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Índice De Vegetação De Diferença Normalizada

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Vídeo 1

Olá a todos e bem-vindos ao novo tópico hoje vamos discutir e normatizar o índice de vegetação de diferença e outros índices. que é índice de vegetação de diferença normalizada. Como você sabe que você sabe a banda de infravermelho próximo menos banda vermelha dividida por uma banda quase infravermelha ou banda NIR mais banda vermelha e esta vai criar 2 coisas um é ele reduz o número de bandas 1 e também ele dá o índice para a vegetação, porque estamos usando e perto de infravermelho e depois, e aquela banda vermelha aqui e então perto de infravermelho mais banda vermelha novamente aqui. Por isso, usando esse tipo de indexação e podemos saber não só sobre a condição da vegetação, mas se a vegetação está sofrendo algum tipo de estresses. Como estamos usando banda vermelha e se a vegetação estiver sofrendo algum tipo de estresses, haverá um deslocamento do infravermelho em direção ao vermelho e isso significa de comprimento de onda mais longo para menor comprimento de onda e que nos dará uma indicação ou índice sobre a condição da vegetação. Especialmente as mudanças no teor de clorofila. Então, é por isso que esses índices de vegetação se tornam muito importantes o exemplo também nós discutimos muito brevemente eu vou tocar aqui novamente que se em ver se em infravermelho próximo. Se está a dar 50% componente e depois parte invisível estamos a ter apenas 8% componente em caso de uma vegetação sadia, mas e se vemos que índice o que aconteceria o NDVI seria 0,72 enquanto que em caso de vegetação, que está sob estresse ou secagem e por causa da falta de água ou de maturidade ou qualquer outra razão, então este componente visível aumentou muito significativamente e ao mesmo tempo este quase infravermelho. Como o teor de clorofila se reduziu e, portanto, o brilho este próximo reflexo infravermelho em infravermelho próximo pela vegetação reduzirá e, portanto, nosso NDVI são o índice se torna apenas 0,14 e que podemos avaliar as condições de vegetação. E basicamente essas mudanças são por causa de mudanças no teor de clorofila. Exemplo se vemos aqui que a NDVI no mês de junho de 2003 da UK UK Island, em algumas partes da Europa, e fazer o horário de verão está lá e o que estamos vendo e os valores deste e do NDVI são bastante elevados, como se pode ver por volta das 8 9 ou 1 e enquanto que no mês de outubro, isso significa que o inverno está se aproximando da vegetação está ficando seco, e o resultado disso, os valores da NDVI estão realmente ficando muito baixos.
E alguns em algumas partes são um quase 0 ou 0,1 ou pouco para cima 0,5 ou 0,6. Assim, dessa forma, as condições de vegetação podem ser avaliadas muito rapidamente em cegos esses 2 canais que se encontra próximo ao canal infravermelho, o que dá a melhor reflexão se a vegetação é saudável e o canal vermelho porque se houver uma mudança no teor de clorofila, a reflexão se deslocará de perto do infravermelho. Em direção ao vermelho significa de comprimento de onda mais longo para o comprimento de onda sorter e isto você sabe deslocando a borda vermelha pode nos dar muitas pistas sobre a condição de vegetação. Por isso, quando dizemos índice o que basicamente significa é um sinal ou medida de algo. E aqui o que estamos medindo é que o teor de clorofila na vegetação e esses índices. E proporção de banda que discutimos extensivamente. Por isso, esses índices e índices de banda são a forma comum para o aprimoramento espectral, pois pode haver muitas bandas e queremos potenciar e a forma pela qual podemos saber avaliar a condição de vegetação que é a contribuição das propriedades de vegetação e também em 2 ou mais bandas podem ser usadas são usadas basicamente em e NDVI ou em índice de vegetação. E então nos permite confiáveis comparações espaciais e temporais confiáveis da atividade fotossintética terrestre e variações estruturais de canopy. Por isso, dessa forma, especialmente quando as pessoas estão trabalhando em mudanças climáticas globais e outras coisas, e especialmente focando em mudanças relacionadas à vegetação, o NDVI se tornou índice de vegetação tornou-se uma ferramenta muito poderosa para avaliar as mudanças, que podem estar ocorrendo devido à mudança de climas ou aquecimento global. Por isso, existem muitas variações de variações desses índices de vegetação, e muitas estão sendo funcionalmente equivalentes podem não dar resultados às vezes diferentes. Mas, ainda assim, as pessoas desenvolveram uma variante de variações dentro deste índice de vegetação fundamental que fazem uso de uma relação basicamente inversa entre o vermelho e o próximo reflexo infravermelho. Porque associada à vegetação verde saudável ou ao teor de clorofila, e por que inversa relação aqui que Porque, como se sabe a vegetação saudável terá a máxima reflexão em quase infravermelho ou infravermelho parte do espectro EM, há uma vegetação que é pesada a falta de conteúdo de clorofila ou menos teor de clorofila, por causa de algumas dessas alguma razão, então terá mais reflexão na parte vermelha do espectro EM. Em seguida, em infravermelho próximo e, portanto, e esta relação inversa foi identificada e índices explorados e de vegetação. Por isso, depois de uma vez começarmos a obter dados de satélite talvez mais cedo, não faltou Landsat, mas antes disso, também havia muitos outros satélites não que operacionais nos dados estavam principalmente no domínio científico. Ainda assim, em uma parte posterior de 60s pessoas utilizaram esses cientistas usaram esses dados de sensoriamento remoto por satélite para monitorar as flutuações na vegetação na superfície ou as alterações na vegetação. Então, a flutuação quando dizemos que muda com a temporada ou mudanças na vegetação pode ser por causa de algumas outras regiões por exemplo, o clima global muda outro. Então, o que basicamente estamos fazendo através desses índices é a medição de atributos de vegetação que inclui e o entre muitos atributos que ele é um é o índice de área da folha LI muito comum derivativo. Em seguida, por cento verde tampouco o quanto de cobertura verde estamos em um conteúdo de clorofila de área, biomassa verde.
E absorveu foto sinteticamente ativa radiação uma parte assim, muitos produtos desse tipo estão sendo gerados através de cálculos diferentes, mas o fundamental permanece mesmo que porque a vegetação vegetação saudável Tenha a reflexão máxima em um canal infravermelho e, portanto, que pode ser explorada. Por isso, basicamente, esses índices historicamente foram classificados com base em uma gama de atributos incluindo número de bandas espectrais. Por isso, geralmente 2 ou maiores bandas são usadas como perto de infravermelho e vermelho e o método de cálculos que é proporção ou ortogonal que depende da necessidade e que tipo de objetivos existem e por que há desenvolvimento histórico classificado como índice de vegetação de VIs de primeira geração ou VIs de geração secundária. Assim, para efeito de comparação dessas efetivações de diferentes índices de vegetação, existem 7 VIs e com base em seus métodos de cálculo e como subtração, divisão ou transformação racional. Então, o básico permanece mesmo que você sabe que está tendo perto do infravermelho menos vermelho sobre e quase infravermelho mais vermelho, que é o básico 1, mas depois há variações. Por isso, devido aos avanços no sensoriamento remoto hiperespectral, porque em sensoriamento remoto hiperespectral você está tendo mais bandas de número e bandas muito estreitas também. Por isso, portanto, apenas tirar 2 bandas e criar um NDVI não é realmente bem, pois, uma vez que as opções de muitos eventos estão lá e, portanto, podemos implicar mais de 2 bandas para criar índices de vegetação e também resoluções mais altas especialmente em termos de sua resolução espacial, que também está aumentando. Então, que possamos utilizar ainda mais e esses índices de vegetação ou índices e pouco diferentemente como comparado com anteriores. Quando tínhamos apenas dizer, dados de NOAA ou dados de AVHRR, um dado de AVHRR data Landsat naquela época por causa da falta de número de bandas estávamos restritos a usar apenas 2 bandas para desenvolver esses índices de vegetação. Também esses índices de vegetação foram desenvolvidos para usar, especialmente com dados hiperespectrais, como uso de banda estreita, índices de vegetação porque mais cedo as bandas eram bastante laritas, mas agora estamos tendo opções através de sensoriamento remoto hiperespectral sobre bandas estreitas. Assim, aqueles também podem ser usados. Agora, porque existem vários tipos de índices de vegetação multispectral existem os mais comuns e mais confiáveis e foram testados extensivamente globalmente? Isso é índice de vegetação de diferença normalizada. Em seguida, há índice de conteúdo de água de folhas. Em seguida, há um índice Kauth Thomas Tasseled Cap Transformation e, em seguida, índice de infravermelho e depois índice de vegetação perpendicular. Greenness acima do solo bare índice solo Índice de tensão de umidade e médio índice de infravermelho e índice de vegetação ajustado do solo vários índices estão lá, mas o mais comum é o NDVI descanso são as variantes do original por causa da disponibilidade de e mais número de bandas, com a largura de banda estreita e resoluções espaciais mais altas as pessoas têm tentado desenvolver índices de vegetação mais novos também um shabby modificado está lá. E atmosférico índice de vegetação resistente e atmosférico índice de vegetação, índice de vegetação aprimorado, índice de vegetação livre de aerossóis, então índice de vegetação triangular então reduz a proporção simples e, em seguida, índice de resistência atmosférica visível e, depois, a diferença normalizada construída e porque a área pode estar tendo vegetação e construído terra. Então, ele normalmente diferença construiu índice e também já esteve lá vários tais indicativos estão lá, mas o mais comum como vamos discutir agora em detalhes é o índice de vegetação de diferença normalizada que é NDVI.

Vídeo 2

Então, esse é um indicador gráfico simples. E NDVI que pode ser usado para analisar medições de sensoriamento remoto multispectral de dados e avaliar se o alvo que é o alvo no nosso caso é a vegetação observada contém vegetação verde viva ou não isso significa, contém boa quantidade de clorofila conteúdo boa quantidade de teor de clorofila ou não que nos permite criar índice Então, NDVI como temos discutido e NIR menos Vermelho sobre um NIR mais Red. E isso dá para que o vermelho e o infravermelho se destaquem basicamente para as medições de reflectância espectral adquiridas em vermelho visível parte do espectro EM e perto de regiões infravermelhas, respectivamente, do espectro EM. E se vermos alguns produtos que foram gerados pelo povo, então esta é da NOAA AVHRR data 6 meses média NDVI média para a Austrália entre 1 de dezembro de 2012 a 31 de maio de 2013. Por isso, para o dia individual, pode ser possível criar NDVI ou uma média de também pode ser criada. Por isso, ao olhar tal produto, podemos avaliar claramente que no litoral, na Costa Norte e na Costa Leste da Austrália estamos tendo boa quantidade de vegetação ou vegetação saudável. Em partes restantes, exceto na esquina sudoeste, a parte restante é quase deserto e o que quer que as variações dentro desses 6 meses tenham sido incorporados aqui porque visto média NDVI desses 6 meses. Em índice de vegetação de diferença normalizada basicamente isso você sabe, ele inclui a fotossíntese, que requer água, dióxido de carbono e luz para ordenar produzem açúcar e oxigênio nas plantas ou nas árvores. E esta clorofila, que confere à planta sua cor verde, absorve luz visível. É por isso que não temos muita reflexão na parte visível do espectro de EM, mas ao mesmo tempo deixa os folheados ou a vegetação refletem mais na parte quase infravermelha do espectro EM. E por causa dessa relação inversa entre visível e quase infravermelho de reflexão da vegetação, e isso nos faz conhecer, falando evolucionista, porque as plantas são apenas luz visível ou fotossíntese. Então, isso significa que uma planta saudável com boa atividade de fotossíntese pode ser analisada comparando o NIR e a luz vermelha visível e isto é o que ele é feito em índice de vegetação de diferença normalizada. Considerando que o mesmo tempo, vegetação pouco saudável, vegetação sofrendo de estresses ou alguns, você sabe, problema relacionado com a água ou algumas outras questões, então refletirá mais na luz visível e menos no infravermelho próximo. Então, essa relação inversa é basicamente explorada extensivamente nesses índices e a vegetação saudável absorverá a maior parte da luz visível caindo nela e é por isso que quando você vê as bandas visíveis de qualquer um desses sensores a bordo de diferentes satélites, descobrimos que a vegetação geralmente aparecerá escura, enquanto que em canais infravermelhos a vegetação aparecerá muito brilhante. Agora os valores de NDVI variam basicamente de 0 a 1 porque realmente normalizamos e normalizamos esses valores. Então, os valores variam de 0 a 1, e podemos claro, então talvez 0,1, 0,2, 0,3 dependendo de que tipo de precisão 1 está procurando e um valor NDVI muito baixo. Ou seja, por exemplo, talvez menos de 1 corresponda basicamente a áreas áridas de areia de rocha ou neve. Isso significa que quase não há vegetação ou vegetação está tendo quase nenhum teor de clorofila.
Por isso, a vegetação seca pode dar-lhe o valor NDVI de menos de 0,1 e a água parada gratuita tende a ser no muito baixo positivo para valores negativos. Por isso, essa água às vezes pode ficar uma pequena confusão sobre essa parte, o solo tende a gerar valores NDVI bastante pequenos de 0,1 0,2 também e uma vegetação esparsa como arbustos e prados pode resultar em valores moderados em NDVI são de 0,2 0,5 estes estão em condições ideais, mas essas condições variam de estação para estação e localização para locação. Então, um tem que ser pouco cuidado enquanto interpreta os produtos NDVI. Agora há conhecido NDVI. Como a floresta Boreal e que é variada e dizer neste exemplo é do Alasca é talvez ter um NDVI terá entre 0,6 0,8 relativamente bastante alto e NDVI por causa deste tipo de ecossistema que é floresta boreal, floresta densa e bom teor de clorofila na que entre as folhas, depois uma floresta temperada, você pode ter de 0,3 0,7 por exemplo, na França, florestas de chuva costeira dadas por diferentes colecionaram 2 publicações diferentes. Floresta costeira floresta e Ilhas Salomão 0,88 0,92 muito alto e NDVI valoriza então pastagens alpinas, uma muito baixa. Os valores NDVI então anuais e a Califórnia é de 0,15 a 0,45 e em condições de deserto obviamente, dificilmente você está tendo vegetação e vegetação se você está tendo pode estar tendo muito pouco conteúdo de clorofila e, portanto, você pode estar tendo valores muito baixos e NDVI. Por isso, os valores de NDVI estão ficando muito altos em caso de floresta de chuva costeira e em marcha ré em condições de deserto estão ficando muito baixos de 0,06 para perto de 0 em parte do Sinai, do Egito ou de muitas outras áreas do deserto estas podem estar lá. Agora, alto como interpretar essas coisas. Por isso, discutiremos um pouco dessa parte, altos valores de NDVI basicamente significa que há uma vegetação densa e há esse tipo de vegetação que encontramos basicamente temperada e floresta tropical como se tem visto na região costeira e que quando as imagens são usadas ou a dessa área que está tendo o estágio de crescimento pico e o estágio de pico de crescimento significa nessa hora que as folhas estão tendo a maior concentração de clorofila e, portanto, você pode obter valores de NDVI muito elevados. NDVI como também mencionei anteriormente, e este índice é usado para o monitoramento em larga escala de distúrbios florestais e avaliações de vegetação global, se há algumas mudanças com o tempo que está ocorrendo devido a alguma razão talvez as mudanças climáticas ou você saiba, por causa das intervenções humanas, essas coisas podem ser avaliadas estão sendo avaliadas. Quando vamos para uma avaliação de vegetação em escala global, é claro, uma resolução muito alta. Dados de satélite não implicados então dados de resolução relativamente coarser como de NOAA, AVHRR ou MODIS são implicam em cobrir à escala global e mais como fisicamente o NDVI tem sido usado para mapear uma distribuição ecossistêmica prever distúrbios e avaliar o monitor de impacto alterações em atributos funcionais de ecossistema, poucas funções, atributos que já discutimos e monitoramos a perda de habitat e a degradação da assimilação e da evaporação de carbono. Todas essas coisas evapotranspiração todas essas coisas podem ser avaliadas através de NDVI ou as mudanças que podem estar ocorrendo em uma área. Mas em um monitoramento em escala maior é a aplicação mais comum de NDVI não em um muito, você sabe, no detalhe ou em uma resolução espacial muito mais alta. E se quisermos usar para coisa relacionada à agricultura, então agricultura agrícola. A NDVI é usada para como preditor de atributos de plantas e o status de fisiologia vegetal rende produção e distribuição de culturas e também pode ser usado para detectar e monitorar a vegetação aquática. Então, muitas aplicações que a agricultura de fuga também é possível, mas esta escala de exploração se for fazendas demasiado pequenas ou as suas terras agrícolas estão aí então as coisas podem ser completamente diferentes. Por isso, um tem que ter cuidado enquanto usa ou esse nível e como não há técnica é perfeito. Por isso, NDVI também há desvantagens para a NDVI e por ser sensível aos efeitos do solo porque todo o tempo que você não tem quando o satélite registra as imagens, pode tê-lo também ter misturado pixel tipo de situação em que a vegetação está lá e urso ou o solo também pode estar recebendo. Assim, brilho e cor do solo. Eles podem desempenhar um papel muito importante em suas imagens estão em suas diferentes bandas, condições de atmosfera, talvez a configuração de cloud cover cloud possa criar algum problema nos produtos NDVI e claro que folha não pode ser sombra porque há plantas e árvores e eles terão sua própria sombra em outras árvores também. Então, esta folha não pode ser sombra também pode afetar os seus valores NDVI. Por isso, uma tem que ser um pouco cuidadosa esta é uma das desvantagens da NDVI. Outro problema com NDVI é e que na vegetação densa ela atinge rapidamente a saturação que significa atingir o valor 1 ou 0,9 e, portanto, as avaliações são as variações e em caso de vegetação densa e avaliar que a variação torna-se difícil e isso pode ser devido ao fato de que o índice NDVI é não linear ver, essa é a questão aqui com NDVI. Uma das desvantagens também para dentro e eu o que posso dizer que a NDVI é boa para estudar grandes áreas e obter um sentido áspero de atividade fotossintética ou um sentido áspero de teor de clorofila. Portanto, se uma planta que está a passar por um bom crescimento ter um bom índice de área de folhas e ter elevado teor de clorofila, então estaremos a obter um grande ou elevado valor NDVI e também nos dá um sentido e formação de que que tipo de atividades se passa dentro da planta e é uma sensibilidade para o solo e também significa que tem limitações. Por isso, a parte do solo já tem e tem discutido e também que as condições da atmosfera, nuvens de cobertura de nuvens ou talvez aerossóis. Então, estes podem criar algumas mudanças nos valores de NDVI se essas situações estão prevalecentes naquela área para a qual estamos usando as imagens agora, eu me vejo exemplo da Índia. E isso é do nosso portal de bhuvan, se qualquer um de vocês até agora não visitou e por favor vá nessa e aqui você pode escolher como grupo são ciências terrestres e índice de vegetação de diferença normalizada a partir de um satélite que é o MAC. E aqui o que estamos vendo para a terra parte o que é a condição de vegetação é lá com base nesse valor e NDVI valor e as datas também estão dando aqui e os meses de janeiro fevereiro, abril e todos aqueles e datas estão lá. Mas aqui, ano sábio o que estamos vendo por 2018 o índice de média e vegetação de ano inteiro sobre a Índia e nos países vizinhos. Assim, principalmente se nos concentrarmos perto do que encontramos que na parte nordeste da Índia, sabemos que é altamente florestada e, portanto, estamos recebendo um valor de NDVI muito alto enquanto que, uma parte do deserto de Rajastão estamos ficando muito baixos em valor de NDVI e descanso estão em entre e forradas parte de Himachal Pradesh o Uttarakhand também estamos recebendo bom valor NDVI. Se vamos por você sabe, em nível de fazenda ou nível amplo então fomos implícitos imagens de satélite de alta resolução de Landsat talvez 15 metro ou 30 metro e dados de resolução espacial e em áreas urbanas podemos desenvolver NDVI como neste caso Ponta Grossa do Sul do Brasil ele foi usado lá, então NDVI valores aqui está dando-0.162.55 para parte verde estão tendo valor de 0,55 NDVI. Assim, a partir de uma escala de país pode-se avaliar dependendo do sensor e claro, a resolução de coarser lhe dará uma cobertura de nível de país ou cobertura de nível continental e imagens de satélite de alta resolução espacial como Landsat pode dar a você um nível de fazenda ou nível local de nível local daquela coisa.

Vídeo 3

Agora, em vez de NDVI podemos ter alguns outros índices como também discutimos como por exemplo, índice de vegetação aprimorada. Então, o que é basicamente índice de vegetação aprimorado? É um índice otimizado e de vegetação, que foi desenvolvido para potencializar o sinal de vegetação com melhora e sensibilidade na região de alta biomassa, pois nós como nós discutimos que quando você está tendo floresta densa ou alto teor de clorofila, então a saturação atinge muito rapidamente. Por isso, nessas áreas, há índice de vegetação aprimorado para em alta região de biomassa e melhorar o monitoramento da vegetação através de uma dissociação de não pode ser sinal de fundo e uma redução de influências da atmosfera.
Por isso, em normal nesta NDVI e não fomos capazes de lidar com o efeito atmosférico. Então, você facilmente ou significativamente mas nesse índice de vegetação aprimorada, essas coisas são possíveis de manusear ou ser acopladas a isso. Por isso, NDVI que é índice de vegetação aprimorado é computado por esta equação é canal infravermelho Próximo menos canal vermelho e depois perto de infravermelho mais C1 mais canal vermelho e depois menos C2 canal azul e depois L. Então L. Então, onde este se diz perto de vermelho infravermelho e azul como se sabe bandas diferentes, que são atmosféricamente corrigidas em discussão anterior na NDVI não fomos para esse tipo de correção, correção atmosférica ou parcialmente corrigida e baseada em absorções de Rayleigh e ozônio. E claro, o reflexo de superfície e o portador L é o não pode ser background e que é ajuste que aborda não linear e diferencial NIR e transferência vermelha e radiante através de um canopy e C 1 e C 2 são o coeficiente de stand up aerossol. Por isso, em um índice de vegetação aprimorado se um gostaria de se desenvolver, então, são necessários muitos insumos. A primeira e maior maior é a correção desses canais infravermelho vermelho e canais azuis atmosféricos corrigidos ou parcialmente atmosféricos corrigidos. E isso requer muitos esforços e esses coeficientes de aerossóis resistentes, que também são banda azul a corrigidos para influências de aerossóis na banda vermelha e então o coeficiente adotado no like MODIS fornece e com MODIS é possível e em alguma medida criar índice de vegetação aprimorada e estes são L1 L é tido como 1 C1 é tido como 6 C2 são tomados como estes coeficientes são tomados como 7,5 e G que está aqui nesta equação o fator de ganho é tirado 2,5. Assim, pelo qual podemos ter índice de vegetação aprimorado, quais são as vantagens com o índice de vegetação aprimorado sobre o NDVI convicto que é porque a NDVI é sensível ao NDVI porque ele avalia basicamente e a clorofila através da e esta diferenciação com relação de oresta inversa entre canais infravermelhos e vermelhos enquanto que a EVI é a mais responsiva a variações estruturais canopas. E incluindo índice de área de folhas canopy tipo e fitomomia vegetal e arquitetura canopy. Então, ele traz muitos outros atributos da vegetação para o cálculo e por isso é considerado como índice de vegetação aprimorado. Portanto, 2 índices de vegetação se complementam que é NDVI e EVI em vegetação global são estudos e melhoras na detecção de alterações de vegetação e extração de não podem ser parâmetros biofísicos. E outra diferença entre NDVI e EVI é que a presença de neve por lá são algumas áreas podem ser como em uma condição do Himalaia, você está tendo floresta qualquer zona e então você sabe que NDVI diminui por EVI aumenta. Então, nesse sentido, pode ser muito útil em caso de tais situações. Existem muito diversos tipos de índices de vegetação hiperespectral que foram desenvolvidos ou estão sendo desenvolvidos porque como mais dados também nas discussões anteriores anteriores. Tivemos especificamente sobre sensoriamento remoto hiperespectral naquele momento discutimos que o agora os dados estão se tornando disponíveis para os dados hiperespectrais espaciais do satélite está se tornando disponível embora talvez ter uma faixa estreita e que pode não estar tendo uma cobertura regular agradável e que a resolução temporal pode não ser alta. Ainda assim, os dados estão se tornando disponíveis para que as pessoas tenham começado a se desenvolver ou já tenha desenvolvido esses índices de vegetação hiperespectral. Com isso dizer e quais são esses índices são discretos banda de diferença normalizada índice de vegetação, índice de amarelamento, quando está ficando em um índice de reflexão madura e fotoquímica e banda discreta normalizada diferença, índice de água, determinação de posição de borda vermelha e previsão de conteúdo de clorofila de cultura e índice de distância de momento. Por isso, vários tipos de índices são para índices são possíveis com dados de sensoriamento remoto hiperespectral porque você está tendo mais número de bandas lá disponíveis para analisar e é por isso que está lá para analisar e é por isso que está aí então, quais são as aplicações e muitas aplicações que já tocamos Mas para completude vamos percorrer uma vez aplicação destes índices de vegetação multispectral, que temos discutido examinar as tendências climáticas, as tendências climáticas quando implicamos que significa que temos que ter cobertura à escala global ou pelo menos em escala continental, então só podemos usar isso e isso significa, recorrer ao coarser espacial dados de resolução por exemplo, dados NOAA AVHRR ou dados MODIS, que fornece até mesmo cobertura quase todos os dias. Por isso, dessa forma, essas mudanças climáticas em escala e clima globalmente podem ser estudadas através desses índices de vegetação multispectral e conteúdo de água estimado do solo e que para monitorar remotamente a seca assim, se pudermos monitorar o teor de água ou umidade podemos também monitorar as secas e programar a irrigação das culturas e a evaporação do Monitor de Gerenciamento de culturas. E o transporte de plantas avaliam mudanças na biodiversidade e classificam a vegetação e muitas coisas podem ser feitas com esses valores de NDVI ou índice de vegetação. Por isso, isso nos leva ao fim dessa discussão. Muito obrigado.