Roteiro Detecção de informações usando satélites Produtos oriundos de Imagens NOAA Índice de vegetação como indicador de respostas das plantas às cond
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- Vítor Barroso Madureira
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1 Índice de vegetação como indicador de respostas das plantas às condições meteorológicas Denise Cybis Fontana UFRGS XIII Congresso Brasileiro de Agrometeorologia Aracajú, 2007
2 Roteiro Detecção de informações usando satélites Produtos oriundos de Imagens NOAA Índice de vegetação como indicador de respostas das plantas às condições meteorológicas Imagens MODIS Considerações Finais
3 Detecção de informações usando Sensor a bordo do satélite Satélites Bandas espectrais (intervalos de Comprimento de ondas) Radiação PRODUTOS
4 Principais satélites/sensores Cobertura Global/Regional GOES (USA) Cobertura Regional/Local LANDSAT (USA) Cobertura Local SPOT (FRANÇA) NOAA/AVHRR (USA) CBERS (BRASIL) IKONOS (USA) MODIS (USA) ASTER/TERRA (EUA) QUICK BIRD (USA)
5 Características básicas dos sensores Resolução radiométrica capacidade do sistema sensor em discriminar pequenas variações na quantidade de radiância dos alvos; Resolução espectral número de bandas e a dimensão do intervalo de comprimento de ondas de cada banda; Resolução espacial área da superfície terrestre imageada pelo sensor (pixel); Resolução temporal tempo que o sensor leva para retornar a mesma área.
6 Satélites série NOAA (lançados em 1979) Órbita polar Faixa de varredura: 2.400km Cobertura global e contínua 2 por dia 5 bandas espectrais Resolução espacial - 1,1km Sensor AVHRR Advanced Very Hight Resolution Radiometer
7 PRODUTO - Índice de vegetação Medidas radiométricas da quantidade, estrutura e condição da vegetação Reflectância (%) Visível Infravermelho Água Vegetação Solo Comprimento de ondas (µm) Curva característica da reflectância de alvos NDVI = ( ρ ) IV ρv ( ρ + ρ ) IV Água: NDVI < 0 Solo: NDVI 0 Vegetação: NDVI: 0,3 a 1,0 V
8 Banda 1 - visível Índice de vegetação CD Menor Banda 2 - infravermelho Água e nuvens Maior solo vegetação Imagem AVHRR/NOAA: bandas 1, 2 e NDVI
9 PRODUTO - Composições de máximo valor (CMV) Dias Objetivos: Reduzir a influência da atmosfera (nuvens); Permitir estudos multitemporais.
10 PRODUTO - Perfil temporal do índice de vegetação Transcurso temporal da CMV de determinada região out nov dez jan... 0,70 0,65 0,60 0,55 NDVI 0,50 0,45 0,40 0,35 0,30 JUL AGO SET OUT NOV DEZ JAN FEV MAR ABR MAI JUN Meses
11 Estação de recepção de imagens NOAA na UFRGS
12 Disponibilização das CMV de imagens NDVI/AVHRR/NOAA na UFRGS
13 Traçado de perfis temporais de CMV de NDVI na UFRGS
14 Algumas experiências usando o índice de vegetação como indicador de respostas das plantas às condições meteorológicas Macrozoneamento do Estado do Rio Grande do Sul Guasselli et al. (2006) Jacóbsen et al. (2003) e Fontana et al. (2007)
15 Campos tapetes herbácios densos Campos sujos campos subarbustivos de gramíneas e ciperáceas Campos mistos campos herbáceos e subarbustivos com a ocorrência de matas galeria CAMPOS Guasselli et al. (2006)
16 O NDVI como indicar de crescimento e desenvolvimento em zonas de campos 0,60 CCH CCS CDC CMER CSER 0,55 NDVI 0,50 0,45 0,40 mar abr mai jun jul ago set out nov dez jan fev Meses Transcurso anual do NDVI médio do período de 1981 a 2000 para as zonas dos Campos da Costa de Haiedo (CCH), Campos de Cima da Serra (CCS), Campos da Depressão Central (CDC), Campos mistos do Escudo Riograndense (CMER) e Campos Sujos do Escudo Riograndense (CSER) - Fontana et al. (2007).
17 O NDVI como indicar de crescimento e desenvolvimento em zonas de campos Campos Costa do Haiedo (CCH) Campos de Cima da Serra (CCS) 0,65 Média Máx Mín 0,65 Média Máx Mín 0,55 0,55 NDVI 0,45 NDVI 0,45 0,35 0,35 0,25 mar abr mai jun jul ago set out nov dez jan fev Meses 0,25 mar abr mai jun jul ago set out nov dez jan fev Meses Transcurso anual do NDVI médio (período de ) em duas regiões de campos no Estado do Rio Grande do Sul
18 O NDVI como indicar de crescimento e desenvolvimento em zonas de campos Campos Costa do Haiedo (CCH) Precipitação pluvial (mm) /98 99/00 97/98 99/00 mar abr mai jun jul ago set out nov dez jan fev Meses 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 NDVI Campos de Cima da Serra (CCS) Precipitação pluvial (mm) /98 99/00 97/98 99/00 mar abr mai jun jul ago set out nov dez jan fev Meses Transcurso anual do NDVI nos anos de 1997/98 e 1999/2000 0,60 0,50 0,40 0,30 0,20 NDVI Anos El Niño La Niña
19 El Niño 1997/1998 Campos de Cima da Serra NOV DEZ JAN FEV Campos da Cuesta de Haiedo La Niña 1999/2000 NDVI 0,0 0,2 0,4 0,6 0,8 1,0 NOV DEZ JAN FEV Imagens NDVI obtidos de imagens NOAA/AVHRR em anos de El Niño e La Niña
20 arroz soja/milho trigo CULTIVOS arroz soja/milho trigo culturas diversificadas arroz culturas diversificadas Guasselli et al. (2006)
21 O NDVI como indicador de crescimento e desenvolvimento em zonas de cultivos 0,70 Agrícola 1 - arroz Agrícola 2 - soja e milho / trigo Agrícola 3 - culturas diversificadas 0,60 NDVI 0,50 0,40 0,30 JUL AGO SET OUT NOV DEZ JAN FEV MAR ABR MAI JUN Meses Transcurso anual do NDVI médio (período de ) em três regiões de cultivo agrícola no Estado do Rio Grande do Sul
22 O NDVI como indicador de crescimento e desenvolvimento em zonas de cultivos 0,80 0,70 Agrícola 2 - soja e milho (verão) / trigo (inverno) 0,60 NDVI 0,50 0,40 0,30 0,20 JUL AGO SET OUT NOV DEZ JAN FEV MAR ABR MAI JUN Meses Transcurso anual do NDVI médio (período de ) em região de cultivo agrícola no Rio Grande do Sul
23 NDVI como indicador de condições hídricas - ETr/ETo 0,65 NDVI NDVI ETr/ETo ETr/ETo ,0 0,60 0,8 NDVI 0,55 0,50 0,6 0,4 0,2 ETr/ETo 0,45 jul ago set out nov dez jan fev mar abr mai jun meses 0,0 Transcurso anual de NDVI e de ETr/ETo em anos de alto (1991/1992) e baixo (1990/1991) rendimento - Soja rendimento de 712kg/ha rendimento de 1.957kg/ha
24 NDVI como indicador de rendimento de grãos de soja 0,6 0,5 Coeficiente de correlação 0,4 0,3 0,2 0,1 0,0-0,1 out nov dez jan fev mar abr meses Coeficiente de correlação entre NDVI e rendimento de grãos de soja, período
25 O NDVI como indicar de rendimento de grãos Modelo Agrometeorológico Espectral: -28º Argentina Santa Catarina Y = a o + a 1 TA + a 2 TE Termo Agrometeorológico -33º Uruguay Oceano Atlântico Termo Espectral NDVI/NOAA Meteorological stations Estação meteorológica -56º -51º Melo et al. (2003) e Bianchi et al. (2006)
26 Desempenho do modelo de estimativa do rendimento da soja r R= 2 = 0,94 0, IBGE Modelo Agrometeorológico-espectral Rendimento (kg.ha -1 ) VALIDAÇÃO AJUSTE Safras Rendimentos de soja observados (IBGE) e estimados (MAE) Série de ajuste ( ), validação (5 anos independentes) e teste (2003 a 2006)
27 Satélite TERRA (lançados em 1999) Órbita sol-síncrona, quase-polar Faixa de varredura: 2.330km Cobertura global e contínua a cada dois dias 36 bandas espectrais faixa: 0,405 14,385mm 3 Resoluções espaciais 250, 500 e 1,000m Sensor MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer
28 Imagens MODIS Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer Comparativo entre Imagens de NDVI NOAA MODIS
29 O NDVI como indicador de área ocupada por culturas 0,70 Comp mínimo Comp máximo Imagem Diferença Máximo - Mínimo 0,60 NDVI 0,50 Máscara de culturas 0,40 Área agrícola Campos Área de Florestas 0,30 JUL AGO SET OUT NOV DEZ JAN FEV MAR ABR MAI JUN Meses Transcurso anual do NDVI médio (período de ) em três regiões com diferentes ocupações do solo no Estado do Rio Grande do Sul
30 O NDVI/MODIS como indicador de área ocupada por culturas Imagem de Mínimo Imagem Diferença Imagem de Máximo Subtração de Imagens Máximo Mínimo Imagem Diferença com aplicação de Limiar
31 Imagem MODIS/TERRA Mosaico temporal para o Rio Grande do Sul 12 bandas (de outubro a março) - Safra 2005/ Menor NDVI Maior Composição de mínimo valor (outubro, novembro e dezembro) Composição de máximo valor (janeiro, fevereiro e março)
32 Composição de mínimo Imagem MODIS/TERRA Imagem diferença (Máximo Mínimo) - Safra 2005/ Composição de máximo Diferença Menor Maior Máscara de cultura aplicação de limiar de diferença
33 NDVI/MODIS como indicador de rendimento de arroz no Rio Grande do Sul Fronteira Oeste 1º out 2º out 1 nov 2 nov 1º dez 2º dez 1 jan 2º jan 1º fev 2 fev 1º mar 2 mar out nov dez jan fev mar comp mín comp máx max integração 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00-0,20-0,40-0,60-0,80-1,00 1,00 Campanha 0,80 0,60 0,40 2º out 1º dez 2º dez 1 jan 2º jan 1º fev dez jan comp máx integração 1º out 1 nov 2 nov 2 fev 1º mar 2 mar out nov fev mar comp mín max 0,20 0,00-0,20-0,40-0,60-0,80 Depressão Central -1,00 1º dez 2º dez 1 jan 2º jan 1º fev dez jan comp máx integração 1º out 2º out 1 nov 2 nov 2 fev 1º mar 2 mar out nov fev mar comp mín max 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00-0,20-0,40-0,60-0,80-1,00 1,00 Planície Interna 0,80 0,60 0,40 1º out 2º out 1 nov 2 nov 1º dez 2º dez 1 jan 2º jan 1º fev 2 fev 1º mar 2 mar out nov dez jan fev mar comp mín comp máx max integração 0,20 0,00-0,20-0,40-0,60-0,80 Planície Externa -1,00 2 nov 2º dez 1 jan 2º jan 1º fev 2 fev jan comp máx max 1º out 2º out 1 nov 1º dez 1º mar 2 mar out nov dez fev mar comp mín integração 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 0,00-0,20-0,40-0,60-0,80-1,00 1,00 0,80 0,60 0,40 Zona Sul 2 nov 1º dez 2º dez 1 jan 2º jan 1º fev 2 fev nov dez jan comp mín comp máx max integração 1º out 2º out 1 nov 1º mar 2 mar out 0,20 fev mar 0,00-0,20-0,40 Coeficientes de correlação entre rendimento e NDVI/MODIS para diferentes períodos do ciclo da cultura do arroz irrigado ns seis regiões orizícolas do Rio Grande do Sul (Klering et al., 2007). -0,60-0,80-1,00
34 Considerações Finais Produtos como as combinações de máximo valor (CMV) e os perfis temporais de NDVI são indicadores das condições de desenvolvimento das plantas, as quais são grandemente afetadas pelas condições meteorológicas; Estes produtos, obtidos de imagens de NDVI dos sensores AVHRR e MODIS, mostram características altamente desejáveis para compor um sistema de monitoramento regional da vegetação, como objetividade, acuracidade, economicidade e praticidade; Existe a necessidade de constante aprimoramento dos métodos, especialmente no que se refere a construção de máscaras de culturas e de ajuste de modelos de estimativa de rendimento.
35 Índice de vegetação como indicador de respostas das plantas às condições meteorológicas Obrigada XIII Congresso Brasileiro de Agrometeorologia Aracajú, 2007
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