09/22/2020

Índices De Vegetação: Uma Análise De Vegetação Completa

Você sabe que tem ao menos outros cem índices espectrais, exceto o NDVI (Índice de vegetação de diferença normalizada), que são amplamente usados para analisar a vegetação?

Cada índice é basicamente uma certa combinação (fórmula) das propriedades de reflectância medida por sensor (conteúdo de água, conteúdo de clorofila, pigmento, etc.) com 2 ou mais comprimentos de onda que mostra características particulares da vegetação. A medida que o sensor avança, os satélites que observam a Terra fornecem aos especialistas o sensoriamento remoto com dados novos para alimentar as pesquisas e melhorar as análises existentes.

Vamos dar uma olhada nos novos índices LandViewer e aprender os conhecimentos úteis que podem ser adicionados a sua análise NDVI habitual.

Cada índice tem as suas limitações. O NDVI é sensível aos efeitos do solo e da atmosfera, é por isso que é recomendável aplicar índices adicionais para ter uma análise de vegetação mais precisa.

SAVI

O que é o índice SAVI? SAVI índice de vegetação foi desenhado para minimizar as influências da luminosidade do solo. O seu criador Huete adicionou um fator L de adaptação do solo à equação do NDVI para corrigir os efeitos do ruído do solo (a cor do solo, a umidade do solo, a variabilidade do solo na região, etc.), que tendem a afetar os resultados.

SAVI índice de vegetação:
SAVI = ((NIR – Vermelho) / (NIR + Vermelho + L)) x (1 + L)

Fato importante: L é uma variável. Seu valor varia entre -1 e 1, dependendo da quantidade de vegetação verde presente na área. Para fazer uma análise de sensoriamento remoto das áreas com alta vegetação verde, L é fixado em zero (no cujo caso os dados de SAVI índice será igual ao os do NDVI); enquanto as regiões com baixa vegetação verde precisa de L=1.

Cuando usá-lo: para análises de cultivos jovens, para regiões áridas com vegetação escassa (menos de 15% da área total) e superfícies de solos expostos.

Índice de vegetação SAVI
Índice SAVI calculado a partir da imagem Sentinel 2 sobre os pivôs de irrigação na Arábia Saudita.

VARI

O índice de vegetação VARI (índice de resistência atmosférica visível (VARI)) é desenhado para enfatizar a vegetação na porção visível do espectro no mesmo tempo que mitiga as diferenças de iluminação e os efeitos atmosféricos. O índice VARI foi desenhado e testado para trabalhar com os dados RGB em vez do que dados NIR. É uma medida do quão verde é a imagem. VARI índice de vegetação não é um substituto da câmera NIR, mas é significativo para quando se trabalha com imagens non-NDVI. É perfeito para RGB ou imagens de cor; ele utiliza as três bandas da cor (vermelho, verde, azul). O índice precisa os seguintes comprimentos de onda: 485, 560, 660. O índice suporta os sensores Landsat-8, Sentinel-2, Quickbird, IKONOS, Geoeye-1, Pleiades-1 sensors.

VARI = (Verde – Vermelho) / (Verde + Vermelho – Azul)

Fato importante: VARI foi originalmente desenhado para seu uso nas imagens de satélite. É minimamente sensível aos efeitos atmosféricos, permitindo que a vegetação seja estimada numa variedade de ambientes com um erro <10% numa ampla extensão de densidade atmosférica óptica.

Cuando usá-lo: uma estimação da fração de vegetação numa cena com baixa sensibilidade aos efeitos atmosféricos.

EVI

O que é EVI índice de vegetação? O índice de vegetação aumentada foi inventado pelo LIu e Huete para corrigir simultaneamente os resultados NDVI das influências atmosféricas e das sinais do solo de fondo, especialmente nas áreas de copas densas. A variação do índice EVI é de -1 a 1, e para a vegetação saudável varia desde 0,2 até 0,8.

EVI fórmula:
EVI = 2.5 * ((NIR – Vermelho) / ((NIR) + (C1 * Vermelho) – (C2 * Azul) + L))

Fato importante: O índice de vegetação EVI contém o coeficiente C1 e C2 para corrigir a dispersão de aerossóis presentes na atmosfera, e L para ajustar o fundo de copas e solo. Os analistas principiantes GIS podem se confundir pelos valores que deveriam ser usados e pela maneira de calcular o EVI para diferentes dados de satélite. Tradicionalmente, para o sensor da NASA MODIS (para o qual o EVI foi desenvolvido), C1=6, C2=7,5, e L=1. Caso você se pergunte como ver o EVI usando dados de Sentinel 2 ou Landsat 8, use os mesmos valores ou simplesmente use Crop Monitoring, que também permite descarregar os resultados.

Cuando usá-lo: para analisar áreas da Terra com grandes quantidades de clorofila (como as florestas tropicais), e preferivelmente com efeitos topográficos mínimos (não regiões montanhosas).

LAI

O índice de área foliar (LAI), que é usado como medida em centenas de estudos de florestas, colheitas, clima e meio ambiente, é calculado como a metade da área de todas as folhas por unidade de área do terreno. É medido como a área da folha (m2) por unidade de área do terreno (m-2) e não tem unidade. Então, a planta com um índice LAI de 2 tem uma quantidade de folhas que podem cobrir a área dada por duas vezes. LAI índice de área foliar é calculado para as plantas ou pode ser aumentado para se usar numa safra completa ou uma região inclusive. É um dos parâmetros mais importantes para medir as folhas e a sua atividade.

As folhas são uma importante fonte dos carboidratos produzidos pela fotossíntese, que são convertidos numa miríade de químicos dos que a planta precisa. Aproximadamente 90% da biomassa (ou matéria seca) de uma planta é produzida pelas folhas. Estes produtos da fotossíntese impulsiona o crescimento e a produção da planta.

O índice LAI é portanto um importante indicador de radiação e intercepção de precipitação, conversão de energia e equilíbrio de água. É um parâmetro confiável para o crescimento da planta. É a razão pela qual a maioria dos estudos na agronomia e horticultura medem os resultados das intervenções como fertilizantes e irrigação em termos de LAI, assim como a produção.

LAI = área da folha / área do terreno

Fato importante: Altos valores de índice LAI variam desde 0 até 3,5. Porém, quando a cena contém nuvens e outras características luminosas que produzem pixels saturados, os valores de índice LAI podem superar 3,5. Idealmente, você deveria eliminar as nuvens e características luminosas da sua cena antes de criar uma imagem LAI.

Cuando usá-lo: a avaliação da condição dos cultivos, assim como o parâmetro de dados de entrada para o modelo da previsão de produtividade.

NDWI

O que é NDWI? O índice de diferença normalizada de água (NDWI) é um método que foi desenvolvido para definir características abertas de água e aumentar a sua presença na imagem digital de sensibilidade remota. O índice NDWI usa a radiação refletida perta dos infravermelho e a luz visível verde para acentuar a presença destas características enquanto eliminar a presença de características de vegetação de solo e terrestre. Sugere-se que o NDWI pode também fornecer aos cientistas com turvação as estimações de corpos de água usando os dados digitais de sensibilidade remota.

NDWI fórmula:
NDWI= (Verde -NIR) / (Verde + NIR)

Fato importante: A refletância SWIR reflexa as mudanças no conteúdo de vegetação de água assim como a estrutura esponjosa mesófila nas copas de vegetação, enquanto a refletância NIR é afetada pela estrutura interna da folha e o conteúdo da matéria seca das folhas mas não do conteúdo de água. A combinação do NIR com o SWIR elimina as variações induzidas pela estrutura interna das folhas e o conteúdo de matéria seca das folhas, melhorando a precisão na busca do conteúdo de vegetação de água. A quantidade de água disponível na estrutura interna das folhas controla amplamente a reflectância espectral no intervalo do SWIR no espectro eletromagnético. A reflectância SWIR está negativamente correlacionado com o conteúdo de água das folhas.

Cuando usá-lo: detecção das terras agrícolas inundadas; alocação de inundação no campo; detecção de terra cultivada irrigadas; alocação de pântanos.

GNDVI

O que é GNDVI? GNDVI – o índice de vegetação da diferença do verde normalizado – usa o verde visível em vez do vermelho visível e perto de infravermelho. Ou seja, mede o espectro de verde de 540 até 570 nm em vez do espectro de vermelho.

GNDVI fórmula:
GNDVI= (NIR – Verde) / (NIR + Verde)

Fato importante: O índice é mais sensível à concentração de clorofila do que o NDVI.

Cuando usá-lo: avaliação de vegetação enfraquecida e em envelhecimento e avaliação do conteúdo de nitrogênio nas folhas da planta pelos dados multiespectrais, que carece do canal de vermelho extremo.

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