NDVI e fluxo de CO2 em lavoura de soja no Rio Grande do Sul NDVI and CO2 flow in a soybean crop in Rio Grande do Sul, Brasil

• Main Authors: Celso Pinheiro Rodrigues, Denise Cybis Fontana, Osvaldo Luiz Leal de Moraes, Débora Regina Roberti
• Format: Article
• Language: English
• Published: Sociedade Brasileira de Meteorologia 2013-03-01
• Series: Revista Brasileira de Meteorologia
• Subjects: Fluxos de dióxido de carbono; covariância de vórtices; NDVI; soja; CO2 flux; eddy covariance; soybean
• Online Access: http://www.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862013000100011

O aumento das emissões dos gases de efeito estufa (GEE) se configura, atualmente, como um dos principais problemas ambientais, o que pode afetar significativamente as atividades humanas e os ecossistemas terrestres. Um dos principais GEE é o CO2, o qual tem sido emitido indiscriminadamente em função do estilo de vida atual, assim como pela intensificação das atividades agrícolas. Neste contexto, o objetivo da pesquisa foi estudar a relação entre o comportamento espectral da cultura de soja ao longo de seu ciclo de desenvolvimento, utilizando imagens NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e o fluxo de CO2, calculado pelo método de covariância de vórtices (eddy covariance), gerando informações e metodologia para investigar as trocas de carbono em uma área de cultivo de soja no estado do Rio Grande do Sul, durante a safra de 2008/2009. Utilizou-se imagens TM do satélite Landsat 5, dados fenológicos e dados coletados em estação micrometeorológica ao longo do ciclo de desenvolvimento da soja. Os resultados mostraram que o padrão temporal do fluxo de CO2 ao longo do dia é cíclico, sendo que no período diurno apresenta valores negativos (captura) e no período noturno, positivos (liberação). A radiação solar global determina a magnitude do aprisionamento de CO2 pela cultura da soja, mas o fluxo é modulado pelo estádio fenológico da cultura. A atividade fotossintética das plantas de soja é maior durante o estádio vegetativo, quando coincide a maior incidência de radiação solar e o maior aparato fotossintético. O NDVI, obtido de imagens Landsat, é um indicador da evolução da biomassa da soja ao longo do ciclo. Existe correlação entre o NDVI e o fluxo negativo de CO2 (captura), ocorridos no período diurno. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto demonstram potencialidade na geração de informações úteis sobre as trocas de CO2 entre a superfície e a atmosfera.<br>The increasing on the greenhouse gases (GHG) emissions is today one of the main environmental problems, which can significantly affect human activities and land ecosystems. One of the main GHG is CO2, which has been emitted indiscriminately due to the current lifestyle, as well as the intensification of agricultural activities. In this context, the objective of this investigation was to study the relationship between the spectral behavior of soybean during the crop cycle, using NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), and the CO2 fluxes, calculated by the eddy covariance method, generating information and methodology to investigate the carbon exchange in a soybean crop area in the State of Rio Grande do Sul, during the 2008/2009 soybean crop. For this, Landsat images 5 (TM), the phenological information and collected data from micrometeorological station throughout the development cycle of soybean were used. The results showed that the temporal pattern of CO2 flux during the day was cyclical, showing negative values (capture) during daytime and positive values (liberation) at night. The global solar radiation determines the magnitude of the trapping of CO2 by soybean, but the flow is modulated by the phenological stage of the crop. The photosynthetic activity of soybean plants is higher during the vegetative stage, coinciding to the higher incidence of solar radiation and the greater photosynthetic apparatus. The NDVI, obtained from Landsat images, is an indicator of the evolution of soybean biomass during the cycle. NDVI and negative CO2 flow (capture) are correlated during the day. Therefore, remote sensing techniques show potentiality in generating of useful information on CO2 exchange between the surface and atmosphere.