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Título: Uso séries temporais de índices de vegetação de imagens MODIS como ferramenta de monitoramento de índice de área foliar em plantios de Eucalyptus no Sul da Bahia
Outros títulos: Using MODIS vegetation index time-series as a tool for monitoring leaf area index on Eucalyptus plantations in Bahia South, Brazil
Autor(es): Vrechi, Arthur
Orientador(es): Sano, Edson Eyji
Assunto: Sensoriamento remoto
Processamento de imagens - técnicas digitais
Data de apresentação: 2011
Data de publicação: 4-Jul-2019
Referência: VRECHI, Arthur. Uso séries temporais de índices de vegetação de imagens MODIS como ferramenta de monitoramento de índice de área foliar em plantios de Eucalyptus no Sul da Bahia. 2011. 54 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Especialização em Geoprocessamento Ambiental)—Universidade de Brasília, Brasília, 2011.
Resumo: O entendimento da dinâmica de parâmetros fisiológicos em plantios florestais é importante para compreender as relações entre produtividade, aspectos genéticos e o meio físico, e nisso, o uso do sensoriamento remoto e geoprocessamento têm ganhado destaque nos últimos anos. Este trabalho visou avaliar a aplicação de séries temporais de índice de vegetação, extraídas de imagens do sensor orbital MODIS, como ferramenta de monitoramento de IAF (índice de área foliar) em áreas de plantios florestais, através do estudo de relações entre o IAF e índices de vegetação e o desenvolvimento ou uso de métodos para o processamento das imagens e das séries temporais. Foram utilizadas imagens obtidas entre os anos de 2002 a 2011, com dados de reflectâncias nas bandas do azul, vermelho e infravermelho e os índices de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI (Enhanced Vegetation Index). Foram testados três índices de qualidade da informação, visando a eliminação de dados inconsistentes: os dois primeiros gerados pelo produto MODIS e o terceiro utilizando as bandas do vermelho e azul como indicadores. Foi realizada a suavização da série temporal utilizando o filtro de Savitzky-Golay, para reduzir as variações de curta escala temporal, causadas por diferenças em ângulos de visada, resíduos das correções atmosféricas e incertezas de outras naturezas. Foram coletados dados de IAF em campo em noventa áreas, estratificadas por classe de idade e tamanho dos talhões, utilizando o método de fotos hemisféricas. Utilizou-se, ainda, dados existentes de IAF para nove talhões, visando verificar a eficácia do modelo. Os valores de IAF das parcelas de calibração variaram de 1,3 a 5,7 m²/m², e foi observado um decréscimo do IAF com o aumento da idade dos plantios. Observou-se que, na região de estudo, os pixels do MODIS que estão inseridos inteiramente em um talhão, podem representar 50,4% das áreas de plantio de eucalipto da região. O índice de qualidade desenvolvido para esse estudo apresentou melhor eficiência em relação aos disponibilizados pelo MODIS, reduzindo o coeficiente de variação de 15 para 11% e excluindo 22% dos valores, em uma média para dez talhões avaliados. Não foi observada uma melhora evidente da estimativa de IAF com o aumento do tamanho dos alvos. Obteve-se melhores resultados para estimar o IAF através do EVI, que apresentou um coeficiente de determinação (R²) de 0,90 e erro médio quadrático (RMSE) de 0,81 m²/m², utilizando-se uma regressão logística. A verificação da eficácia do modelo resultou em uma correlação significativa (R² = 0,737 e RMSE = 0,67 m²/m²), com leve tendência para subestimação do IAF. Sugere-se a realização de um monitoramento contínuo de IAF em campo para testar a eficiência do modelo ao longo do tempo. Através do tratamento da série temporal e do banco de dados gerado, foi possível sugerir aplicações práticas para a ferramenta, como por exemplo, a avaliação do tempo de fechamento de dossel dos plantios e estimativa de danos causados por agentes externos, como fogo, pragas e doenças.
Abstract: Understanding the dynamics of physiological parameters on forest plantations is important in order to comprehend relationships among productivity, genetics and environment, and the use of remote sensing and geoprocessing tools for this studies have been increasing in recent years. This study aimed to evaluate the potential of using vegetation index timeseries, generated from MODIS, as a tool for monitoring LAI (leaf area index) on forest plantations, through relationships between LAI and vegetation index and developing methodologies for processing images and time-series. Images from 2002 to 2011 were used, with reflectance data for blue, red and infrared bands and two vegetation indexes: NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e EVI (Enhanced Vegetation Index). Three information quality indexes were tested, in order to eliminate bad data: the first two using quality index generated by MODIS product and the third was proposed in this work. A smoothing of time-series was carried out using Savitzky-Golay filter, for reducing short time scale variations, such as differences on view angle, atmospheric correction and others uncertainties. Ground truth LAI data were collected for ninety stands, stratified by age class and stand size, using hemispherical photography. Existing LAI data for nine stands were used for verifying the model accuracy. LAI values from calibration stands varied from 1.3 m²/m² to 5.7 m²/m², and were observed a LAI decrease as the plantations age increases. For the study area, were calculated the area of Eucalyptus plantation represented by one or more MODIS pixels, since the pixel were completely contained in a stand, which was 50.4% from the total plantation areas. The quality index developed on this work showed improved efficiency in relation to MODIS quality indexes, reducing coefficient of variation from 15% to 11% and excluding 22% of bad data, in average for ten evaluated stands. There was no clear improvement on LAI estimation when stands size increases. EVI was better than NDVI o estimate LAI, which showed a coefficient of determination (R²) of 0.90 and a mean squared error (RMSE) of 0.81 m²/m², using a logistic model. The model accuracy resulted in a significant correlation (R² = 0.737 e RMSE = 0.67 m²/m²) with a slight trend toward underestimation of LAI. A continuous field monitoring on LAI were suggested in order to evaluate the model accuracy over time. Through time-series processing and the database created, was possible to suggest practical applications for the tool, such as canopy closure time for stands, estimations of damage caused by external agents, such as fire, pests and diseases.
Informações adicionais: Trabalho de Conclusão de Curso (especialização)—Universidade de Brasília, Instituto de Geociências, 2011.
Informações de Acesso e Conteúdo: Autorização concedida pelo chefe do Instituto de Geociências para disponibilização na Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM).
Aparece na Coleção:Geoprocessamento Ambiental



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