Comparison Between Vegetation Indexes from Different Sensors to Identify Vegetation Types from Tropical Savanna

Abstract

ResumoModelos empíricos relacionando variáveis espectrais, como variáveis biofísicas da cobertura vegetal são avaliados para específicos conjuntos de dados. Os desempenhos destes modelos são avaliados ou validados também de forma específica, desconhecendo-se, por exemplo, qual seria o resultado se dados de outros sensores fossem utilizados no estabelecimento dos mesmos modelos. Este trabalho teve como objetivo comparar os valores de dois índices de vegetação (NDVI e SAVI) obtidos de três diferentes sensores. Quando se utiliza índices de vegetação, independente do sensor do qual ele foi extraído, espera-se que os valores sejam semelhantes e comparáveis. Estatisticamente a comparação mostra que o NDVI é mais indicado para análises multitemporais, utilizando o mesmo sensor multiespectral, enquanto que para análises multiescalares, com o uso de diferentes sensores multiespectrais, os índices híbridos de vegetação garantem melhor resposta na equivalência entre fitofisionomias do Cerrado. Entretanto os índices de vegetação não são suficientes para determinar com precisão o tipo de fitofisionomia, sendo necessário a complementação com imagens polarizadas de radar associadas com estatísticas de agrupamento de imagem ou com índices capazes de medir outras variáveis fenológicas, além da absorção da radiação pela clorofila e estrutura da folha. AbstractEmpirical models relating spectral variables such as biophysical vegetation cover variables are evaluated for specific data sets. The performances of these models are also evaluated or validated in a specific way, for example, what would be the result if data from other sensors were used in the establishment of the same models. The objective of this study was to compare the values of two vegetation indices (NDVI and SAVI) obtained from three different sensors. When using vegetation indices, independent of the sensor from which it was extracted, the values are expected to be similar and comparable. Statistically the comparison shows that NDVI is more suitable for multitemporal analysis using the same multispectral sensor, while for multiscalar analysis, using different multispectral sensors, the hybrid vegetation indexes guarantee a better response in the equivalence of the Cerrado physiognomies. However, vegetation indices are not sufficient to accurately determine the type of phytophysiognomy, and it is necessary to complement with polarized radar images associated with image cluster statistics or indices capable of measuring other phenological variables, besides the absorption of radiation by chlorophyll. and leaf structure.