Fórmulas de índice multiespectral

This page lists some multispectral indices that Chloros uses

As fórmulas do índice abaixo utilizam uma combinação das gamas de transmissão média do filtro Survey3:

Survey3 Cor do filtro	Survey3 Nome do filtro	Intervalo 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 estas fórmulas são utilizadas, o nome pode terminar em «_1» ou «_2», o que corresponde ao filtro NIR, NIR1 ou NIR2 utilizado.

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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 LAI elevado, onde o NDVI pode saturar. Utiliza a região de refletância azul para corrigir os sinais de fundo do solo e reduzir as influências atmosféricas, incluindo a dispersão de aerossóis.

$$EVI = 2.5 * {(NIR - Red) \over (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1)}$$

Os valores EVI devem variar de 0 a 1 para pixels de vegetação. Características brilhantes, como nuvens e edifícios brancos, juntamente com características escuras, como água, podem resultar em valores de pixel anômalos em uma imagem EVI. Antes de criar uma imagem EVI, deve mascarar as nuvens e características brilhantes da imagem de refletância e, opcionalmente, definir um limite para os valores dos pixels de 0 a 1.

Referência: Huete, A., et al. «Visão geral do desempenho radiométrico e biofísico dos índices de vegetação MODIS». Remote Sensing of Environment 83 (2002):195–213.

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FCI1 - Índice de cobertura florestal 1

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

$$FCI1 = Red * RedEdge$$

As áreas florestadas terão valores FCI1 mais baixos 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.

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FCI2 - Índice de cobertura florestal 2

Este índice distingue copas de árvores de outros tipos de vegetação usando imagens de refletância multiespectral que não incluem uma faixa vermelha.

$$FCI2 = Red * NIR$$

As áreas florestadas terão valores FCI2 mais baixos 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.

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GEMI - Índice de Monitorização Ambiental Global

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

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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 do aerossol na atmosfera. O ENVI usa 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.

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GCI - Green Índice de clorofila

Este índice é usado para estimar o teor de clorofila das folhas em uma ampla variedade de espécies de plantas.

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

Ter comprimentos de onda NIR e verdes amplos proporciona uma melhor previsão do teor de clorofila, permitindo ao mesmo tempo 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.

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GLI - Green Índice foliar

Este índice foi originalmente concebido para ser utilizado com uma câmara digital RGB para medir a cobertura do trigo, onde os números digitais (DNs) vermelho, verde e azul variam de 0 a 255.

$$GLI = {(Green - Red) + (Green - Blue) \over (2 * Green) + Red + Blue }$$

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

Referência: Louhaichi, M., M. Borman e D. Johnson. «Plataforma localizada espacialmente e fotografia aérea para documentação dos impactos do pastoreio no trigo.» Geocarto International 16, n.º 1 (2001): 65-70.

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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» (Detecção remota da concentração de clorofila nas folhas de plantas superiores). Advances in Space Research 22 (1998): 689-692.

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GOSAVI - Green Índice de vegetação ajustado ao solo otimizado

Este índice foi originalmente concebido com fotografia infravermelha a cores 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 estação para o milho utilizando fotografia aérea infravermelha a cores.» Tese de doutoramento, Universidade Estadual da Carolina do Norte, 2005.

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GRVI - Green Índice de vegetação de razão

Este índice é sensível às taxas fotossintéticas nas copas das árvores, uma vez que as refletâncias verde e vermelha são fortemente influenciadas pelas alterações nos pigmentos das folhas.

$$GRVI = {NIR \over Green }$$

Referência: Sripada, R., et al. «Fotografia aérea a cores no infravermelho para determinar as necessidades de azoto no início da época do milho». Agronomy Journal 98 (2006): 968-977.

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GSAVI - Green Índice de vegetação ajustado ao solo

Este índice foi originalmente concebido com fotografia infravermelha colorida para prever as necessidades de nitrogénio 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. «Determinação das necessidades de azoto durante a estação para o milho utilizando fotografia aérea infravermelha a cores.» Tese de doutoramento, Universidade Estadual da Carolina do Norte, 2005.

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LAI - Índice de área foliar

Este índice é utilizado para estimar a cobertura foliar e prever o crescimento e o rendimento das culturas. O ENVI calcula o LAI verde usando a seguinte fórmula empírica de Boegh et al (2002):

$$LAI = 3.618 * EVI - 0.118$$

Onde EVI é:

$$EVI = 2.5 * {(NIR - Red) \over (NIR + 6 * Red - 7.5 * Blue + 1)}$$

Os valores elevados de LAI variam normalmente 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. O ideal é mascarar as nuvens e as características 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 azoto e a eficiência fotossintética na agricultura». Remote Sensing of Environment 81, n.º 2-3 (2002): 179-193.

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LCI - Índice de clorofila foliar

Este índice é utilizado para estimar o teor de clorofila em plantas superiores, sensíveis 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» (Detecção remota do teor de água nas folhas de eucalipto). Journal of Plant Physiology 154, n.º 1 (1999): 30-36.

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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 usa um valor de fator de ajuste do 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. «Impacto da imagem AWIFS aprimorada pela relação de banda na precisão da classificação de culturas». Anais do Simpósio de Sensoriamento Remoto Pecora 17 (2008), Denver, CO.

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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). Ele 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. «Um Índice de Vegetação Ajustado ao Solo Modificado». Remote Sensing of Environment 48 (1994): 119-126.

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NDRE - Diferença Normalizada RedEdge

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

$$NDRE = {NIR - RedEdge \over NIR + RedEdge }$$

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NDVI - Índice de Vegetação por Diferença Normalizada

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

$$NDVI = {NIR - Red \over NIR + Red }$$

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. Monitorização de sistemas de vegetação nas Grandes Planícies com ERTS. Terceiro Simpósio ERTS, NASA (1973): 309-317.

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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 as 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 do dossel nas relações entre vários índices de vegetação e LAI e Fpar: uma simulação por computador.» Remote Sensing Reviews 10 (1994): 309-347.

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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 do fundo da copa. Rondeaux (1996) determinou que este valor proporciona uma maior variação do solo do que o SAVI para uma cobertura vegetal baixa, ao mesmo tempo que demonstra uma maior sensibilidade para uma cobertura vegetal superior a 50%. Este índice é mais adequado para áreas com vegetação relativamente escassa, 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. «Otimização de índices de vegetação ajustados ao solo». Remote Sensing of Environment 55 (1996): 95-107.

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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 visualização do sol.

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

Referência: Roujean, J., e F. Breon. «Estimating PAR Absorbed by Vegetation from Bidirectional Reflectance Measurements.» Remote Sensing of Environment 51 (1995): 375-384.

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SAVI - Índice de Vegetação Ajustado ao Solo

Este índice é semelhante ao NDVI, mas suprime os efeitos dos pixels do solo. Ele usa um fator de ajuste de fundo da copa, L, que é uma função da densidade da vegetação e geralmente requer conhecimento prévio das quantidades de vegetação. Huete (1988) sugere um valor ideal de L=0,5 para explicar 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. «Um Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI).» Remote Sensing of Environment 25 (1988): 295-309.

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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 Diferença Transformada da Vegetação (TDVI) para Mapeamento da Cobertura Vegetal» Em Anais do Simpósio de Geociências e Sensoriamento Remoto, IGARSS '02, IEEE International, Volume 5 (2002).

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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.

$$VARI = {Green - Red \over Green + Red - Blue }$$

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.

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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 alta quando o NDVI excede 0,6. O NDVI tende a estabilizar 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 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 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. «O Índice de Vegetação de Ampla Gama Dinâmica e a sua Utilidade Potencial para a Análise de Lacunas.» Boletim de Análise de Lacunas 12: 50-56.