Utilize a imagem Landsat com bas bandas 4,3,2 para calcular o índice de vegetação NDVI. Para isto pode usar o software Multispec ou, se quiser, fazer um programa em Freemat ou Python. Fica a seu critério.
Parte 2 - NIR vs. RED
visualize a imagem no software Multispec. Procure na imagem áreas de bosque, estradas, solo exposto em áreas agrícolas e sombras. Escolha uma área de cada uma destas coberturas e leia os valores de um pixel dentro desta área nas bandas do Vermelho e do Infravermelho próximo.
Valores dos pixels:
| tipo de cobertura | Vermelho | Infravermelho Próximo |
| P2) Bosque: | ||
| P2) Estradas: | ||
| P3) Solo exposto (agricultura): | ||
| P4) Sombras: |
Elabore um gráfico onde no eixo "X" se encontra o valor digital da banda vermelho e no vertical o valor digital do infravermelho próximo.
Plote os valores destas bandas correspondentes aos pontos P1 a P4. Explique o valor do índice com base nestes gráficos.
Repita esta análise para as áreas marcadas com as letras A-D na figura ao lado.
Parte 3 - Previsão de safras
Uma equipe de pesquisadores do instituto Ficticio S/A calculou o NDVI de imagens Landsat da mesma região (obtidas no mesmo mês) nos últimos cinco anos.
Com o intuito de usar o NDVI para prever safras, compararam os valores do NDVI com a produção obtida em cada campo de cultivo.
Foi analisada a correlaçao entre a produção dos campos de cultivo de milho na região e o índice de vegetação NDVI derivado de imagens de satélite nesse mês.
Como conclusão, estes pesquisadores propuseram um modelo de previsão de produtividade baseado no NDVI.
Para os curiosos:
Agora você pode voltar ao ou ao menu desta aula.
Jorge Centeno: centeno@ufpr.br