Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja

Autores

  • Joel Risso INPE
  • Rodrigo Rizzi UFPEL
  • Bernardo Friedrich Theodor Rudorff INPE
  • Marcos Adami INPE
  • Yosio Edemir Shimabukuro INPE
  • Antonio Roberto Formaggio INPE
  • Rui Dalla Valle Epiphanio

DOI:

https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2012.v47.11222

Palavras-chave:

classificação multitemporal de imagens, dados Modis, estimativas de área agrícola, imagens de satélite, sensoriamento remoto.

Resumo

O objetivo deste trabalho foi avaliar o desempenho do índice de vegetação realçado (EVI) e do índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI) – ambos do sensor “moderate resolution imaging spectroradiometer” (Modis) –, para discriminar áreas de soja das áreas de cana‑de‑açúcar, pastagem, cerrado e floresta, no Estado do Mato Grosso. Foram utilizadas imagens adquiridas em dois períodos: durante a entressafra e por ocasião do pleno desenvolvimento da cultura da soja. Para cada classe analisada, foram selecionadas 31 amostras de mapas de referência e avaliadas as diferenças nos valores de cada índice de vegetação, para a classe soja, foram avaliadas frente às demais classes, por meio do teste de Tukey‑Kramer. Em seguida, foram avaliadas as diferenças entre os índices de vegetação, por meio do teste de Wilcoxon pareado. O NDVI apresentou melhor desempenho na discriminação das áreas de soja na entressafra, particularmente com uso das imagens do dia do ano (DA) 161 a 273, enquanto o EVI apresentou melhor desempenho no período de pleno desenvolvimento da cultura, especificamente com uso das imagens de DA 353 a 33. Portanto, o melhor resultado para classificação da soja, no Estado do Mato Grosso, via séries temporais do sensor Modis, pode ser obtida por meio do uso combinado do NDVI na entresssafra e do EVI no pleno desenvolvimento da soja.

Biografia do Autor

  • Joel Risso, INPE
    Engenheiro Agrícola. Atualmente é especialista em geoprocessamento pela FUNCATE e cursa mestrado em Sensoriamento Remoto no INPE.
  • Rodrigo Rizzi, UFPEL
    Engenheiro Agrônomo e Dr. em Sensoriamento Remoto. Atualmente é professor adjunto na UFPEL.
  • Bernardo Friedrich Theodor Rudorff, INPE
    Engenheiro Agrônomo e Dr. em Agronomia. Atualmente é pesquisador titular do INPE.
  • Marcos Adami, INPE
    Economista e Dr. em Sensoriamento Remoto.
  • Yosio Edemir Shimabukuro, INPE
    Engenheiro Forestal e Dr. em Sensoriamento Remoto e Ciências Florestais. Atualmente é Pesquisador titular do INPE.
  • Antonio Roberto Formaggio, INPE
    Engenheiro Agrônomo e Dr. em Agronomia. Atualmente é pesquisador titular do INPE.
  • Rui Dalla Valle Epiphanio
    Engenheiro Agrônomo e Me. em Sensoriamento Remoto.

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Publicado

2012-11-09

Edição

Seção

SENSORIAMENTO REMOTO

Como Citar

Risso, J., Rizzi, R., Rudorff, B. F. T., Adami, M., Shimabukuro, Y. E., Formaggio, A. R., & Epiphanio, R. D. V. (2012). Índices de vegetação Modis aplicados na discriminação de áreas de soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, 47(9), 1317-1326. https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2012.v47.11222

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