Sensoriamento remoto para identificação de falhas em cultura do eucalipto

Abstract

Com esse estudo foi possível investigar a eficácia do uso de imagens de satélite para identificar e delimitar falhas em áreas de silvicultura, com foco em como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) pode aprimorar o monitoramento florestal. Objetivou-se avaliar a capacidade das imagens de satélite em detectar diferentes tipos de falhas e comparar esses resultados com informações obtidas em campo. A metodologia incluiu a análise de imagens de satélite do China-Brazil Earth Resources Satellite (CBERS) 4A, processamento das imagens com software ArcGIS Pro e comparação com dados fotográficos das áreas, além do cálculo de NDVI. Foram analisadas quadras de eucalipto em três fazendas no estado de São Paulo, categorizando falhas em plantio, saúde, manejo, ambientais e por competição. Foi utilizado também o teste Qui-Quadrado para verificar a associação entre áreas de falhas vetorizadas e NDVI. A comparação entre imagens de satélite e fotografias aéreas confirmou que, em muitos casos, as falhas detectadas pelo NDVI corresponderam às observadas em campo. Contudo, a resolução temporal das imagens e as condições climáticas podem influenciar a precisão da detecção. Foi concluído que, apesar das limitações, o NDVI e as imagens de satélite gratuitas são recursos valiosos para o monitoramento de falhas em plantios florestais, com a necessidade de refinamentos e possíveis complementos para melhorar a precisão da detecção. Palavras-chave: Falhas. Geoprocessamento. Índice de Vegetação. NDVI.With this study, it was possible to investigate the effectiveness of using satellite images to identify and delineate failures in forestry areas, focusing on how the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) can enhance forest monitoring. The aim was to assess the ability of satellite images to detect different types of failures and compare these results with field data. The methodology included analyzing images from the China-Brazil Earth Resources Satellite (CBERS) 4A, processing the images with ArcGIS Pro software, and comparing them with photographic data of the areas, as well as calculating NDVI. Eucalyptus plots were analyzed in three farms in the state of São Paulo, categorizing failures into planting, health, management, environmental, and competition issues. The Chi-Square test was also used to verify the association between vectorized failure areas and NDVI. The comparison between satellite images and aerial photographs confirmed that, in many cases, failures detected by NDVI matched those observed in the field. However, the temporal resolution of images and weather conditions can influence detection accuracy. It was concluded that, despite the limitations, NDVI and free satellite images are valuable resources for monitoring failures in forest plantations, with a need for refinements and possible supplements to improve detection accuracy. Keywords: Failures. Geoprocessing. Vegetation Index. NDVI.