Fórmulas de índices multiespectrais

This page lists some multispectral indices that Chloros uses

As fórmulas de índices abaixo utilizam uma combinação das faixas de transmissão média do filtro Survey3:

Cor do filtro Survey3
Survey3 Nome do filtro
Faixa de transmissão (FWHM)
Transmissão média

Blue

NGB - Blue

468-483 nm

475 nm

Cyan

OCN - Cyan

476-512 nm

494 nm

Green

RGN | NGB - Green

543-558 nm

547 nm

Orange

OCN - Orange

598-640 nm

619 nm

Red

RGN - Red

653-668 nm

661 nm

RedEdge

Re - RedEdge

712-735 nm

724 nm

NIR1

OCN - NIR1

798-848 nm

823 nm

NIR2

RGN | NGB | NIR - NIR2

835-865 nm

850 nm

Quando essas fórmulas são usadas, o nome pode terminar em "\_1" ou "\_2", o que corresponde ao filtro NIR, seja NIR1 ou NIR2, que foi utilizado.


EVI - Índice de Vegetação Aprimorado

Este índice foi originalmente desenvolvido para uso com dados MODIS como uma melhoria em relação ao NDVI, otimizando o sinal de vegetação em áreas de alto índice de área foliar (LAI). É mais útil em regiões com alto LAI, onde o NDVI pode saturar. Ele utiliza a região de refletância azul para corrigir sinais de fundo do solo e reduzir influências atmosféricas, incluindo a dispersão de aerossóis.

EVI=2.5(NIRRed)(NIR+6Red7.5Blue+1)EVI = 2.5 * {(NIR - Red) \over (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1)}

Os valores de EVI devem variar de 0 a 1 para pixels de vegetação. Elementos brilhantes, como nuvens e edifícios brancos, juntamente com elementos escuros, como água, podem resultar em valores de pixel anômalos em uma imagem EVI. Antes de criar uma imagem EVI, deve-se mascarar as nuvens e os elementos brilhantes da imagem de refletância e, opcionalmente, aplicar um limiar aos valores dos pixels de 0 a 1.

Referência: Huete, A., et al. "Overview of the Radiometric and Biophysical Performance of the MODIS Vegetation Indices." Remote Sensing of Environment 83 (2002):195–213.


FCI1 - Índice de Cobertura Florestal 1

Este índice distingue as copas das árvores de outros tipos de vegetação utilizando imagens de refletância multiespectral que incluem uma banda de borda vermelha.

FCI1=RedRedEdgeFCI1 = Red * RedEdge

Áreas florestadas apresentarão valores mais baixos de FCI1 devido à menor refletância das árvores e à presença de sombras dentro da copa.

Referência: Becker, Sarah J., Craig S.T. Daughtry e Andrew L. Russ. "Índices robustos de cobertura florestal para imagens multiespectrais." Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 84.8 (2018): 505-512.


FCI2 - Índice de Cobertura Florestal 2

Este índice distingue as copas das árvores de outros tipos de vegetação utilizando imagens de refletância multiespectral que não incluem uma banda de borda vermelha.

FCI2=RedNIRFCI2 = Red * NIR

As áreas florestadas terão valores FCI2 mais baixos devido à menor refletância das árvores e à presença de sombras na copa.

Referência: Becker, Sarah J., Craig S.T. Daughtry e Andrew L. Russ. "Índices robustos de cobertura florestal para imagens multiespectrais." Photogrammetric Engineering & Remote Sensing 84.8 (2018): 505-512.


GEMI - Índice de Monitoramento Ambiental Global

Este índice de vegetação não linear é utilizado para monitoramento ambiental global a partir de imagens de satélite e busca corrigir os efeitos atmosféricos. É semelhante ao NDVI, mas é menos sensível aos efeitos atmosféricos. É afetado pelo solo descoberto; portanto, não é recomendado para uso em áreas de vegetação esparsa ou moderadamente densa.

GEMI=eta(10.25eta)Red0.1251RedGEMI = eta (1 - 0.25 * eta) - {Red - 0.125 \over 1 - Red}

Onde:

eta=2(NIR2Red2)+1.5NIR+0.5RedNIR+Red+0.5eta = {2(NIR^{2}-Red^{2}) + 1.5 * NIR + 0.5 * Red \over NIR + Red + 0.5}

Referência: Pinty, B., e M. Verstraete. GEMI: um Índice Não-Linear para Monitorar a Vegetação Global a partir de Satélites. Vegetation 101 (1992): 15-20.


GARI - Green Índice Resistente à Atmosfera

Este índice é mais sensível a uma ampla gama de concentrações de clorofila e menos sensível aos efeitos atmosféricos do que o NDVI.

GARI=NIR[Greenγ(BlueRed)]NIR+[Greenγ(BlueRed)]GARI = {NIR - [Green - \gamma(Blue - Red)] \over NIR + [Green - \gamma(Blue - Red)] }

A constante gama é uma função de ponderação que depende das condições dos aerossóis na atmosfera. O ENVI utiliza um valor de 1,7, que é o valor recomendado por Gitelson, Kaufman e Merzylak (1996, página 296).

Referência: Gitelson, A., Y. Kaufman e M. Merzylak. "Use of a Green Channel in Remote Sensing of Global Vegetation from EOS-MODIS." Remote Sensing of Environment 58 (1996): 289-298.


GCI - Green Índice de clorofila

Este índice é utilizado para estimar o teor de clorofila nas folhas em uma ampla variedade de espécies vegetais.

GCI=NIRGreen1GCI = {NIR \over Green} - 1

A disponibilidade de comprimentos de onda amplos e verdes permite uma melhor previsão do teor de clorofila, ao mesmo tempo em que proporciona maior sensibilidade e uma relação sinal-ruído mais elevada.

Referência: Gitelson, A., Y. Gritz e M. Merzlyak. “Relações entre o teor de clorofila foliar e a refletância espectral e algoritmos para avaliação não destrutiva da clorofila em folhas de plantas superiores.” Journal of Plant Physiology 160 (2003): 271-282.


Índice de Folhas GLI - Green

Este índice foi originalmente projetado para uso com uma câmera digital RGB para medir a cobertura de trigo, onde os números digitais (DNs) de vermelho, verde e azul variam de 0 a 255.

GLI=(GreenRed)+(GreenBlue)(2Green)+Red+BlueGLI = {(Green - Red) + (Green - Blue) \over (2 * Green) + Red + Blue }

Os valores do GLI variam de -1 a +1. Valores negativos representam o solo e características não vivas, enquanto valores positivos representam folhas verdes e caules.

Referência: Louhaichi, M., M. Borman e D. Johnson. "Plataforma Espacialmente Localizada e Fotografia Aérea para Documentação dos Impactos do Pastoreio no Trigo." Geocarto International 16, n.º 1 (2001): 65-70.


GNDVI - Green Índice de Vegetação por Diferença Normalizada

Este índice é semelhante ao NDVI, exceto que mede o espectro verde de 540 a 570 nm em vez do espectro vermelho. Este índice é mais sensível à concentração de clorofila do que o NDVI.

GNDVI=(NIRGreen)(NIR+Green)GNDVI = {(NIR - Green) \over (NIR + Green) }

Referência: Gitelson, A., e M. Merzlyak. “Remote Sensing of Chlorophyll Concentration in Higher Plant Leaves.” Advances in Space Research 22 (1998): 689-692.


GOSAVI - Green Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Otimizado

Este índice foi originalmente concebido com fotografia infravermelha colorida para prever as necessidades de nitrogênio do milho. É semelhante ao OSAVI, mas substitui a banda verde pela vermelha.

GOSAVI=NIRGreenNIR+Green+0.16)GOSAVI = {NIR - Green \over NIR + Green + 0.16) }

Referência: Sripada, R., et al. "Determinação das necessidades de nitrogênio durante a estação para o milho utilizando fotografia aérea infravermelha colorida." Tese de doutorado, Universidade Estadual da Carolina do Norte, 2005.


Índice de vegetação da razão GRVI - Green

Este índice é sensível às taxas de fotossíntese nas copas das florestas, uma vez que as refletâncias do verde e do vermelho são fortemente influenciadas pelas mudanças nos pigmentos foliares.

GRVI=NIRGreenGRVI = {NIR \over Green }

Referência: Sripada, R., et al. “Fotografia aérea em infravermelho colorido para determinar as necessidades de nitrogênio no início da estação no milho.” Agronomy Journal 98 (2006): 968-977.


GSAVI - Green Índice de Vegetação Ajustado ao Solo

Este índice foi originalmente concebido com fotografia infravermelha colorida para prever as necessidades de nitrogênio do milho. É semelhante ao SAVI, mas substitui a banda verde pela vermelha.

GSAVI=1.5(NIRGreen)(NIR+Green+0.5)GSAVI = 1.5 * {(NIR - Green) \over (NIR + Green + 0.5) }

Referência: Sripada, R., et al. "Determinação das Necessidades de Nitrogênio Durante a Temporada para o Milho Usando Fotografia Aérea em Infravermelho Colorido." Tese de doutorado, Universidade Estadual da Carolina do Norte, 2005.


LAI - Índice de Área Folhosa

Este índice é usado para estimar a cobertura foliar e prever o crescimento e o rendimento da cultura. O ENVI calcula o LAI verde utilizando a seguinte fórmula empírica de Boegh et al (2002):

LAI=3.618EVI0.118LAI = 3.618 * EVI - 0.118

Onde EVI é:

EVI=2.5(NIRRed)(NIR+6Red7.5Blue+1)EVI = 2.5 * {(NIR - Red) \over (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1)}

Valores altos de LAI variam tipicamente de aproximadamente 0 a 3,5. No entanto, quando a cena contém nuvens e outros elementos brilhantes que produzem pixels saturados, os valores de LAI podem exceder 3,5. O ideal é mascarar nuvens e elementos brilhantes da sua cena antes de criar uma imagem LAI.

Referência: Boegh, E., H. Soegaard, N. Broge, C. Hasager, N. Jensen, K. Schelde e A. Thomsen. “Dados multiespectrais aéreos para quantificar o índice de área foliar, a concentração de nitrogênio e a eficiência fotossintética na agricultura.” Remote Sensing of Environment 81, n.º 2-3 (2002): 179-193.


LCI - Índice de clorofila foliar

Este índice é utilizado para estimar o teor de clorofila em plantas superiores, sendo sensível à variação na refletância causada pela absorção da clorofila.

LCI=NIR2RedEdgeNIR2+RedLCI = {NIR2 - RedEdge \over NIR2 + Red}

Referência: Datt, B. “Sensoriamento remoto do teor de água em folhas de eucalipto.” Journal of Plant Physiology 154, n.º 1 (1999): 30-36.


MNLI - Índice Não Linear Modificado

Este índice é um aprimoramento do Índice Não Linear (NLI) que incorpora o Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI) para levar em conta o fundo do solo. O ENVI utiliza um valor de fator de ajuste de fundo da copa (L) de 0,5.

MNLI=(NIR2Red)(1+L)(NIR2+Red+L)MNLI = {(NIR^{2} - Red) * (1 + L) \over (NIR^{2} + Red + L) }

Referência: Yang, Z., P. Willis e R. Mueller. "Impact of Band-Ratio Enhanced AWIFS Image to Crop Classification Accuracy." Anais do Simpósio de Sensoriamento Remoto Pecora 17 (2008), Denver, CO.


MSAVI2 - Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Modificado 2

Este índice é uma versão mais simples do índice MSAVI proposto por Qi et al. (1994), que aprimora o Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI). Ele reduz o ruído do solo e aumenta a faixa dinâmica do sinal de vegetação. O MSAVI2 baseia-se em um método indutivo que não utiliza um valor L constante (como no SAVI) para destacar a vegetação saudável.

MSAVI2=2NIR+1(2NIR+1)28(NIRRed)2MSAVI2 = {2 * NIR + 1 - \sqrt{(2 * NIR + 1)^{2} - 8(NIR - Red)} \over 2}

Referência: Qi, J., A. Chehbouni, A. Huete, Y. Kerr e S. Sorooshian. "A Modified Soil Adjusted Vegetation Index." Remote Sensing of Environment 48 (1994): 119-126.


NDRE - Diferença Normalizada RedEdge

Este índice é semelhante ao NDVI, mas compara o contraste entre o NIR e o RedEdge, em vez do Red, o que frequentemente detecta o estresse da vegetação mais cedo.

NDRE=NIRRedEdgeNIR+RedEdgeNDRE = {NIR - RedEdge \over NIR + RedEdge }

NDVI - Índice de Vegetação por Diferença Normalizada

Este índice é uma medida de vegetação verde saudável. A combinação de sua formulação de diferença normalizada com o uso das regiões de maior absorção e refletância da clorofila torna-o robusto em uma ampla gama de condições. Ele pode, no entanto, saturar em condições de vegetação densa quando o LAI se torna alto.

NDVI=NIRRedNIR+RedNDVI = {NIR - Red \over NIR + Red }

O valor deste índice varia de -1 a 1. A faixa comum para vegetação verde é de 0,2 a 0,8.

Referência: Rouse, J., R. Haas, J. Schell e D. Deering. Monitoramento de Sistemas Vegetais nas Grandes Planícies com o ERTS. Terceiro Simpósio ERTS, NASA (1973): 309-317.


NLI - Índice Não Linear

Este índice pressupõe que a relação entre muitos índices de vegetação e parâmetros biofísicos da superfície é não linear. Ele lineariza relações com parâmetros da superfície que tendem a ser não lineares.

NLI=NIR2RedNIR2+RedNLI = {NIR^{2} - Red \over NIR^{2} + Red }

Referência: Goel, N. e W. Qin. “Influências da arquitetura do dossel nas relações entre vários índices de vegetação e o LAI e o Fpar: uma simulação computacional.” Remote Sensing Reviews 10 (1994): 309-347.


OSAVI - Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Otimizado

Este índice baseia-se no Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI). Ele utiliza um valor padrão de 0,16 para o fator de ajuste de fundo da copa. Rondeaux (1996) determinou que esse valor proporciona maior variação do solo do que o SAVI para baixa cobertura vegetal, ao mesmo tempo em que demonstra maior sensibilidade à cobertura vegetal superior a 50%. Este índice é mais adequado para áreas com vegetação relativamente esparsa, onde o solo é visível através da copa.

OSAVI=(NIRRed)(NIR+Red+0.16)OSAVI = {(NIR - Red) \over (NIR + Red + 0.16) }

Referência: Rondeaux, G., M. Steven e F. Baret. "Optimization of Soil-Adjusted Vegetation Indices." Remote Sensing of Environment 55 (1996): 95-107.


RDVI - Índice de Vegetação por Diferença Renormalizada

Este índice utiliza a diferença entre os comprimentos de onda do infravermelho próximo e do vermelho, juntamente com o NDVI, para destacar a vegetação saudável. É insensível aos efeitos do solo e da geometria de observação solar.

RDVI=(NIRRed)(NIR+Red)RDVI = {(NIR- Red) \over \sqrt{(NIR + Red)} }

Referência: Roujean, J., e F. Breon. "Estimativa da PAR Absorvida pela Vegetação a partir de Medições de Refletância Bidirecional." Remote Sensing of Environment 51 (1995): 375-384.


SAVI - Índice de Vegetação Ajustado pelo Solo

Este índice é semelhante ao NDVI, mas suprime os efeitos dos pixels de solo. Ele utiliza um fator de ajuste de fundo da copa, L, que é uma função da densidade da vegetação e frequentemente requer conhecimento prévio das quantidades de vegetação. Huete (1988) sugere um valor ótimo de L=0,5 para levar em conta variações de fundo do solo de primeira ordem. Este índice é mais adequado para áreas com vegetação relativamente esparsa, onde o solo é visível através da copa das árvores.

SAVI=1.5(NIRRed)(NIR+Red+0.5)SAVI = {1.5 * (NIR- Red) \over (NIR + Red + 0.5) }

Referência: Huete, A. "Um Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI)." Remote Sensing of Environment 25 (1988): 295-309.


TDVI - Índice de Vegetação por Diferença Transformada

Este índice é útil para monitorar a cobertura vegetal em ambientes urbanos. Ele não satura como o NDVI e o SAVI.

TDVI=1.5(NIRRed)NIR2+Red+0.5TDVI = 1.5 * {(NIR- Red) \over \sqrt{NIR^{2} + Red + 0.5} }

Referência: Bannari, A., H. Asalhi e P. Teillet. “Índice de Vegetação por Diferença Transformada (TDVI) para Mapeamento da Cobertura Vegetal” Em Anais do Simpósio de Geociências e Sensoriamento Remoto, IGARSS '02, IEEE International, Volume 5 (2002).


VARI - Índice Visível Resistente à Atmosfera

Este índice é baseado no ARVI e é usado para estimar a fração de vegetação em uma cena com baixa sensibilidade aos efeitos atmosféricos.

VARI=GreenRedGreen+RedBlueVARI = {Green - Red \over Green + Red - Blue }

Referência: Gitelson, A., et al. "Linhas de vegetação e solo no espaço espectral visível: um conceito e técnica para estimativa remota da fração de vegetação. International Journal of Remote Sensing 23 (2002): 2537−2562.


WDRVI - Índice de Vegetação de Ampla Faixa Dinâmica

Este índice é semelhante ao NDVI, mas utiliza um coeficiente de ponderação (a) para reduzir a disparidade entre as contribuições dos sinais do infravermelho próximo e do vermelho para o NDVI. O WDRVI é particularmente eficaz em cenas com densidade de vegetação moderada a alta, quando o NDVI excede 0,6. O NDVI tende a se estabilizar quando a fração de vegetação e o índice de área foliar (LAI) aumentam, enquanto o WDRVI é mais sensível a uma faixa mais ampla de frações de vegetação e a variações no LAI.

WDRVI=(αNIRRed)(αNIR+Red)WDRVI = {(\alpha * NIR- Red) \over (\alpha * NIR + Red)}

O coeficiente de ponderação (a) pode variar de 0,1 a 0,2. Um valor de 0,2 é recomendado por Henebry, Viña e Gitelson (2004).

Referências

Gitelson, A. "Índice de Vegetação de Ampla Faixa Dinâmica para Quantificação Remota de Características Biofísicas da Vegetação." Journal of Plant Physiology 161, n.º 2 (2004): 165-173.

Henebry, G., A. Viña e A. Gitelson. "O Índice de Vegetação de Ampla Faixa Dinâmica e sua Utilidade Potencial para Análise de Lacunas." Gap Analysis Bulletin 12: 50-56.

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