Índices de vegetação do Sensoriamento Remoto para processamento de imagens na faixa do visível (RGB)

  • Freire-Silva J
  • Paz Y
  • Lima-Silva P
  • et al.
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Abstract

É de extrema relevância entender o comportamento da vegetação para o planejamento e tomada de decisão no que se refere as áreas para plantio, uso adequado de recursos hídricos, irrigação e acompanhamento de dinâmicas vegetacionais, por exemplo. Neste sentido, o Sensoriamento Remoto (SR) vem sendo um relevante suporte para o monitoramento de ecossistemas, uma vez que se observa diversas pesquisas envolvendo a aplicação desta técnica através de diferentes algoritmos matemáticos intitulados índices. Os novos satélites, os veículos não tripulados e as câmeras de alta resolução que mantém produtos na faixa do visível (RGB) trazem novas perspectivas para a atuação do SR na vegetação, sobretudo na agricultura; assim, foi desenvolvido ao longo dos anos índices que possibilitasse a detecção da vegetação nas faixas espectrais visíveis e dessa forma, facilitando processos agropastoris, de agricultura de precisão e no barateamento do SR como um todo. Deste modo, este trabalho tem como objetivo uma revisão acerca dos índices de vegetação para o processamento na faixa RGB. A partir da revisão, verifica-se a procedência de quinze índices RGB, sendo concebidos por necessidades e equipamentos diversos, onde todos alcançam satisfatoriedade competida. Contata-se que os índices desenvolvidos melhoraram em significância as análises do SR, e que essas melhorias acarretaram novos aprendizados que contribuíram diretamente para o estudo dos ecossistemas, especialmente os ambientes vegetacionais. O dinamismo do SR o faz chamariz de inovação, em que, através das exigências e de demandas atuais, novos índices poderão ser criados contribuindo na manutenção e provimento de atividades sociais, econômicas e ecológicas.

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Freire-Silva, J., Paz, Y. M., Lima-Silva, P. P., Pereira, J. A. dos S., & Candeias, A. L. B. (2019). Índices de vegetação do Sensoriamento Remoto para processamento de imagens na faixa do visível (RGB). Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 9(4), 228–239. https://doi.org/10.29150/jhrs.v9.4.p228-239

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