Qual é a diferença entre Índices de Vegetação NDVI, Falso-NDVI e VARI?

Giovana Faria

O monitoramento de colheita com imagens de drones nos permite medir a saúde das plantas, identificar o estresse da cultura e eliminar rapidamente as ameaças do campo. Mas por onde você começa?

A mais recente tecnologia de drones te possibilita avaliar a saúde da plantação e detectar a variabilidade de culturas em minutos. Usando algoritmos de índice de vegetação como o NDVI com mapas de drone, pode ajudar a destacar a alternância e tornar o processo de localização de estresse na safra mais fácil. Mas existe muita confusão sobre NDVI, e vamos combinar – é um tópico complicado. Para muitos, pode ser difícil determinar por onde começar ou como começar coletando insights acionáveis com o seu drone.

Algoritmos de Saúde Vegetal permitem que Agricultores e Agrônomos identifiquem a Variação das Culturas

Nós somos capazes de mensurar a saúde da plantação utilizando imagens de drones porque plantas saudáveis refletem a luz de maneira diferente das plantas insalubres. Plantas mais saudáveis tendem a refletir mais a luz verde do que a luz vermelha, motivo pelo qual elas são verdes aos nossos olhos. Plantas também refletem espectro Infravermelho Próximo, uma luz que é invisível a olho nu, mas pode ser identificada com sensores de luz infravermelha.

esquerdo (saudável) e direito (não saudáveis) com o algoritmo de reflectância NDVI. Fonte: DroneDeploy

Algoritmos de saúde vegetal ou índices de vegetação como NDVI e VARI comparam as proporções de luz capturadas em diferentes faixas (Vermelho, Verde, Azul e às vezes Infravermelho-Próximo) para computar valores numéricos para cada pixel ou área de um mapa produzido por um drone. São então atribuídas cores com base nesses valores numéricos aos mapas com algoritmos de saúde vegetal, o que facilita a identificação da variação entre áreas saudáveis e não saudáveis.

O que é VARI?

O Índice Resistente à Atmosfera na Região Visível (VARI) foi projetado e testado para funcionar com sensores RGB. VARI é uma medida de “quão verde” é uma imagem. O VARI não se destina a ser um substituto para uma câmera NIR, mas é significativo quando se trabalha com imagens não-NDVI. As imagens RGB com o algoritmo VARI aplicado possibilitam a detecção de áreas de estresse de colheita em um campo.

Porque Utilizar os Sensores RGB e Algoritmos VARI?

Muitos produtores estão buscando somente entender a saúde vegetal relativa das suas plantações. Imagens RGB com algoritmos VARI proporcionam informações proveitosas relacionadas à variação em um único ponto no tempo, e podem ser uma ferramenta valiosa para ajudar fazendeiros a identificar o estresse e gerar prescrições de taxa variável.

As imagens do RGB são mais do que suficientes para identificar a variabilidade e obter informações úteis sobre suas culturas.

 

Exemplo do algoritmo VARI aplicado a um mapa de drone de um campo capturado por uma câmera RGB. Fonte: DroneDeploy

O que é NDVI?

O Índice de Vegetação de Diferença Normalizada (NDVI) é uma técnica de detecção remota comumente utilizada que identifica a vegetação e mede a saúde geral de uma planta. O NDVI tem sido o padrão para a compreensão da saúde vegetal na indústria agrícola por muitos anos. No passado, as imagens Infravermelho-Próximo geralmente eram capturadas por satélites ou aeronaves tripuladas, mas atualmente os drones estão mudando este quadro. Anteriormente, pode ter levado semanas ou mais para receber imagens NDVI de satélites. Hoje, produtores e agrônomos podem comprar drones e câmeras compatíveis com NIR para coletar imagens NDVI sob demanda, tornando-as mais acessíveis do que os métodos anteriores. O NDVI depende da comparação da luz do Infravermelho-Próximo para medir a vida útil das plantas em uma ampla gama de condições.

 

Mapa NDVI calculado com a fórmula padrão. Fonte: DroneDeploy

Comparação entre Resultados VARI e NDVI

O que é Falso-NDVI?

O termo falso-NDVI se refere ao algoritmo NDVI aplicado à imagem RGB. Enquanto alguns produtores podem achar o falso-NDVI útil, não é recomenada a aplicação de NDVI à imagem RGB, pois o algoritmo não foi designado para esse propósito. Isso resulta em dados imprecisos. Como mencionado acima, a fórmula VARI é uma maneira muito mais vantajosa de se calcular saúde vegetal usando imagens RGB.

Medir a saúde vegetal é apenas uma peça do quebra-cabeça

Lembre-se que não importa qual algoritmo você escolhe para medir a saúde vegetal, você deve acompanhar com a inspeção. Mensurar a saúde vegetal te permite ver a variação, mas não irá te dizer por que essa variação existe. Você sempre deve sair a campo para verificar a verdade de qualquer diferença de cultura que você descobrir. Isso, combinado com o conhecimento histórico do campo, permitirá que você determine o melhor curso de ação em andamento.

 

Fonte: https://blog.dronedeploy.com/