# Fórmulas de índices multiespectrais As fórmulas de índices abaixo utilizam uma combinação dos intervalos de transmissão média do filtro Survey3:
Cor do filtro Survey3Survey3 Nome do filtroIntervalo de transmissão (FWHM)Transmissão média
BlueNGB - Blue468-483 nm475 nm
CyanOCN - Cyan476-512 nm494 nm
GreenRGN | NGB - Green543-558 nm547 nm
OrangeOCN - Orange598-640 nm619 nm
RedRGN - Red653-668 nm661 nm
RedEdgeRe - RedEdge712-735 nm724 nm
NIR1OCN - NIR1798-848 nm823 nm
NIR2RGN | NGB | NIR - NIR2835-865 nm850 nm
Quando estas fórmulas são utilizadas, o nome pode terminar em "\\\_1" ou "\\\_2", o que corresponde ao filtro NIR, NIR1 ou NIR2 que foi utilizado. *** ## EVI - Índice de Vegetação Melhorado Este índice foi originalmente desenvolvido para ser utilizado com dados MODIS como uma melhoria em relação ao NDVI, otimizando o sinal de vegetação em áreas de elevado índice de área foliar (LAI). É mais útil em regiões com valores elevados de LAI, onde o NDVI pode saturar. Utiliza a região de refletância azul para corrigir os sinais de fundo do solo e para reduzir as influências atmosféricas, incluindo a dispersão de aerossóis. $$ EVI = 2.5 \* {(NIR - Red) \over (NIR + 6 \* Red - 7.5 \* Blue + 1)} $$ Os valores de EVI devem variar entre 0 e 1 para os píxeis de vegetação. Elementos brilhantes, como nuvens e edifícios brancos, juntamente com elementos escuros, como a água, podem resultar em valores de píxeis anómalos numa imagem EVI. Antes de criar uma imagem EVI, deve-se mascarar as nuvens e as características 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. $$ FCI1 = Red \* RedEdge $$ As 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. $$ FCI2 = Red \* NIR $$ As áreas florestadas apresentarão valores FCI2 mais baixos devido à menor refletância das árvores e à presença de sombras no interior 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.* *** ## GEMI - Índice de Monitorização Ambiental Global Este índice de vegetação não linear é utilizado para a monitorização ambiental global a partir de imagens de satélite e procura corrigir os efeitos atmosféricos. É semelhante ao NDVI, mas é menos sensível aos efeitos atmosféricos. É afetado pelo solo nu; por isso, não é recomendado para utilização em áreas de vegetação escassa ou moderadamente densa. $$ GEMI = eta (1 - 0.25 \* eta) - {Red - 0.125 \over 1 - Red} $$ Onde: $$ eta = {2(NIR^{2}-Red^{2}) + 1.5 \* NIR + 0.5 \* Red \over NIR + Red + 0.5} $$ *Referência: Pinty, B., e M. Verstraete. GEMI: um Índice Não-Linear para Monitorizar 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 - \[Green - \gamma(Blue - Red)] \over NIR + \[Green - \gamma(Blue - Red)] } $$ A constante gama é uma função de ponderação que depende das condições dos aerossóis na atmosfera. O ENVI utiliza um valor de 1,7, que é o valor recomendado por Gitelson, Kaufman e Merzylak (1996, página 296). *Referência: Gitelson, A., Y. Kaufman e M. Merzylak. «Use of a Green Channel in Remote Sensing of Global Vegetation from EOS-MODIS.» Remote Sensing of Environment 58 (1996): 289-298.* *** ## GCI - Green Índice de clorofila Este índice é utilizado para estimar o teor de clorofila nas folhas de uma vasta gama de espécies vegetais. $$ GCI = {NIR \over Green} - 1 $$ A disponibilidade de comprimentos de onda largos e verdes permite uma melhor previsão do teor de clorofila, ao mesmo tempo que proporciona maior sensibilidade e uma relação sinal-ruído mais elevada. *Referência: Gitelson, A., Y. Gritz e M. Merzlyak. «Relações entre o teor de clorofila nas folhas e a refletância espectral e algoritmos para avaliação não destrutiva da clorofila em folhas de plantas superiores.» Journal of Plant Physiology 160 (2003): 271-282.* *** ## Índice de folhas GLI - Green Este índice foi originalmente concebido para utilização com uma câmara digital RGB para medir a cobertura de trigo, em que os números digitais (DNs) de vermelho, verde e azul variam entre 0 e 255. $$ GLI = {(Green - Red) + (Green - Blue) \over (2 \* Green) + Red + Blue } $$ Os valores do GLI variam de -1 a +1. Os valores negativos representam o solo e características não vivas, enquanto os valores positivos representam folhas verdes e caules. *Referência: Louhaichi, M., M. Borman e D. Johnson. «Plataforma Espacialmente Localizada e Fotografia Aérea para Documentação dos Impactos do Pastoreio no Trigo.» Geocarto International 16, n.º 1 (2001): 65-70.* *** ## GNDVI - Green Índice de Vegetação por Diferença Normalizada Este índice é semelhante ao NDVI, exceto que mede o espectro verde de 540 a 570 nm em vez do espectro vermelho. Este índice é mais sensível à concentração de clorofila do que o NDVI. $$ GNDVI = {(NIR - Green) \over (NIR + Green) } $$ *Referência: Gitelson, A., e M. Merzlyak. «Remote Sensing of Chlorophyll Concentration in Higher Plant Leaves.» Advances in Space Research 22 (1998): 689-692.* *** ## GOSAVI - Green Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Otimizado Este índice foi originalmente concebido com fotografia a cores no infravermelho para prever as necessidades de azoto do milho. É semelhante ao OSAVI, mas substitui a banda verde pela vermelha. $$ GOSAVI = {NIR - Green \over NIR + Green + 0.16) } $$ *Referência: Sripada, R., et al. «Determinação das necessidades de azoto durante a época de cultivo do milho utilizando fotografia aérea a infravermelho colorido.» Tese de doutoramento, Universidade Estadual da Carolina do Norte, 2005.* *** ## GRVI - Índice de vegetação da relação Green Este índice é sensível às taxas de fotossíntese nas copas das árvores, uma vez que as refletâncias verde e vermelha são fortemente influenciadas pelas alterações nos pigmentos foliares. $$ GRVI = {NIR \over Green } $$ *Referência: Sripada, R., et al. «Fotografia aérea a cores no infravermelho para determinar as necessidades de azoto no início da época no milho.» Agronomy Journal 98 (2006): 968-977.* *** ## GSAVI - Green Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Este índice foi originalmente concebido com fotografia a cores no infravermelho para prever as necessidades de azoto do milho. É semelhante ao SAVI, mas substitui a banda verde pela vermelha. $$ GSAVI = 1.5 \* {(NIR - Green) \over (NIR + Green + 0.5) } $$ *Referência: Sripada, R., et al. «Determining In-Season Nitrogen Requirements for Corn Using Aerial Color-Infrared Photography.» Tese de doutoramento, Universidade Estadual da Carolina do Norte, 2005.* *** ## LAI - Índice de Área Folhosa Este índice é utilizado para estimar a cobertura foliar e para prever o crescimento e o rendimento das culturas. O ENVI calcula o LAI verde utilizando a seguinte fórmula empírica de Boegh et al (2002): $$ LAI = 3.618 \* EVI - 0.118 $$ Onde EVI é: $$ EVI = 2.5 \* {(NIR - Red) \over (NIR + 6 \* Red - 7.5 \* Blue + 1)} $$ Valores elevados de LAI variam tipicamente entre aproximadamente 0 e 3,5. No entanto, quando a cena contém nuvens e outras características brilhantes que produzem píxeis saturados, os valores de LAI podem exceder 3,5. Idealmente, deve-se mascarar as nuvens e os elementos brilhantes da cena antes de criar uma imagem LAI. *Referência: Boegh, E., H. Soegaard, N. Broge, C. Hasager, N. Jensen, K. Schelde e A. Thomsen. «Dados multiespectrais aéreos para quantificar o índice de área foliar, a concentração de azoto e a eficiência fotossintética na agricultura.» Remote Sensing of Environment 81, n.º 2-3 (2002): 179-193.* *** ## LCI - Índice de clorofila foliar Este índice é utilizado para estimar o teor de clorofila em plantas superiores, sendo sensível à variação na refletância causada pela absorção da clorofila. $$ LCI = {NIR2 - RedEdge \over NIR2 + Red} $$ *Referência: Datt, B. «Remote Sensing of Water Content in Eucalyptus Leaves.» Journal of Plant Physiology 154, n.º 1 (1999): 30-36.* *** ## MNLI - Índice Não-Linear Modificado Este índice é um aprimoramento do Índice Não-Linear (NLI) que incorpora o Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI) para levar em conta o fundo do solo. O ENVI utiliza um valor de fator de ajuste de fundo da copa (*L*) de 0,5. $$ MNLI = {(NIR^{2} - Red) \* (1 + L) \over (NIR^{2} + Red + L) } $$ *Referência: Yang, Z., P. Willis e R. Mueller. «Impact of Band-Ratio Enhanced AWIFS Image to Crop Classification Accuracy.» Atas do Simpósio de Teledeteção Pecora 17 (2008), Denver, CO.* *** ## MSAVI2 - Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Modificado 2 Este índice é uma versão mais simples do índice MSAVI proposto por Qi et al. (1994), que melhora o Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI). Reduz o ruído do solo e aumenta a gama dinâmica do sinal da vegetação. O MSAVI2 baseia-se num método indutivo que não utiliza um valor *L* constante (como no SAVI) para destacar a vegetação saudável. $$ MSAVI2 = {2 \* NIR + 1 - \sqrt{(2 \* NIR + 1)^{2} - 8(NIR - Red)} \over 2} $$ *Referência: Qi, J., A. Chehbouni, A. Huete, Y. Kerr e S. Sorooshian. «A Modified Soil Adjusted Vegetation Index.» Remote Sensing of Environment 48 (1994): 119-126.* *** ## NDRE - Diferença Normalizada RedEdge Este índice é semelhante ao NDVI, mas compara o contraste entre o NIR e o RedEdge, em vez do Red, o que frequentemente deteta o stress da vegetação mais cedo. $$ NDRE = {NIR - RedEdge \over NIR + RedEdge } $$ *** ## NDVI - Índice de Vegetação por Diferença Normalizada Este índice é uma medida de vegetação verde e saudável. A combinação da sua formulação de diferença normalizada com a utilização das regiões de maior absorção e refletância da clorofila torna-o robusto numa ampla gama de condições. No entanto, pode saturar-se em condições de vegetação densa quando o LAI se torna elevado. $$ NDVI = {NIR - Red \over NIR + Red } $$ O valor deste índice varia entre -1 e 1. O intervalo comum para vegetação verde é de 0,2 a 0,8. *Referência: Rouse, J., R. Haas, J. Schell e D. Deering. Monitorização de Sistemas de Vegetação nas Grandes Planícies com o ERTS. Terceiro Simpósio ERTS, NASA (1973): 309-317.* *** ## NLI - Índice Não Linear Este índice pressupõe que a relação entre muitos índices de vegetação e parâmetros biofísicos da superfície é não linear. Ele lineariza relações com parâmetros da superfície que tendem a ser não lineares. $$ NLI = {NIR^{2} - Red \over NIR^{2} + Red } $$ *Referência: Goel, N. e W. Qin. «Influências da arquitetura da copa nas relações entre vários índices de vegetação e o LAI e o Fpar: uma simulação computacional.» Remote Sensing Reviews 10 (1994): 309-347.* *** ## OSAVI - Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Otimizado Este índice baseia-se no Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI). Utiliza um valor padrão de 0,16 para o fator de ajuste de fundo da copa. Rondeaux (1996) determinou que este valor proporciona maior variação do solo do que o SAVI para baixa cobertura vegetal, ao mesmo tempo que demonstra maior sensibilidade a coberturas vegetais superiores a 50%. Este índice é mais adequado para áreas com vegetação relativamente esparsa, onde o solo é visível através da copa das árvores. $$ 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 = {(NIR- Red) \over \sqrt{(NIR + Red)} } $$ *Referência: Roujean, J., e F. Breon. «Estimating PAR Absorbed by Vegetation from Bidirectional Reflectance Measurements.» Remote Sensing of Environment 51 (1995): 375-384.* *** ## SAVI - Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Este índice é semelhante ao NDVI, mas suprime os efeitos dos píxeis de solo. Utiliza um fator de ajuste de fundo da copa, *L*, que é uma função da densidade da vegetação e requer frequentemente conhecimento prévio das quantidades de vegetação. Huete (1988) sugere um valor ótimo de *L*=0,5 para ter em conta as variações de fundo do solo de primeira ordem. Este índice é mais adequado para áreas com vegetação relativamente esparsa, onde o solo é visível através da copa das árvores. $$ SAVI = {1.5 \* (NIR- Red) \over (NIR + Red + 0.5) } $$ *Referência: Huete, A. «A Soil-Adjusted Vegetation Index (SAVI).» Remote Sensing of Environment 25 (1988): 295-309.* *** ## TDVI - Índice de Vegetação por Diferença Transformada Este índice é útil para monitorizar a cobertura vegetal em ambientes urbanos. Não satura como o NDVI e o SAVI. $$ TDVI = 1.5 \* {(NIR- Red) \over \sqrt{NIR^{2} + Red + 0.5} } $$ *Referência: Bannari, A., H. Asalhi e P. Teillet. «Índice de Vegetação por Diferença Transformada (TDVI) para o Mapeamento da Cobertura Vegetal» em Atas do Simpósio de Geociências e Sensoriamento Remoto, IGARSS '02, IEEE International, Volume 5 (2002).* *** ## VARI - Índice Visível Resistente à Atmosfera Este índice baseia-se no ARVI e é utilizado para estimar a fração de vegetação numa cena com baixa sensibilidade aos efeitos atmosféricos. $$ VARI = {Green - Red \over Green + Red - Blue } $$ *Referência: Gitelson, A., et al. «Vegetation and Soil Lines in Visible Spectral Space: A Concept and Technique for Remote Estimation of Vegetation Fraction». International Journal of Remote Sensing 23 (2002): 2537−2562.* *** ## WDRVI - Índice de Vegetação de Ampla Gama Dinâmica Este índice é semelhante ao NDVI, mas utiliza um coeficiente de ponderação (*a*) para reduzir a disparidade entre as contribuições dos sinais do infravermelho próximo e do vermelho para o NDVI. O WDRVI é particularmente eficaz em cenas com densidade de vegetação moderada a elevada, quando o NDVI excede 0,6. O NDVI tende a estabilizar-se quando a fração de vegetação e o índice de área foliar (LAI) aumentam, enquanto o WDRVI é mais sensível a uma gama mais ampla de frações de vegetação e a alterações no LAI. $$ WDRVI = {(\alpha \* NIR- Red) \over (\alpha \* NIR + Red)} $$ O coeficiente de ponderação (*a*) pode variar entre 0,1 e 0,2. Um valor de 0,2 é recomendado por Henebry, Viña e Gitelson (2004). *Referências* *Gitelson, A. «Índice de Vegetação de Ampla Gama Dinâmica para Quantificação Remota das Características Biofísicas da Vegetação.» Journal of Plant Physiology 161, n.º 2 (2004): 165-173.* *Henebry, G., A. Viña e A. Gitelson. «The Wide Dynamic Range Vegetation Index and its Potential Utility for Gap Analysis.» Gap Analysis Bulletin 12: 50-56.*