2 para corrigir a dispersão de aerossol presente na atmosfera e L para ajustar o solo e o fundo do dossel. Analistas GIS iniciantes podem ficar confusos sobre quais valores devem ser usados e como calcular o EVI para diferentes dados de satélite. Tradicionalmente, para o sensor MODIS da NASA (para o qual o índice de vegetação EVI foi desenvolvido) C1=6, C2=7,5 e L=1. Caso você esteja se perguntando como ver os índices de vegetação aprimorados usando os dados do Sentinel 2 ou Landsat 8, use os mesmos valores ou simplesmente use o EOSDA Crop Monitoring, que também permite baixar os resultados.

Quando usar: para analisar áreas da Terra com grandes quantidades de clorofila (como florestas tropicais) e preferencialmente com efeitos topográficos mínimos (regiões não montanhosas).

Índice Resistente À Atmosfera Na Região Visível (VARI)

Os índices de vegetação VARI são perfeitos para imagens RGB ou coloridas, pois funciona com todo o segmento visível do espectro eletromagnético (compreendendo as faixas de cores vermelha, verde e azul). Sua tarefa específica é melhorar a vegetação sob forte impacto atmosférico enquanto suaviza as variações de iluminação. Os índices VARI pode ser usado para os seguintes sensores de satélite: Sentinel-2, Landsat-8, GeoEye-1, Pleiades-1, Quickbird e IKONOS.

Fórmula: VARI = (VERDE – VERMELHO) / (VERDE + VERMELHO – AZUL)

Fato importante: Graças à baixa sensibilidade ao impacto atmosférico, o erro dos índices VARI para monitoramento da vegetação em condições de diferentes espessuras atmosféricas é inferior a 10%.

Quando usar: avaliação do estado da cultura quando é necessária sensibilidade mínima aos efeitos atmosféricos.

Índice De Área Foliar (LAI)

Os índices LAI são projetados para analisar a superfície da folhagem do nosso planeta e estimam a quantidade de folhas em uma região específica. Os índices LAI são uma medida sem unidade que é calculada como a razão entre a área de folhagem unilateral (iluminada) e a superfície do solo que ela pode cobrir. Estes índices de vegetação são importantes para monitorar a saúde das culturas e florestas, o meio ambiente e as condições climáticas. Os índices LAI são escaláveis para uma planta individual, cultura(s) no campo ou toda a região.

Fórmula: LAI = área folhosa (m2) / área do solo (m2)

Fatos importantes: O índice de vegetação foliar LAI em sensoriamento remoto foi introduzido para o sensor MODIS da NASA para melhorar os dados NDVI. Ao contrário deste último, ele leva em consideração as feições topográficas, e as bandas espectrais que são utilizadas para seus cálculos sofrem correção atmosférica.

Se LAI = 3, então as folhas podem cobrir a superfície três vezes. Os índices LAI são considerados altos em 0-3,5. No entanto, seus valores saturam com nuvens e objetos brilhantes que devem ser mascarados para precisão dos dados.

Quando usar: na avaliação da saúde da vegetação, como dados de entrada em um modelo de previsão de produtividade.

Índice De Queima Por Razão Normalizada (NBR)

Por definição, o Índice de Queima por Razão Normalizada é usado para destacar áreas queimadas após o incêndio. A equação dos índices de vegetação NBR inclui medições em comprimentos de onda NIR e SWIR: a vegetação saudável apresenta alta refletância no espectro NIR, enquanto as áreas de vegetação recentemente queimadas refletem altamente no espectro SWIR.

Este cálculo dos índices de vegetação é baseado em uma imagem raster com bandas NIR e SWIR, por exemplo, de Landsat-7, Landsat-8 ou MODIS. O intervalo de valores está entre +1 e –1.

Fórmula: NBR = (NIR – SWIR) / (NIR + SWIR)

Fato importante: Os índices de incêndios NBR se tornaram especialmente importantes nos últimos anos, pois as condições climáticas extremas causam um aumento significativo nos recentes incêndios florestais que destroem a biomassa florestal.

Quando usar: o uso típico dos índices NBR para agricultura e silvicultura é a detecção de incêndios florestais ativos, análise da gravidade da queima e monitoramento da sobrevivência da vegetação após a queima.

Índice De Pigmento Insensível À Estrutura (SIPI)

Os índices de vegetação SIPI é bom para a análise de vegetação com estrutura variável do dossel. Ele estima a proporção de carotenóides para clorofila: o valor aumentado sinaliza o estresse da vegetação.

Fórmula: SIPI = (NIR – AZUL) / (NIR – VERMELHO)

Fato importante: Valores elevados dos índices SIPI (carotenóides altos e clorofila baixa) podem significar doenças nas culturas, muitas vezes induzindo a perda de clorofila na vegetação.

Quando usar: para monitorar a saúde das plantas em áreas com alta variabilidade na estrutura do dossel ou LAI, para identificar sinais precoces de doenças das culturas ou outras causas de estresse.

Índice De Clorofila Verde (GCI)

No sensoriamento remoto, os índices de vegetação GCI são usados para estimar o conteúdo de clorofila foliar em várias espécies de plantas. O teor de clorofila reflete o estado fisiológico da vegetação; diminui em plantas estressadas e, portanto, pode ser usado como uma medida da saúde da vegetação.

Fórmula: GCI = NIR / VERDE – 1

Fato importante: Uma melhor previsão da quantidade de clorofila com os índices de vegetação GCI pode ser alcançada usando sensores de satélite que possuem amplos comprimentos de onda NIR e verde.

Quando usar: para monitorar o impacto da sazonalidade, estresses ambientais ou pesticidas aplicados na saúde da vegetação.

Índice De Neve De Diferença Normalizada (NDSI)

Os índices de vegetação NDSI se aplicam à detecção de cobertura de neve com combinações de bandas verdes visíveis (VIS) e SWIR ou NIR. A escolha da banda é explicada com alta refletância de neve em SWIR e baixa refletância em VIS, enquanto a refletância de nuvens nessas regiões espectrais é alta. Esta propriedade permite distinguir entre nuvens e neve.A presença de neve é compreendida pela razão da diferença na refletância VIS e SWIR.

Fórmula: NDSI = (VERDE – SWIR1) / (VERDE + SWIR1)

Fato importante: os índices de vegetação NDSI são semelhantes à Cobertura de neve fracionada(FSC) na detecção de neve, mas fornece dados mais precisos do que o último.

Quando usar: no mapeamento de neve, para diferenciar entre neve e nuvens.

Pilha De Índice ISTACK

Esta é uma combinação de três índices de vegetação (NDVI, NDWI e NDSI) para gerar uma pilha de imagens. Nesta pilha de imagens mescladas, uma paisagem específica recebe sua cor convencional específica:

• a vegetação é verde;
• terra, rochas, solo nu aparecem em azul;
• neve, nuvens, gelo e água, todos juntos, são atribuídos a tons roxos.

Fórmula: é uma combinação de NDSI, NDVI e NDWI, portanto, a fórmula depende de um satélite do qual os dados são derivados.

Fato importante: A pilha de índices distingue automaticamente vários recursos da paisagem, além de permitir a classificação de imagens e a análise quantitativa com valores de índices de vegetação. Ao combinar vários índices de vegetação, pode-se aumentar o potencial deste tipo de análise para quase ilimitado. No entanto, ISTACK tem uma desvantagem: tons semelhantes de neve, nuvens, gelo e água complicam sua separação.

Quando usar: diferenciação automática de diversos recursos de paisagem com NDVI, NDWI e NDSI para gerar uma pilha de imagens para Landsat-4,5,7; Sentinela-2; Imagens MODIS.

Índices De Vegetação Personalizados Aplicados Na Agricultura

Os recursos do EOSDA Crop Monitoring vão muito além dos índices de vegetação listados acima, disponíveis por padrão e mediante solicitação. Podemos adaptar os índices de vegetação especificamente para suas necessidades. Por exemplo, você pode alterar a paleta NDVI ou personalizá-la para uma cultura específica, como “NDVI Pulses” e “NDVI Cotton” ou qualquer cultura cultivada.

Uma solução personalizada é uma escolha perfeita se os clientes:

• precisam de índices de vegetação espectral específicos para monitoramento de culturas;
• exigir a alteração dos índices de vegetação atuais para corresponder às suas especificidades climáticas;
• usar uma fórmula específica de índices de vegetação;
• prefira limites e cores de classes individuais para classificação de culturas;
• deseja adicionar outros índices de vegetação para agricultura.

Desbloqueie Suas Oportunidades De Negócios Com O EOSDA Crop Monitoring

Entre mais de uma centena de índices de vegetação, o software agrícola deve incluir uma pilha estendida dos mais relevantes que serão úteis para usar em um só lugar. O EOSDA fornece as análises necessárias para integrar tanto o software existente quanto o futuro para a agricultura.

Explore as soluções agrícolas para empresas e desenvolvedores de TI da EOSDA. Nosso departamento de vendas irá aconselhá-lo sobre a opção perfeita para atender às suas necessidades ou às de seus clientes. Quer você use nosso produto via API, white-label ou soluções personalizadas, você obterá dados precisos e confiáveis recuperados com sensoriamento remoto e tecnologias avançadas de satélite.

Fornecendo análises precisas orientadas por dados globalmente, a EOSDA conquistou muitos clientes satisfeitos graças à sua profunda especialização e rica experiência. Entre em contato com nossa equipe de vendas em sales@eosda.com para obter detalhes e possibilidades de aplicações de sensoriamento remoto em seu nicho.