Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Gusso,Anibal
Data de Publicação: 2013
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Revista Ceres
Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-737X2013000200007
Resumo: Uma avaliação inicial das condições do desenvolvimento da safra nacional, enquanto as plantas ainda estão nos campos, é altamente necessária para o cálculo correto das projeções na tomada de decisão e políticas relacionadas com o planejamento governamental e segurança alimentar. O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação dos dados NOAA/AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration / Advanced Very High Resolution Radiometer) em detectar mudanças nas condições da vegetação, devidas à ocorrência de estresse hídrico, na soja, por meio de uma combinação do índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e da LST (Land Surface Temperature). Os dados LST e NDVI foram combinados e comparados pixel a pixel, sobre uma área de cultivo de soja, no Rio Grande do Sul. A relação teórica inversa prevista na combinação de LST e NDVI foi detectada. Foi observado que ocorre um aumento médio na LST em uma safra de ciclo normal (de 301,02 K para 308,36 K), quando comparada a uma safra sob condição de estresse hídrico, no desenvolvimento da cultura. Uma redução média do NDVI foi observada no ciclo normal (de 0,65 para 0,53), comparada com uma safra sob efeitos ocasionados pela estiagem no desenvolvimento da cultura. Foi observado maior correlação da produtividade municipal com LST (R2=0,78) do que com o NDVI (R2 = 0,59). Os resultados obtidos indicam que a integração de imagens do sensor AVHRR, proveniente de diferentes instituições, proporciona a adequada combinação espacial e temporal dos dados LST e NDVI, a fim de detectar a ocorrência de estresse hídrico, bem como sua intensidade, caracterizando as condições do ciclo de desenvolvimento da soja.
id UFV-5_5fe4ce09148156507d321cd5a8a1fd6b
oai_identifier_str oai:scielo:S0034-737X2013000200007
network_acronym_str UFV-5
network_name_str Revista Ceres
repository_id_str
spelling Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de sojasensoriamento remotoestiagemtemperatura da superfície terrestreíndice de vegetaçãoUma avaliação inicial das condições do desenvolvimento da safra nacional, enquanto as plantas ainda estão nos campos, é altamente necessária para o cálculo correto das projeções na tomada de decisão e políticas relacionadas com o planejamento governamental e segurança alimentar. O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação dos dados NOAA/AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration / Advanced Very High Resolution Radiometer) em detectar mudanças nas condições da vegetação, devidas à ocorrência de estresse hídrico, na soja, por meio de uma combinação do índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e da LST (Land Surface Temperature). Os dados LST e NDVI foram combinados e comparados pixel a pixel, sobre uma área de cultivo de soja, no Rio Grande do Sul. A relação teórica inversa prevista na combinação de LST e NDVI foi detectada. Foi observado que ocorre um aumento médio na LST em uma safra de ciclo normal (de 301,02 K para 308,36 K), quando comparada a uma safra sob condição de estresse hídrico, no desenvolvimento da cultura. Uma redução média do NDVI foi observada no ciclo normal (de 0,65 para 0,53), comparada com uma safra sob efeitos ocasionados pela estiagem no desenvolvimento da cultura. Foi observado maior correlação da produtividade municipal com LST (R2=0,78) do que com o NDVI (R2 = 0,59). Os resultados obtidos indicam que a integração de imagens do sensor AVHRR, proveniente de diferentes instituições, proporciona a adequada combinação espacial e temporal dos dados LST e NDVI, a fim de detectar a ocorrência de estresse hídrico, bem como sua intensidade, caracterizando as condições do ciclo de desenvolvimento da soja.Universidade Federal de Viçosa2013-04-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-737X2013000200007Revista Ceres v.60 n.2 2013reponame:Revista Ceresinstname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)instacron:UFV10.1590/S0034-737X2013000200007info:eu-repo/semantics/openAccessGusso,Anibalpor2013-05-23T00:00:00ZRevista
dc.title.none.fl_str_mv Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja
title Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja
spellingShingle Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja
Gusso,Anibal
sensoriamento remoto
estiagem
temperatura da superfície terrestre
índice de vegetação
title_short Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja
title_full Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja
title_fullStr Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja
title_full_unstemmed Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja
title_sort Integração de imagens NOAA/AVHRR: rede de cooperação para monitoramento nacional da safra de soja
author Gusso,Anibal
author_facet Gusso,Anibal
author_role author
dc.contributor.author.fl_str_mv Gusso,Anibal
dc.subject.por.fl_str_mv sensoriamento remoto
estiagem
temperatura da superfície terrestre
índice de vegetação
topic sensoriamento remoto
estiagem
temperatura da superfície terrestre
índice de vegetação
dc.description.none.fl_txt_mv Uma avaliação inicial das condições do desenvolvimento da safra nacional, enquanto as plantas ainda estão nos campos, é altamente necessária para o cálculo correto das projeções na tomada de decisão e políticas relacionadas com o planejamento governamental e segurança alimentar. O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação dos dados NOAA/AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration / Advanced Very High Resolution Radiometer) em detectar mudanças nas condições da vegetação, devidas à ocorrência de estresse hídrico, na soja, por meio de uma combinação do índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e da LST (Land Surface Temperature). Os dados LST e NDVI foram combinados e comparados pixel a pixel, sobre uma área de cultivo de soja, no Rio Grande do Sul. A relação teórica inversa prevista na combinação de LST e NDVI foi detectada. Foi observado que ocorre um aumento médio na LST em uma safra de ciclo normal (de 301,02 K para 308,36 K), quando comparada a uma safra sob condição de estresse hídrico, no desenvolvimento da cultura. Uma redução média do NDVI foi observada no ciclo normal (de 0,65 para 0,53), comparada com uma safra sob efeitos ocasionados pela estiagem no desenvolvimento da cultura. Foi observado maior correlação da produtividade municipal com LST (R2=0,78) do que com o NDVI (R2 = 0,59). Os resultados obtidos indicam que a integração de imagens do sensor AVHRR, proveniente de diferentes instituições, proporciona a adequada combinação espacial e temporal dos dados LST e NDVI, a fim de detectar a ocorrência de estresse hídrico, bem como sua intensidade, caracterizando as condições do ciclo de desenvolvimento da soja.
description Uma avaliação inicial das condições do desenvolvimento da safra nacional, enquanto as plantas ainda estão nos campos, é altamente necessária para o cálculo correto das projeções na tomada de decisão e políticas relacionadas com o planejamento governamental e segurança alimentar. O objetivo deste trabalho foi avaliar a adequação dos dados NOAA/AVHRR (National Oceanic and Atmospheric Administration / Advanced Very High Resolution Radiometer) em detectar mudanças nas condições da vegetação, devidas à ocorrência de estresse hídrico, na soja, por meio de uma combinação do índice NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e da LST (Land Surface Temperature). Os dados LST e NDVI foram combinados e comparados pixel a pixel, sobre uma área de cultivo de soja, no Rio Grande do Sul. A relação teórica inversa prevista na combinação de LST e NDVI foi detectada. Foi observado que ocorre um aumento médio na LST em uma safra de ciclo normal (de 301,02 K para 308,36 K), quando comparada a uma safra sob condição de estresse hídrico, no desenvolvimento da cultura. Uma redução média do NDVI foi observada no ciclo normal (de 0,65 para 0,53), comparada com uma safra sob efeitos ocasionados pela estiagem no desenvolvimento da cultura. Foi observado maior correlação da produtividade municipal com LST (R2=0,78) do que com o NDVI (R2 = 0,59). Os resultados obtidos indicam que a integração de imagens do sensor AVHRR, proveniente de diferentes instituições, proporciona a adequada combinação espacial e temporal dos dados LST e NDVI, a fim de detectar a ocorrência de estresse hídrico, bem como sua intensidade, caracterizando as condições do ciclo de desenvolvimento da soja.
publishDate 2013
dc.date.none.fl_str_mv 2013-04-01
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/article
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
format article
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-737X2013000200007
url http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0034-737X2013000200007
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.relation.none.fl_str_mv 10.1590/S0034-737X2013000200007
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.format.none.fl_str_mv text/html
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Viçosa
dc.source.none.fl_str_mv Revista Ceres v.60 n.2 2013
reponame:Revista Ceres
instname:Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron:UFV
instname_str Universidade Federal de Viçosa (UFV)
instacron_str UFV
institution UFV
reponame_str Revista Ceres
collection Revista Ceres
repository.name.fl_str_mv
repository.mail.fl_str_mv
_version_ 1728006780504506368