SÉRIES TEMPORAIS DE NDVI, EVI E NDWI DO SENSOR MODIS PARA CARACTERIZAÇÃO FENOLÓGICADO ALGODÃO

O desenvolvimento agrícola brasileiro mostrou-se atrelado aos avanços tecnológicos e eficiência na alocação dos recursos, proporcionando essa competitividade. A utilização de dados de sensores orbitais destaca-se como ferramenta para o acompanhamento dos cultivos, a avaliação dos sistemas de produçã...

Full description

Bibliographic Details
Main Authors: Antonio Felipe Couto Junior, Osmar Abílio Carvalho Junior, de Souza Martins
Format: Article
Language:English
Published: Universidade Federal de Uberlândia 2013-03-01
Series:Revista Brasileira de Cartografia
Online Access:http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44792
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spelling doaj-689dc2593c1742fd91f2538ab6e736322020-11-25T01:36:04ZengUniversidade Federal de UberlândiaRevista Brasileira de Cartografia0560-46131808-09362013-03-01651SÉRIES TEMPORAIS DE NDVI, EVI E NDWI DO SENSOR MODIS PARA CARACTERIZAÇÃO FENOLÓGICADO ALGODÃOAntonio Felipe Couto Junior0Osmar Abílio Carvalho Junior1 de Souza Martins2Universidade de Brasília - UnBUniversidade de Brasília - UnBEmpresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - EMBRAPAO desenvolvimento agrícola brasileiro mostrou-se atrelado aos avanços tecnológicos e eficiência na alocação dos recursos, proporcionando essa competitividade. A utilização de dados de sensores orbitais destaca-se como ferramenta para o acompanhamento dos cultivos, a avaliação dos sistemas de produção e a previsão de safra. Esse potencial dos sensores orbitais foi impulsionado pelos avanços da resolução temporal, destacando-se o sensor Moderate Imaging Spectroradiometer (MODIS). O presente trabalho teve como objetivo caracterizar os estádios fenológicos do algodão no Cerrado utilizando séries temporais de NDVI, EVI e NDWI do sensor MODIS. A utilização efetiva dessas séries temporais mostra-se dependente do tratamento dos ruídos gerados durante o processo de obtenção das imagens. O emprego conjunto do filtro de mediana e da transformação inversa da Fração Mínima de Ruído (FMR) apresentou-se como eficiente alternativa para o tratamento dos ruídos. Os comportamentos médios anuais de biomassa (NDVI), cobertura vegetal (EVI) e conteúdo de água foliar (NDWI) evidenciam uma variação sazonal que caracterizam os estágios fenológicos da cultura do algodão. Além da caracterização fenológica, esses procedimentos metodológicos subsidiam a estruturação de arranjos produtivos regionais, o acompanhamento dos fluxos energéticos e a avaliação de eficiência dos sistemas de produção.http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44792
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issn 0560-4613
1808-0936
publishDate 2013-03-01
description O desenvolvimento agrícola brasileiro mostrou-se atrelado aos avanços tecnológicos e eficiência na alocação dos recursos, proporcionando essa competitividade. A utilização de dados de sensores orbitais destaca-se como ferramenta para o acompanhamento dos cultivos, a avaliação dos sistemas de produção e a previsão de safra. Esse potencial dos sensores orbitais foi impulsionado pelos avanços da resolução temporal, destacando-se o sensor Moderate Imaging Spectroradiometer (MODIS). O presente trabalho teve como objetivo caracterizar os estádios fenológicos do algodão no Cerrado utilizando séries temporais de NDVI, EVI e NDWI do sensor MODIS. A utilização efetiva dessas séries temporais mostra-se dependente do tratamento dos ruídos gerados durante o processo de obtenção das imagens. O emprego conjunto do filtro de mediana e da transformação inversa da Fração Mínima de Ruído (FMR) apresentou-se como eficiente alternativa para o tratamento dos ruídos. Os comportamentos médios anuais de biomassa (NDVI), cobertura vegetal (EVI) e conteúdo de água foliar (NDWI) evidenciam uma variação sazonal que caracterizam os estágios fenológicos da cultura do algodão. Além da caracterização fenológica, esses procedimentos metodológicos subsidiam a estruturação de arranjos produtivos regionais, o acompanhamento dos fluxos energéticos e a avaliação de eficiência dos sistemas de produção.
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