Water monitoring of soybean crops using the TVDI obtained from surface radiometric sensors

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Schirmbeck, Lucimara Wolfarth
Data de Publicação: 2022
Outros Autores: Fontana, Denise Cybis, Schirmbeck, Juliano, Dalmago, Genei Antonio, Fernandes, José Maurício Cunha
Tipo de documento: Artigo
Idioma: eng
Título da fonte: Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)
Texto Completo: https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/27038
Resumo: The objective of this work was to evaluate the use of the surface moisture data generated by the temperature-vegetation dryness index (TVDI), obtained from sensors positioned on the surface of a soybean (Glycine max) agricultural field. The dry and wet limits of the index were obtained using Landsat-8 images covering the region around the crop. To assess the quality and consistency of the TVDI, a correlation analysis was carried out between the TVDI, the normalized difference vegetation index (NDVI), surface temperature (TS), and the variables that are usually used to express surface moisture. The TVDI showed a significant correlation with soil moisture, water storage in the soil, water deficit, real evapotranspiration, and the real evapotranspiration/potential evapotranspiration ratio. The displacement of radiometric data measured on the surface (NDVI and TS) within the evaporative triangle, adjusted with orbital data, consistently describes the variability of water conditions during the study period, being a tool to support decision-making in crop management.
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spelling Water monitoring of soybean crops using the TVDI obtained from surface radiometric sensorsMonitoramento hídrico de lavoura de soja com uso do TVDI obtido de sensores radiométricos de superfícieLandsat-8; NDVI; remote sensing; soil moisture; surface temperatureLandsat-8; NDVI; sensoriamento remoto; umidade do solo; temperatura superficialThe objective of this work was to evaluate the use of the surface moisture data generated by the temperature-vegetation dryness index (TVDI), obtained from sensors positioned on the surface of a soybean (Glycine max) agricultural field. The dry and wet limits of the index were obtained using Landsat-8 images covering the region around the crop. To assess the quality and consistency of the TVDI, a correlation analysis was carried out between the TVDI, the normalized difference vegetation index (NDVI), surface temperature (TS), and the variables that are usually used to express surface moisture. The TVDI showed a significant correlation with soil moisture, water storage in the soil, water deficit, real evapotranspiration, and the real evapotranspiration/potential evapotranspiration ratio. The displacement of radiometric data measured on the surface (NDVI and TS) within the evaporative triangle, adjusted with orbital data, consistently describes the variability of water conditions during the study period, being a tool to support decision-making in crop management.O objetivo deste trabalho foi avaliar o uso dos dados de umidade da superfície gerados pelo índice “temperature-vegetation dryness index” (TVDI), obtido de sensores posicionados na superfície de uma área agrícola de soja (Glycine max). Os limites seco e úmido do índice foram obtidos com uso de imagens Landsat-8 que abrangem a região em torno da lavoura. Para avaliar a qualidade e a coerência do TVDI, foi realizada análise de correlação entre o TVDI, o “normalized difference vegetation index” (NDVI), a temperatura da superfície (TS), e as variáveis usualmente utilizadas para expressar a umidade da superfície. O TVDI mostrou correlação significativa com umidade do solo, armazenamento de água no solo, deficit hídrico, evapotranspiração real e relação evapotranspiração real/evapotranspiração potencial. O deslocamento dos dados radiométricos medidos na superfície (NDVI e TS) dentro do triângulo evaporativo, ajustado com dados orbitais, descreve de forma consistente a variabilidade das condições hídricas no período de estudo, sendo uma ferramenta para apoio à tomada de decisões no manejo de culturas.Pesquisa Agropecuaria BrasileiraPesquisa Agropecuária BrasileiraCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorEmbrapa TrigoGranja Capão AltoCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorEmbrapa TrigoGranja Capão AltoSchirmbeck, Lucimara WolfarthFontana, Denise CybisSchirmbeck, JulianoDalmago, Genei AntonioFernandes, José Maurício Cunha2022-05-18info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/27038Pesquisa Agropecuaria Brasileira; V.57, Jan./Dec., 2022: Publicação contínua em volume anual; e02581Pesquisa Agropecuária Brasileira; V.57, Jan./Dec., 2022: Publicação contínua em volume anual; e025811678-39210100-104xreponame:Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online)instname:Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)instacron:EMBRAPAenghttps://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/view/27038/14984Direitos autorais 2022 Pesquisa Agropecuária Brasileirainfo:eu-repo/semantics/openAccess2023-01-23T13:40:16Zoai:ojs.seer.sct.embrapa.br:article/27038Revistahttp://seer.sct.embrapa.br/index.php/pabPRIhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.phppab@sct.embrapa.br || sct.pab@embrapa.br1678-39210100-204Xopendoar:2023-01-23T13:40:16Pesquisa Agropecuária Brasileira (Online) - Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária (Embrapa)false
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