TY - JOUR AU - CHECHI, LEONARDO AU - PETRY, MIRTA TERESINHA AU - OLIVEIRA, ZANANDRA BOFF DE AU - DANTAS, MAX KLEBER LAURENTINO AU - SILVA, CLARISSA MORAES DA AU - GONÇALVES, ANDRESSA FUZER PY - 2021/11/18 Y2 - 2024/03/29 TI - ESTIMATIVA DO ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR E DA FRAÇÃO DE COBERTURA DO SOLO NAS CULTURAS DE MILHO E SOJA USANDO NDVI JF - IRRIGA JA - R_I VL - 26 IS - 3 SE - Artigos DO - 10.15809/irriga.2021v26n3p620-637 UR - https://irriga.fca.unesp.br/index.php/irriga/article/view/4445 SP - 620-637 AB - <p>ESTIMATIVA DO ÍNDICE DE ÁREA FOLIAR E DA FRAÇÃO DE COBERTURA DO SOLO NAS CULTURAS DE MILHO E SOJA USANDO NDVI<sup>1</sup></p><p> </p><p> </p><p><strong>LEORNARDO CHECHI<sup>2</sup>; MIRTA TERESINHA PETRY<sup>3</sup>; ZANANDRA BOFF DE OLIVEIRA<sup>4</sup>; MAX KLEBER LAURENTINO DANTAS<sup>5</sup>; CLARISSA MORAES DA SILVA<sup>6</sup> E ANDRESSA FUZER GONÇALVES<sup>7</sup></strong></p><p> </p><p><em><sup>1</sup></em><em> Parte do trabalho de dissertação de Mestrado do primeiro autor - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola – UFSM</em></p><p><em><sup> 2 </sup></em><em>Eng. Agrônomo, Mestre em Engenharia Agrícola, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, UFSM, Avenida Roraima, nº1000, Bairro Camobi, Santa Maria, RS, Brasil, CEP: 97195-000, leonardo.chechi@gmail.com</em></p><p><em><sup>3  </sup></em><em>Eng. Agrônoma, Doutora, Professora do Departamento de Engenharia Rural, UFSM, Avenida Roraima, nº1000, Bairro Camobi, Santa Maria, RS, Brasil, CEP: 97195-000, mirta.petry@gmail.com</em></p><p><em><sup>4</sup></em><em> Eng. Agrícola, Doutora, Coordenadoria acadêmica Curso de Engenharia Agrícola, Campus da UFSM de Cachoeira do Sul. Rod. Taufik Germano, n.3013, Bairro Passo D’Areia, Cachoeira do Sul, RS, Brasil, CEP: 96503-205, zanandraboff@gmail.com. </em></p><p><em><sup>5 </sup></em><em>Eng. Agrônomo, Doutor em Ciência do Solo, UFSM, Avenida Roraima, nº1000, Bairro Camobi, Santa Maria, RS, Brasil, CEP: 97195-000, maxdantas22@gmail.com.</em></p><p><em><sup>6</sup></em><em> Eng. Agrícola, Aluna de Mestrado do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola, UFSM, Avenida Roraima, nº1000, Bairro Camobi, Santa Maria, RS, Brasil, CEP: 97195-000, clarissamoraes37@outlook.com.</em></p><p><em><sup>7</sup></em><em> Acadêmica Curso de Agronomia, UFSM, Avenida Roraima, nº1000, Bairro Camobi, Santa Maria, RS, Brasil, CEP: 97195-000, dessa.fuzer@gmail.com.</em></p><p> </p><p> </p><h1><a name="_Toc15135710"></a>1 RESUMO</h1><p> </p><p>Técnicas de sensoriamento remoto são utilizadas para avaliar mudanças na paisagem, como a fenologia, índice de área foliar (IAF), altura de plantas e fração de cobertura do solo (f<sub>c</sub>). Os índices de vegetação (VI) têm sido relacionados às características biofísicas das culturas, como o IAF e a f<sub>c</sub>. Assim, o NDVI (<em>Normalized Difference Vegetation Index</em>) tem sido utilizado para verificar a dinâmica da vegetação durante o ciclo de cultivo. Nesse estudo, o NDVI foi usado para estimar a f<sub>c</sub> e o IAF das culturas soja e milho, visando monitorar o estado atual da vegetação para avaliações das necessidades hídricas das culturas. Observações à campo do IAF e f<sub>c</sub> foram realizadas em intervalos de aproximadamente 8 dias. O NDVI foi derivado de imagens do satélite Sentinel (sensores 2A e 2B) e processado na biblioteca <em>open-source</em> do <em>Google Earth Engine</em>. Observou-se elevado ajuste entre os valores observados e simulados, com valores de b<sub>0</sub> próximos a 1,00, R² &gt; 0,99 e RMSE variando de 0,02 a 0,05 para a f<sub>c</sub> e de 0,29 a 0,61 para o IAF, indicando que os modelos propostos foram eficientes no monitoramento dessas variáveis biofísicas.</p><p> </p><h1>Palavras-chave: Sentinel, Google Engine, índices de vegetação, IAF.</h1><p> </p><p> </p><p><strong>CHECHI, L., PETRY, M.T., OLIVEIRA, Z. B., DANTAS, M. K. L., SILVA, C. M.; GONÇALVES, A. F.</strong></p><p>ESTIMATION OF LEAF AREA INDEX AND FRACTON OF GROUND COVER OF CORN AND SOYBEAN CROPS USING NDVI</p><p> </p><h1>2 ABSTRACT</h1><p> </p><p>Remote sensing techniques are used to assess changes in the landscape, such as phenology, leaf area index (LAI), plant height, and the fraction of ground cover (f<sub>c</sub>). Vegetation indices (VI) have been related to biophysical characteristics of crops, such as LAI and f<sub>c</sub>. Thus, the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) has been used to monitor vegetation dynamics throughout the crop development cycle. In this study, the NDVI was used to estimate the f<sub>c</sub> and LAI of soybeans and corn crops, aiming to monitor the actual condition of the vegetation for crop water requirement assessments. Field observations of the LAI and f<sub>c</sub> were carried out at intervals of approximately eight days. The NDVI used to estimate the f<sub>c</sub> and LAI were derived from images of the Sentinel satellite (sensors 2A and 2B) and processed in the open-source Google Earth Engine library. A excellent fit between the observed and simulated values was observed, with values of b<sub>0</sub> close to 1.00, R² &gt; 0.99, and RMSE ranging from 0.02 to 0.05 for fc and from 0.29 to 0.61 for LAI, indicating that the proposed models were efficient in the monitoring of these biophysical variables.</p><p> </p><p><strong>Keywords: </strong>Sentinel, Google Engine, vegetation indices, LAI.</p> ER -