scholarly journals Variações da reflectância e dos índices de vegetação em função dos parâmetros da modelagem topográfica no Parque Estadual do Turvo, Rio Grande do Sul, Brasil

2016 ◽  
Author(s):  
William Gaida ◽  
Fabio Marcelo Breunig ◽  
Lênio Soares Galvão ◽  
Thiago Souza Teles ◽  
Rafaelo Balbinot
Keyword(s):  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Rio Grande ◽  
Rio Grande Do Sul ◽  
Enhanced Vegetation Index ◽  
Aster Gdem

<p>Técnicas de sensoriamento remoto têm sido amplamente utilizadas em estudos florestais, por permitirem avaliar e monitorar importantes áreas florestais, como as do Parque Estadual do Turvo (PET). O PET é o maior remanescente de floresta subtropical decídua do sul do Brasil. Contudo, fatores externos como efeitos topográficos podem influenciar a resposta espectral dos alvos nos produtos de satélites. Este estudo teve como objetivo avaliar a magnitude das variações na reflectância de superfície e nos índices de vegetação em função das características topográficas locais. A metodologia desenvolvida incluiu a aquisição de dados do sensor RapidEye e o modelo digital de elevação ASTER GDEM 2. O efeito da variação da geometria de iluminação foi avaliado a partir de duas cenas RapidEye: junho e outubro de 2012. Dados de orientação de vertentes, altimetria e relevo sombreado foram gerados a partir do ASTER GDEM 2, permitindo avaliar o efeito topográfico sobre a reflectância e os índices de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Enhanced Vegetation Index (EVI). Os resultados mostraram que as variaveis topográficas afetam a reflectâcia de todas as bandas RapidEye e os índices de vegetação, especialmente o EVI. Os efeitos topográficos foram mais pronunciados em junho (maior ângulo zenital solar - AZS) do que em outubro (menor AZS). O NDVI foi menos afetado pelas variações sazonais das condições de iluminação e da fenologia do que o EVI. Quanto a orientação, os maiores valores de reflectância e índices de vegetação foram encontrados na orientação norte e os menores na orientação sul.</p>

scholarly journals NDVI e fluxo de CO2 em lavoura de soja no Rio Grande do Sul

2013 ◽  
Vol 28 (1) ◽  
pp. 95-104 ◽  
Author(s):  
Celso Pinheiro Rodrigues ◽  
Denise Cybis Fontana ◽  
Osvaldo Luiz Leal de Moraes ◽  
Débora Regina Roberti
Keyword(s):  
Eddy Covariance ◽  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Rio Grande ◽  
Rio Grande Do Sul

O aumento das emissões dos gases de efeito estufa (GEE) se configura, atualmente, como um dos principais problemas ambientais, o que pode afetar significativamente as atividades humanas e os ecossistemas terrestres. Um dos principais GEE é o CO2, o qual tem sido emitido indiscriminadamente em função do estilo de vida atual, assim como pela intensificação das atividades agrícolas. Neste contexto, o objetivo da pesquisa foi estudar a relação entre o comportamento espectral da cultura de soja ao longo de seu ciclo de desenvolvimento, utilizando imagens NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e o fluxo de CO2, calculado pelo método de covariância de vórtices (eddy covariance), gerando informações e metodologia para investigar as trocas de carbono em uma área de cultivo de soja no estado do Rio Grande do Sul, durante a safra de 2008/2009. Utilizou-se imagens TM do satélite Landsat 5, dados fenológicos e dados coletados em estação micrometeorológica ao longo do ciclo de desenvolvimento da soja. Os resultados mostraram que o padrão temporal do fluxo de CO2 ao longo do dia é cíclico, sendo que no período diurno apresenta valores negativos (captura) e no período noturno, positivos (liberação). A radiação solar global determina a magnitude do aprisionamento de CO2 pela cultura da soja, mas o fluxo é modulado pelo estádio fenológico da cultura. A atividade fotossintética das plantas de soja é maior durante o estádio vegetativo, quando coincide a maior incidência de radiação solar e o maior aparato fotossintético. O NDVI, obtido de imagens Landsat, é um indicador da evolução da biomassa da soja ao longo do ciclo. Existe correlação entre o NDVI e o fluxo negativo de CO2 (captura), ocorridos no período diurno. Portanto, técnicas de sensoriamento remoto demonstram potencialidade na geração de informações úteis sobre as trocas de CO2 entre a superfície e a atmosfera.

scholarly journals USO DO ÍNDICE TVDI E MODELO HAND PARA CARACTERIZAÇÃO DE CONDIÇÃO HÍDRICA

Irriga ◽  
2017 ◽  
Vol 1 (1) ◽  
pp. 76-84 ◽  
Author(s):  
Lucimara Wolfarth Schirmbeck ◽  
Denise Cybis Fontana ◽  
Juliano Schirmbeck ◽  
Vagner Paz Mengue
Keyword(s):  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Rio Grande ◽  
United States Geological Survey ◽  
Landsat 8 ◽  
Rio Grande Do Sul ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Porto Alegre ◽  
Soybean Crop ◽  
Dryness Index

USO DO ÍNDICE TVDI E MODELO HAND PARA CARACTERIZAÇÃO DE CONDIÇÃO HÍDRICA  LUCIMARA WOLFARTH SCHIRMBECK1; DENISE CYBIS FONTANA2; JULIANO SCHIRMBECK3 E VAGNER PAZ MENGUE4 1 Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, [email protected] Departamento de Plantas Forrageiras e Agrometeorologia – Faculdade de Agronomia –  Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, [email protected] Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, [email protected] Centro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e Meteorologia – Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, RS, [email protected].  1 RESUMO O objetivo do trabalho foi avaliar a adequação do índice TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index), obtido com sensores remotos orbitais, para caracterizar a condição hídrica de lavouras de soja no sul do Brasil. Para tanto, foram utilizadas imagens do satélite Landsat 8-OLI, obtidas da base de dados da USGS (United States Geological Survey), de três datas ao longo do ciclo da cultura da soja (5 de dezembro 2014 – implantação, 6 de janeiro 2015 - início de desenvolvimento e 7 de fevereiro de 2015 – pleno desenvolvimento vegetativo).  A área de cultivo de soja foi mapeada utilizando classificação digital (máxima verossimilhança) e validada com dados de campo. A área total mapeada foi estratificada em duas classes: áreas de várzea e áreas altas, através do uso do modelo HAND (Height Above the Nearest Drainage). Para tornar possível a comparação entre datas, o TVDI foi determinado usando um triângulo único para as três datas em conjunto, estabelecido a partir dos dados do NDVI (Normalized Difference vegetation Index) e da temperatura de superfície (TS), a qual foi estimada usando o algoritmo split-window. O TVDI permitiu diferenciar as condições hídricas na cultura da soja ao longo do ciclo e entre as classes de altitude; as áreas mais altas apresentaram maiores déficits quando comparadas às áreas de várzea. Foi possível ainda visualizar a migração dos pixels de soja dentro do triângulo evaporativo como consequência da fase de desenvolvimento da cultura e das condições hídricas. Palavras-chave: déficit hídrico, agricultura, Landsat 8-OLI.  SCHIRMBECK, L. W.; FONTANA, D. C.; SCHIRMBECK, J.; MENGUE, V.P. TVDI INDEX AND HAND MODEL FOR WATER CONDITION DESCRIPTION  2 ABSTRACT This work aims to evaluate the suitability of the Temperature Vegetation Dryness Index (TVDI), achieved through an orbital remote sensing system used to describe the condition of the water to be used on soybean crops in the South Region of Brazil. The Landsat 8-OLI satellite images were gathered from the USGS (United States Geological Survey) database of three different dates during the soybean crop cycle (December 5th, 2014 - implementation, January 6th, 2015 - beginning of growth and February 7th, 2015 - full vegetative growth). The soybean crop area was mapped using digital classification (maximum likelihood method) and validated with field data. The total mapped area was stratified into two classes: floodplain areas and high areas, using the HAND (Height Above the Nearest Drainage) model. To make the comparison between dates possible, TVDI was determined using a single triangle for all the three dates together, established using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and surface temperature (TS) data, which was estimated using Split-window algorithm. TVDI allowed us to differentiate the water conditions during the soybean crop cycle and between the two altitude classes; the higher areas presented larger deficits when compared to the floodplain areas. It was also possible to observe the migration of the soybean pixels within the evaporative triangle as a consequence of the crop’s development stage and the water conditions. Keywords: water deficit, agriculture, Landsat 8-OLI. 

scholarly journals Estudo da correlação entre a temperatura da superfície dos oceanos Atlântico e Pacífico e o NDVI, no Rio Grande do Sul

2005 ◽  
Vol 9 (4) ◽  
pp. 520-526 ◽  
Author(s):  
Julio R. Marques ◽  
Denise Fontana ◽  
Ricardo W. Mello
Keyword(s):  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Rio Grande ◽  
Rio Grande Do Sul

Parte da variabilidade interanual da precipitação pluvial e da temperatura do ar no Estado do Rio Grande do Sul, está associada à variabilidade da Temperatura da Superfície do Mar (TSM) dos oceanos Pacífico e Atlântico; este conhecimento é de grande relevância, dada a importância desses elementos sobre o crescimento vegetal. Objetivou-se através deste trabalho, avaliar a correlação entre a TSM, em regiões dos dois oceanos, e a cobertura vegetal no Rio Grande do Sul; para isto, utilizaram-se imagens de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) obtidas do satélite NOAA, e dados de TSM médio mensal, obtidos do NCEP e NCAR. Os dados de TSM do Oceano Pacífico equatorial e do Oceano Atlântico subtropical foram correlacionados aos de NDVI no Estado, mensalmente, de forma simultânea e com defasagem de 1, 2 e 3 meses. Verificou-se haver associação entre a TSM dos oceanos Pacífico e Atlântico e o NDVI, no Estado do Rio Grande do Sul, a qual é dependente da época do ano e da região do Estado. O NDVI se correlacionou com a TSM no Oceano Pacífico equatorial durante o verão, enquanto para o período de inverno e primavera é a TSM do Oceano Atlântico subtropical que apresenta maior correlação.

scholarly journals Identification of croplands of winter cereals in Rio Grande do Sul state, Brazil, through unsupervised classification of normalized difference vegetation index images

2013 ◽  
Vol 33 (4) ◽  
pp. 883-895 ◽  
Author(s):  
Amanda H. Junges ◽  
Denise C. Fontana ◽  
Daniele G. Pinto
Keyword(s):  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Rio Grande ◽  
Unsupervised Classification ◽  
Grain Production ◽  
Rio Grande Do Sul ◽  
Winter Cereal ◽  
Winter Cereals ◽  
Temporal Profiles

This study aimed to propose methods to identify croplands cultivated with winter cereals in the northern region of Rio Grande do Sul State, Brazil. Thus, temporal profiles of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) from MODIS sensor, from April to December of the 2000 to 2008, were analyzed. Firstly, crop masks were elaborated by subtracting the minimum NDVI image (April to May) from the maximum NDVI image (June to October). Then, an unsupervised classification of NDVI images was carried out (Isodata), considering the crop mask areas. According to the results, crop masks allowed the identification of pixels with greatest green biomass variation. This variation might be associated or not with winter cereals areas established to grain production. The unsupervised classification generated classes in which NDVI temporal profiles were associated with water bodies, pastures, winter cereals for grain production and for soil cover. Temporal NDVI profiles of the class winter cereals for grain production were in agree with crop patterns in the region (developmental stage, management standard and sowing dates). Therefore, unsupervised classification based on crop masks allows distinguishing and monitoring winter cereal crops, which were similar in terms of morphology and phenology.

scholarly journals Normalized difference vegetation index obtained by ground-based remote sensing to characterize vine cycle in Rio Grande do Sul, Brazil

2017 ◽  
Vol 41 (5) ◽  
pp. 543-553 ◽  
Author(s):  
Amanda Heemann Junges ◽  
Denise Cybis Fontana ◽  
Rafael Anzanello¹ ◽  
Carolina Bremm
Keyword(s):  
Remote Sensing ◽  
Vegetation Index ◽  
Management Practices ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Rio Grande ◽  
Biomass Accumulation ◽  
Cabernet Sauvignon ◽  
Rio Grande Do Sul ◽  
Training Systems ◽  
Single Data

ABSTRACT The normalized difference vegetation index (NDVI) obtained by remote sensing is widely used to monitor annual crops but few studies have investigated its use in perennial fruit crops. The aim of this study was to determine the temporal NDVI profile during grapevine cycle in vineyards established in horizontal training systems. NDVI data were obtained by the ground-based remote sensing Greenseeker in Chardonnay and Cabernet Sauvignon vineyards located in the Serra Gaúcha region, Rio Grande do Sul, Brazil, from September to June in the 2014/2015 and 2015/2016 vegetative seasons. The grapevine canopies were managed in horizontal training systems (T-trellis and Y-trellis). The results indicated that the temporal NDVI values varied during the grapevine cycle (0.33 to 0.85), reflecting the changing in vigor and biomass accumulation that resulted from the phenological stages and management practices. The temporal NDVI profiles were similar to both horizontal training systems. The NDVI values were higher throughout the cycle for Cabernet Sauvignon compared to Chardonnay indicating Cabernet Sauvignon as the cultivar with greater vegetative vigor. The NDVI obtained by ground-based remote sensing is a fast and non-destructive tool to monitor and characterize the canopy in real time, compiling into a single data several parameters related to vine development, like meteorological conditions and management practices that are difficult to be quantified together.

scholarly journals Condições hídricas de lavoura de soja usando sensoriamento remoto terrestre

Agrometeoros ◽  
2020 ◽  
Vol 27 (1) ◽  
Author(s):  
Lucimara Wolfarth Schirmbeck ◽  
Denise Cybis Fontana ◽  
Genei Antonio Dalmago ◽  
Juliano Schirmbeck ◽  
Paulo Roberto Vargas ◽  
...  
Keyword(s):  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Rio Grande ◽  
Rio Grande Do Sul ◽  
Dryness Index

O objetivo deste trabalho foi verificar o desempenho do índice TVDI (Temperature- Vegetation Dryness Index), obtido a partir de sensores espectrais de superfície, e compará-lo a dados de déficit hídrico determinado pelo balanço hídrico meteorológico, em lavoura de soja no noroeste do Estado do Rio Grande do Sul. O princípio de funcionamento do TVDI está ancorado na inclinação da reta de regressão linear entre o índice de vegetação e a temperatura de superfície, que representam o grau de deficiência da umidade do sistema solo/água/planta. Para o estudo foram utilizados sensores de superfície de índice de vegetação, no caso o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e de temperatura radiométrica da superfície, conectados a dataloggers, registrando medidas a cada 15 minutos. O TVDI foi comparado frente a dados de déficit e excesso hídrico obtidos por balanço hídrico meteorológico diário. No período de maior déficit o TVDI apresentou os maiores valores, indicando a restrição hídrica, coerente com o armazenamento de água no solo. As temperaturas de superfície também foram altas neste período. O TVDI estimado a partir de sensores de superfície tem sensibilidade em representar a disponibilidade hídrica da cultura e permite acompanhar o desenvolvimento da soja durante a safra.

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

Revista CERES ◽  
2013 ◽  
Vol 60 (2) ◽  
pp. 194-204 ◽  
Author(s):  
Anibal Gusso
Keyword(s):  
High Resolution ◽  
Surface Temperature ◽  
Land Surface Temperature ◽  
Land Surface ◽  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Rio Grande ◽  
Rio Grande Do Sul ◽  
Noaa Avhrr ◽  
Very High

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.

scholarly journals Série temporal de índice de vegetação sobre diferentes tipologias vegetais no Rio Grande do Sul

2013 ◽  
Vol 17 (10) ◽  
pp. 1116-1123 ◽  
Author(s):  
Tatiana M. Kuplich ◽  
Andreise Moreira ◽  
Denise C. Fontana
Keyword(s):  
Vegetation Index ◽  
Rio Grande ◽  
Rio Grande Do Sul ◽  
Enhanced Vegetation Index

Com este trabalho objetivou-se identificar a dinâmica fenológica das principais tipologias vegetais do Rio Grande do Sul, para o período de 2000 a 2010, utilizando-se dados de Enhanced Vegetation Index, através da transformada de ondaleta. A identificação da fenologia em ciclos ou padrões sazonais em séries temporais de índices de vegetação, obtidos por sensores orbitais, permite a observação de anomalias e os efeitos de mudanças climáticas ou ambientais. Um perfil temporal do Enhanced Vegetation Index foi construído para o Rio Grande do Sul e retiradas amostras para quatro tipologias vegetais: campo nativo, floresta ombrófila mista, cultivo de soja e de arroz. Essas amostras foram submetidas à transformada de ondaleta, que permitiu a decomposição da série e apresentação dos dados em relação ao tempo e frequência com que os eventos fenológicos ocorreram. Os dados apresentaram regularidade na dinâmica das tipologias vegetais testadas, com ciclos anuais de maior vigor e crescimento vegetal nas estações de primavera e verão e menor no outono e inverno.

scholarly journals Surveillance along the Rio Grande during the 2020 Vesicular Stomatitis Outbreak Reveals Spatio-Temporal Dynamics of and Viral RNA Detection in Black Flies

Pathogens ◽  
2021 ◽  
Vol 10 (10) ◽  
pp. 1264
Author(s):  
Katherine I. Young ◽  
Federico Valdez ◽  
Christina Vaquera ◽  
Carlos Campos ◽  
Lawrence Zhou ◽  
...  
Keyword(s):  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Temporal Dynamics ◽  
Rio Grande ◽  
Maximum Temperature ◽  
Black Flies ◽  
Southern Mexico ◽  
Black Fly ◽  
The Usa ◽  
Vesicular Stomatitis

Vesicular stomatitis virus (VSV) emerges periodically from its focus of endemic transmission in southern Mexico to cause epizootics in livestock in the US. The ecology of VSV involves a diverse, but largely undefined, repertoire of potential reservoir hosts and invertebrate vectors. As part of a larger program to decipher VSV transmission, we conducted a study of the spatiotemporal dynamics of Simulium black flies, a known vector of VSV, along the Rio Grande in southern New Mexico, USA from March to December 2020. Serendipitously, the index case of VSV-Indiana (VSIV) in the USA in 2020 occurred at a central point of our study. Black flies appeared soon after the release of the Rio Grande’s water from an upstream dam in March 2020. Two-month and one-year lagged precipitation, maximum temperature, and vegetation greenness, measured as Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), were associated with increased black fly abundance. We detected VSIV RNA in 11 pools comprising five black fly species using rRT-PCR; five pools yielded a VSIV sequence. To our knowledge, this is the first detection of VSV in the western US from vectors that were not collected on premises with infected domestic animals.

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