Processamento Digital de Imagens de Satélite Meteorológico para Avaliação de Biomassa de Trigo

Contato
Giampaolo Queiroz Pellegrino
CEPAGRI - UNICAMP
Cidade Universitária - Barão Geraldo
13.083-970 - Campinas - SP
e-mail: giam@cpa.unicamp.br

Autoria
Emilia Hamada - FEAGRI - UNICAMP
Hilton Silveira Pinto - CEPAGRI - UNICAMP
Jurandir Zullo Jr. - CEPAGRI - UNICAMP
Carlos Alberto Soares de Almeida - CEPAGRI - UNICAMP
Giampaolo Queiroz Pellegrino - CEPAGRI - UNICAMP

RESUMO
Dados do satélite NOAA AVHRR foram utilizados para avaliar a produção de biomassa de trigo no campo, por todo o ciclo de crescimento, na região de Paranapanema, SP, Brasil. Dados espectrais também foram obtidos por radiometria de campo. O índice de vegetação da diferença normalizada foi calculado pelo programa de processamento de imagem digital, do sistema de processamento de informação meteorológica METPRO e, posteriormente, o índice obtido foi relacionado com as variáveis agronômicas (biomassa da folha verde, biomassa total e área foliar).

Palavras-chave: Processamento de imagem digital, Sensoriamento remoto, NOAA AVHRR, Produção de biomassa , Triticum aestivum L.

ABSTRACT
NOAA AVHRR satellite data were utilized to evaluate the ground biomass prodution of wheat throughout the growing season, in the region of Paranapanema, SP, Brazil. Spectral data were also obtained by field radiometry. The normalized difference vegetation index was computed by the digital image processing program of the METPRO meteorological information processing system, and then the index obtained was related to agronomic variables (green leaf biomass, total biomass, and leaf area).

Key words: Digital image processing, Remote sensing, NOAA AVHRR, Biomass production, Triticum aestivum L.

A informação da produção de biomassa de uma cultura é importante para auxiliar nos trabalhos e estudos aplicados à agricultura. Nas últimas décadas, pesquisas vêm sendo realizadas para o estudo da aplicação de dados orbitais de sensoriamento remoto nas diversas áreas do conhecimento, incluindo-se a agricultura. Neste sentido, trabalhos podem ser encontrados com objetivos de se determinar a relação entre o comportamento espectral da cultura e o seu índice de vegetação (CLEVERS, 1988 e RUDORFF & BATISTA, 1990), e de se estimar a produtividade da cultura (IDSO et al., 1980, TUCKER et al., 1980 e CONESE et al., 1994).

A maioria dos trabalhos, em agricultura, utiliza-se das imagens dos satélites da série LANDSAT e SPOT. Os satélites da série NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) são utilizados, principalmente, para fins meteorológicos. Caracteristicamente, apresentam resolução espacial mais baixa, no entanto, começam a ser considerados para fins agrícolas, principalmente, devido à maior freqüência de imageamento. Isto proporciona uma maior chance de obtenção de imagens sem problemas de cobertura por nuvens das áreas de interesse. Para o uso agrícola, a incerteza de obtenção de imagens dos satélites tradicionais, durante os períodos críticos do crescimento da cultura, tem levado a considerar o uso de imagens NOAA - AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer), para a estimativa da produção.

Segundo GUTMAN (1991), durante a última década, os índices de vegetação derivados do AVHRR provaram ser uma ferramenta útil na descrição das mudanças fenológicas e de distribuição, em grande escala, da vegetação em algumas regiões do mundo. O índice de vegetação é um número que é gerado por alguma combinação algébrica de bandas de imagem de sensoriamento remoto e que pode ter alguma relação com a quantidade de vegetação em um dado pixel da imagem. Uma variedade de índices de vegetação tem sido proposta, que envolvem a reflectância do infra-vermelho próximo e do vermelho. A maioria dos trabalhos conduzidos, utilizando imagens AVHRR, adotaram o índice de vegetação da diferença normalizada (NDVI). Este índice é simples, variando de -1 a +1 e possui a melhor sensibilidade às mudanças de cobertura da vegetação.

O objetivo deste trabalho foi o de estudar a avaliação de biomassa de trigo, cultivado em grandes áreas de cobertura homogênea, em condições tropicais, a partir do índice de vegetação NDVI, obtido no processamento digital das imagens NOAA - AVHRR.

Para o estudo foi selecionado um campo de trigo comercial, cultivar IAC-24, localizado na Holambra II, município de Paranapanema, SP. A área amostral possui 1.300 X 1.300 m, apresentando topografia plana a suave ondulada, solo Latossolo Roxo e cultura irrigada por pivô central. O plantio iniciou-se em 15 de abril e a colheita em 29 de agosto de 1995. Neste período, foram realizadas sete campanhas (idas à campo), que coincidiram com a passagem do satélite. As datas de campanha foram determinadas em função do tempo claro (sem nuvens) e da disponibilidade de passagens do satélite no local, com ângulo zenital inferior a 20 graus. Foram definidas 5 parcelas de 1m2. Nestas parcelas foram realizadas as medidas de altura da planta e de reflectância espectral da cultura, utilizando-se um espectoradiômetro portátil. Plantas das parcelas foram coletadas para análise posterior, em laboratório, das suas características agronômicas (biomassa da folha verde, biomassa total e área foliar).

Foi utilizado o sistema computacional de processamento de informação meteorológica METPRO (GENERAL SCIENCES CORPORATION, 1994), para a obtenção do NDVI. O índice utilizou os canais 1 (vermelho) e 2 (infra-vermelho próximo), do satélite NOAA-14, relacionando-os como a seguir:

(canal 2 - canal 1) / (canal 2 + canal 1)

O processamento de imagens baseou-se na aplicação deste algorítmo matemático, presente no programa de Produtos Multi-Espectrais do METPRO..

Na Figura 1 estão apresentadas curvas de reflectância espectral da área de cultivo, em duas épocas distintas do ciclo de desenvolvimento do trigo, há 14 dias antes da colheita e na colheita. Pode-se observar que as curvas apresentam comportamento diferenciado, devida à mudança de coloração da planta.

Bibliografia

CLEVERS, J. G. P. W. The derivation of a simplified reflectance model for the estimation of leaf area index. Remote Sens. Environ., v. 25, p. 53-69, 1988.
CONESE, C., MASELLI, F., Di VECCHIA, A., SENNI, B., MARACCHI, G. Crop yield estimation and forecasting in Niger using NOAA AVHRR data. In: Bilan hydrique agricole et sécheresse en Africa tropicale. Paris: Ed. John Libbey Eurotext, 1994. Cap. 7, p. 67-75.
GENERAL SCIENCES CORPORATION. METPRO workstation user's guide, version 3.1. 1994.
GUTMAN, G. G. Vegetation indices from AVHRR: an update and future prospects. Remote Sens. Environ., v. 35, p. 121-136, 1991.
IDSO, S. B., PINTER, P. J. JR., JACKSON, R. D., REGINATO, R. J. Estimation of grain yields by remote sensing of crop senescence rates. Remote Sens. Environ., v. 9, p. 87-91, 1980.
RUDORFF, B. F. T. & BATISTA, G. T. Spectral response of wheat and its relationship to agronomic variables in the tropical region. Remote Sens. Environ., v. 31, p. 53-63, 1990.
TUCKER, C. J., HOLBEN, B. N., ELGIN J. H. JR., McMURTREY, J. E. III. Relationship of spectral data to grain yield variation. Photogram. Engr. and Remote Sensing., v. 46, p. 657-666, 1980.