Imagens Do Landsat- 8 No Mapeamento De Superfícies Em Área Irrigada

Abstract

IMAGENS DO LANDSAT- 8 NO MAPEAMENTO DE SUPERFÍCIES EM ÁREA IRRIGADA JANNAYLTON ÉVERTON OLIVEIRA SANTOS¹; DONIZETI APARECIDO PASTORI NICOLETE¹; ROBERTO FILGUEIRAS¹; VICTOR COSTA LEDA² E CÉLIA REGINA LOPES ZIMBACK¹ [1] Departamento de Ciência do Solo e Recursos Ambientais da UNESP - campus Botucatu – SP,Programa de Irrigação e Drenagem UNESP/FCA. Email:jannaylton@gmail.com, dnicolete@gmail.com, betofilgueiras@gmail.com, czimbak@gmail.com2 Departamento de Ciência do Solo e Recursos Ambientais da UNESP - campus Botucatu – SP, Programa de Energia na agricultura UNESP/FCA. Email: victorleda@gmail.com 1 RESUMO O trabalho tem como objetivo analisar os parâmetros NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) para dois períodos, chuvoso e seco, em área irrigada. A área de estudo apresenta constante expansão na irrigação por pivô central, sendo localizada nas proximidades do município de Paranapanema – SP. As imagens foram processadas utilizando o programa QGIS 2.2. Para a obtenção dos índices realizou-se a calibração radiométrica, que consiste na transformação dos números digitais para correspondentes físicos, radiância e reflectância, e correção atmosférica por meio do método DOS 1 (Dark Object Substraction). Após os processamentos computou-se os índices de vegetação, os quais deram subsídio para o monitoramento das culturas agrícolas nos diferentes manejos (irrigado e sequeiro) e épocas de análise (chuvoso e seco). Como auxílio para o monitoramento das áreas, fusionou-se uma composição RGB 432, com a banda pancromática, o que permitiu uma pré-análise das condições e dos tipos de uso do solo na área de estudo. As cartas obtidas de NDVI e SAVI permitiram inferir sobre as condições fisiológicas e estádios fenológicos da vegetação nos diferentes usos do solo. No período de estiagem os índices médios obtiveram valores inferiores ao do período chuvoso, tendo isto ocorrido, principalmente, devido as condições de estresse hídrico característico da época. Desse modo, o cômputo dos parâmetros para a área de estudo foram de extrema valia na análise das condições da vegetação nos diferentes cenários, pois por meio desses foi possível inferir sobre as diferenças encontradas nos períodos e nos diferentes usos do solo, o que auxilia os agricultores em tomadas de decisão com relação ao manejo de suas áreas, no que tange as questões relacionadas a necessidades hídrica das culturas.Palavras-chave: Sensoriamento remoto, monitoramento agrícola, pivô central. SANTOS, J. E. O.; NICOLETE, D. A. P.; FILGUEIRAS, R.; LEDA, V. C.; ZIMBACK, C. R. L.IMAGES OF LANDSAT-8 TO MONITOR THE SURFACES ON IRRIGATED AREA 2 ABSTRACT The study aims to analyze NDVI (Difference Vegetation Index Normalized) and SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) for two periods (rainy and dry) on irrigated area. The study area has constant expansion on irrigation center pivot, it is located near the Paranapanema ­- SP county. For this study we used two images of Landsat ­8 orbital platform. The images were processed using QGIS 2.2 program. To obtain the indexes, it was held radiometric calibration, which is the transformation of digital numbers in corresponding physical, radiance and reflectance, and atmospheric correction using the DOS method (Dark Object Substraction). These procedures were performed on semi automatic classification plugin. After appropriate calibrations and corrections, it were computed the vegetation indexes. These gave allowance for monitoring agricultural crops in different management systems (irrigated and rainfed) and analysis of seasons (wet and dry). As an aid for monitoring areas, we merged a RGB ­432 composition, with a panchromatic band. This product allowed a pre - analysis of conditions and types of land use in the study area. The maps obtained from NDVI and SAVI, allowed to infer about the physiological conditions and growth stages vegetation in different land uses. During the dry season, we found average rates which has lower values than the rainy season. This occurred, mainly, due to water stress conditions, which is characteristic of that season. Thus, the estimation of parameters for the study area were extremely valuable in analysis of vegetation conditions, on different scenarios, because through these, became possible to infer about the differences in seasons analized and different land uses. Then, these analisys served as an aid for farmers in decision­ making, regard the management of their areas, which is related to water requirements of crops. Keywords: Remote sensing, agriculture monitoring, center pivot.

Remote sensing and GIS combination to evaluate the ecosystems' conditions in "Serras do Porto"

“…The difference between the two zones of eucalyptus developed eucalyptus and eucalyptus in development, happens FCUP Remote sensing and GIS combination to evaluate the ecosystems' conditions in "Serras do Porto" because the NDVI presented higher values in zones with major densification and vegetative vigor. The here-obtained values of NDVI were slightly lower than the values obtained in previously published studies in zones with high presence of eucalyptus (Boratto & Gomide, 2013;Santos et al, 2015;Sartori et al, 2009). A possible explanation of the values obtained in this work is that the area used to be a forestry exploitation with i industrial aims.…”

Space-temporal evaluation of biophysical parameters in the High Ipanema watershed by remote sensing

“…The highest average value was 0.357 for the year 2016. Santos et al (2015), analyzing the parameters NDVI and SAVI in an irrigated area located near the city of Paranapanema -SP, found for the SAVI the mean values of 0.48 (01/30/2014) and 0,338 (09/09/2014), respectively.…”

Uso de Geotecnologias para Análise da Dinâmica da Vegetação da Sub-bacia do Ribeirão Serra Azul, MG

“…Sendo o valor de 0,25 para regiões de vegetação densa; 0,5 para vegetação com densidades intermediárias ou superfícies heterogêneas e 1 para vegetações de baixa densidade. Em geral o valor de 0.5 é comumente utilizado para o fator L, mas deve-se levar em consideração o padrão de vegetação da região, que para esse fator corresponde a densidades intermediárias (Huete, 1988;Allen et al, 2002;Rêgo et al, 2012;Santos et al, 2015). Após o cálculo do SAVI realizou-se a classificação da região proposto por Cerqueira & Santos (2017) conforme a Tabela 2.…”