| Summary: | Esse trabalho utilizou sensores remotos, em escala local e regional, para caracterizar o padrão espectral da canola e propor metodologias de criação de máscaras de cultivo, através da classificação de imagens de satélite, e de geração de estimativas de variáveis biofísicas, a partir de índices de vegetação medidos ao longo do ciclo. As medições das variáveis biofísicas foram realizadas em parcelas experimentais, na Embrapa-Trigo no município de Coxilha, e em lavouras monitoradas nas mesorregiões Nordeste e Noroeste do Rio Grande do Sul, para as safras 2013 e 2014. As variáveis biofísicas medidas foram altura de plantas, matéria seca das folhas, da haste e das síliquas e, também, foi estimado o índice de área foliar. Os dados espectrais para as parcelas experimentais foram obtidos através de um espectrorradiômetro. Para as lavouras monitoradas, os dados espectrais foram obtidos dos produtos MCD43B4 e MOD09A1, medidos pelo sensor MODIS (satélites Terra/Aqua), e de imagens do sensor OLI (satélite Landsat 8). A partir destes foi realizada a caracterização espectral da canola ao longo do seu ciclo de desenvolvimento, gerando perfis completos e perfis das bandas espectrais. Os índices de vegetação foram utilizados para caracterizar o padrão espectral e para a criação de modelos de estimativas das variáveis biofísicas, os quais foram calculados usando as bandas espectrais simuladas. Os índices de vegetação foram utilizados para classificar as áreas cultivadas com canola para as mesorregiões Nordeste e Noroeste do Rio Grande do Sul e, posteriormente, aplicados os modelos de estimativas de variáveis biofísicas. A caracterização do padrão espectral da canola foi consistente entre os dois anos avaliados e para todos os sensores, com variação temporal semelhante a outras culturas agrícolas, exceto pela redução nos índices de vegetação durante a floração da cultura. Os modelos de estimativa das variáveis biofísicas, apresentaram coeficientes de determinação elevados, com exceção das variáveis matéria seca das folhas e índice de área foliar. A classificação da área cultivada com canola, utilizando os produtos MODIS, apresentou resultados coerentes com o esperado de acordo com dados de série histórica, apresentados pela CONAB. As estimativas de variáveis biofísicas mostraram coerência com os obtidos pelas medições nas lavouras monitoradas. Os resultados obtidos nesse estudo demonstram, portanto, o potencial da utilização de dados espectrais multisensor para o mapeamento de lavouras e realização de estimativas de variáveis biofísicas da cultura da canola. === This study used remote sensors, at local and regional levels, in order to characterize the spectral pattern of canola and propose methodologies to create crop masks, through satellite image classification, and generation of estimates of biophysical variables, from vegetation indices measured along the cycle. The measurements of biophysical variables were performed on experimental plots at Embrapa Trigo in Coxilha, and in crop sites monitored in the mesoregions Northeast and Northwest of Rio Grande do Sul, in 2013 and 2014. The biophysical variables measured were plant height, dry matter of the leaves, stem and pods and also, the leaf area index was estimated. The spectral data for the experimental plots were obtained using a spectroradiometer. For monitored crop fields, spectral data were obtained from the products MCD43B4 and MOD09A1, measured by MODIS (Terra / Aqua satellite) sensor, and images from the OLI sensor (Landsat 8). These data were used to perform the spectral characterization of canola along its development cycle, generating full spectral profiles and spectral bands profiles. The vegetation indices were used to characterize the spectral pattern and creating models to estimate the biophysical variables, which have been calculated using the simulated spectral bands. The vegetation indices were used to classify the areas planted with canola for the mesoregions Northeast and Northwest and then applied to the models for estimates of biophysical variables. The characterization of the canola's spectral pattern was consistent between the two years and for all sensors with temporal variation similar to other agricultural crops, except for the reduction in the vegetation indices during the flowering phase of culture. The biophysical variables estimation models showed high correlation coefficients, except for the variables dry matter of leaves and leaf area index. The canola classification using MODIS products, showed results consistent with the expected according to historical data series presented by CONAB. Estimates of biophysical variables were consistent with those obtained by measurements in the monitored fields. The results of this study show, therefore, the potential of using multi-sensor data for the spectral mapping of canola the estimation of biophysical variables.
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