ANÁLISE TEMPORAL DO ÍNDICE NDVI UTILIZANDO O GOOGLE EARTH ENGINE: Estudo de Caso na Cafeicultura
O sensoriamento remoto tem sido
aplicado em diversas áreas da agricultura, como
por exemplo, mapeamento de áreas plantadas
e detecção de estresses da planta, sendo
estas, duas importantes variáveis utilizadas
em modelos de predição de safra. Nos últimos
anos, a popularização do uso de softwares e
processamento de dados, aliado aos avanços
tecnológicos computacionais, tem permitido
análises temporais utilizando um grande volume
de dados. Frente a isso, novas tecnologias de
armazenamento e processamento de imagens
em nuvens, tem facilitado a manipulação e
análise destes dados. O objetivo deste trabalho
foi desenvolver uma rotina computacional,
utilizando a plataforma Google Earth Engine,
com intuito de obter a série temporal dos
valores do índice de vegetação NDVI (Normalize
Difference Vegetation Index) a partir de dados
de refletância da superfície das imagens
provenientes do satélite Landsat-8. O exemplo
da aplicação aqui apresentada é uma área de
um cafezal retirada em 2017. Os resultados
deste exemplo mostraram uma queda dos
valores de NDVI (de 0,14 para -0,009) na
mesma data de retirada do cafezal, podendo
este ser utilizado com um indicador de reforma
da área ou substituição do cafezal por outra
cultura agrícola
ANÁLISE TEMPORAL DO ÍNDICE NDVI UTILIZANDO O GOOGLE EARTH ENGINE: Estudo de Caso na Cafeicultura
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DOI: 10.22533/at.ed.1051905082
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Palavras-chave: Sensoriamento remoto, Landsat-8, Processamento de imagens orbitais
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Keywords: Remote sensing, Landsat-8, Orbital image processing
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Abstract:
Remote sensing has been
applied in several areas of agriculture, such
as mapping of planted areas and detection
of plant stresses, which are two important
variables used in crop forecasting models. In
recent years, the popularization of the use of
software and data processing, together with
technological advances in computation, has
allowed temporal analysis using a large volume
of data. In light of this, new technologies of
storage and processing of images in clouds,
has facilitated the manipulation and analysis
of this data. The objective of this work was
to develop a computational routine using the
Google Earth Engine platform, in order to
obtain the time series of NDVI (Normalize
Difference Vegetation Index) vegetation index
values from the surface reflectance data of the
satellite images Landsat-8. The example of
the application presented here is an area of a
coffee plant withdrawn in 2017. The results of
this example showed a decrease of the NDVI
values (from 0.14 to -0.009) on the same date
of withdrawal from the coffee plant, which can be used with an indicator of reform of the area or substitution of coffee plantations for
another crop.
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Número de páginas: 15
- Allan Arantes Pereira
