NDVI: Criando Índice de Vegetação no Global Mapper

Ensinamos aqui como realizar o cálculo do NDVI ou Índice de Vegetação no aplicativo Global Mapper.

Base teórica

Comparativo Composição cores naturais e NDVI sobre área agrícola imagenada pelo Sentinel-2, 1:50.000

NDVI é a abreviação da expressão em inglês para Normalized Difference Vegetation Index, o que equivale em português a Índice de Vegetação da Diferença Normalizada. Serve para analisar a condição da vegetação natural ou agrícola nas imagens geradas por sensores remotos. É frequentemente usado para medir a intensidade de atividade clorofiliana, inclusive comparando vários períodos distintos.

O NDVI é computado realizando aritmética de canais espectrais dos sensores, na maioria dos casos provenientes de satélites. A figura abaixo mostra as faixas do espectro  eletromagnético na qual que existe absorção pela vegetação.

Desta forma, as aplicações dos cálculos de NDVI na agricultura são várias, como por exemplo:

• Monitoramento de lavouras
• Detecção de efeitos de secas
• Detecção de danos provocados por pragas
• Estimativas de produtividade agrícola
• Modelização hidrológica
• Mapeamento de áreas agrícolas

A fórmula e como segue:      NDVI = (Infra Vermelho – Vermelho) / (Infra Vermelho +Vermelho)

No aplicativo, a fórmula da equação acima é simplesmente realizada em cada pixel, respectivamente nas bandas dos canais vermelho e infravermelho próximo,  resultando num valor final com valor entre  -1 e 1 . Quanto mais próximo de 1, maior é a atividade vegetativa no local representado pelo pixel. Valores negativos ou próximos de 0 indicam áreas de água, edificações, solo nú, enfim, onde há pouca ou nehuma atividade clorofiliana.

O princípio teórico é que a vegetação, quanto mais ativa, mais absorve a luz solar na região do vermelho, no processo de trabalho da clorofila nos tecidos vegetais, deixando os valores digitais baixos da imagem de satélite no canal vermelho. Da mesma forma, a estruturas celulares das folhas provocam uma forte reflexão da luz solar na região do  Infravermelho próximo (distribuição angular delas e o fator de reflectância bidirecional e outros fatores externos, explica a literatura), deixando os valores digitais altos da imagem de satélite no canal infra vermelho.

Portanto o índice se comporta da seguinte maneira em área de forte atividade clorofiliana:

• Numerador : Infra Vermelho (alto) – Vermelho (baixo)   =>  Valor  resultante alto
• Denominador: Infra Vermelho (alto) + Vermelho (baixo) =>  Valor  resultante alto
• Resultado final : NDVI => Valor  resultante sobe em direção a 1

Portanto o índice se comporta da seguinte maneira em área de baixa atividade clorofiliana:

• Numerador : Infra Vermelho (baixo) – Vermelho (alto)   =>  Valor  resultante baixo
• Denominador: Infra Vermelho (baixo) +Vermelho (alto)  => Valor  resultante alto
• Resultado final : NDVI => Valor  resultante desce em direção a -1

Dados de entrada

O índice de vegetação é elaborado a partir de imagens de satélites no modo multiespectrais, contendo no mínimo 

• um canal no comprimento de ondas correspondendo ao vermelho
• um canal no comprimento de ondas correspondendo ao Infra vermelho próximo

Técnicamente estes canais podem ser identificados como segue, com alguma variação nas janelas de ondas, como nestes satélites, sem ser exaustivo, no modo multiespectral

No Landsat 8, de 30 m de resolução

• Banda 4 = Vermelho :  640-690 nm
• Banda 5 = Infravermelho próximo:  850-880 nm

No Pleiades, de 2 m de resolução

• Banda 3 = Vermelho : 600–720 nm
• Banda 4 = Infravermelho próximo: 750–950 nm

 No World View 2, de 2 m de resolução

• Banda 3 = Vermelho : 630-690 nm
• Banda 4 = Infravermelho próximo: 770–895 nm

No Geoeye, de 2 m de resolução

• Banda 3 = Vermelho : 625-695 nm
• Banda 4 = Infravermelho próximo: 760-900 nm

No Triplesat, de 4 m de resolução

• Banda 3 = Vermelho :  600-670 nm
• Banda 4 = Infravermelho próximo:  760-910 nm

No RapidEye de 5 m de resolução

• Banda 3 = Vermelho :   630-690 nm
• Banda 4 = Infravermelho próximo:  760-880 nm

Para saber de outros satélites, visite o menu “satélites” onde estão listados as plataformas e os sensores com os quais trabalhamos.

Sequência de instruções

Nada melhor do que ilustrações para mostrar a sequência dos procedimentos no aplicativo Global Mapper para se chegar ao  cálculo do Índice de Vegetação e sua formatação cartográfica.

1) Carregando a imagem  em cores naturais e falsas cores

2) Verificando as bandas espectrais separadamente

3) Iniciado a função de aritmética de bandas espectrais

4) Indo alem: identificando e recortando uma parcela para análise

5) Aplicando Filtragem Mediano de homogeneização no NDVI

6) Vetorização do NDVI filtrado por distância interativa

7) Eliminação de áreas menores não significativas

8) Dados na palma da mão para trabalho de campo

NDVI da fazenda no celular no aplicativo PDF Map

Você pode igualmente ter os resultados destes processamentos no seu celular no aplicativo PDF Maps para ira a campo e verificar o que está acontecendo com a sua lavoura onde foram detectadas anomalias… Basta somente ter um GPS no terminal móvel, não sendo necessário ter conexão internet.

9) Conclusão

Esta sequência de processamento começa com a criação do NDVI numa imagem de satélite multiespectral e termina com a análise de uma área em específico e  suaformatação cartográfica.  Se destina a fundamentar os tratos culturais em agricultura de precisão, identificando e corrijindo as anomalias detectadas. E impulsionar a produtividade agrícola.

Amostras de NDVI realizados a partir de dados MS de vários satélites