SELEÇÃO DE MODELO DE REGRESSÃO PARA ESTIMAR O ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR UTILIZANDO IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

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Título

SELEÇÃO DE MODELO DE REGRESSÃO PARA ESTIMAR O ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR UTILIZANDO IMAGENS DE SENSORIAMENTO REMOTO

Autores:
  • Ivandro José De Freitas Rocha

  • Gustavo Henrique Mendes Brito

  • Carlos Eduardo Bento Barbosa

  • Sabrina Dias De Oliveira

  • Sueli Martins De Freitas Alves

  • Francisco Ramos De Melo

DOI
  • DOI
  • 10.37885/220809689
    Publicado em

    31/08/2022

    Páginas

    377-392

    Capítulo

    24

    Resumo

    Objetivo: Obter o índice de área foliar de culturas irrigadas por pivô central por meio de ajustes nos modelos de regressão entre o índice de área foliar coletado in loco e o índice de vegetação por diferença normalizada obtido por meio de imagens de sensoriamento remoto. Métodos: O estudo foi realizado em área comercial de 35 ha de tomate industrial, irrigado por pivô central, no município de Vila Propício, Goiás. A coleta das amostras foi feita por dois meios: In loco e por sensoriamento remoto utilizando imagens dos sensores OLI/Landsat 8 e MSI/Sentinel-2 (A e B). Resultados: O melhor modelo de regressão foi o que teve os valores distribuídos em quadrantes de pixel de 120 m2, seguindo a linha de plantio, dentre os critérios de seleção avaliados, os que influenciaram na escolha deste modelo foram o coeficiente de determinação de 0,67 e o de erro quadrático médio menor que 11%. Conclusão: Os valores de índice de área foliar podem ser estimados por modelo de regressão ajustados a partir do índice de vegetação por diferença normalizada derivado de sensoriamento remoto, e que quanto maior a resolução das imagens, melhor o resultado.

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    Palavras-chave

    Landsat 8, Sentinel-2, Imagens orbitais, NDVI, Modelos matemáticos.

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