NDVI RADIOMETRIC INDEX IN PERMANENT PRESERVATION AREA OBTAINED THROUGH REMOTELY PILOTED AIRCRAFT

Abstract

ÍNDICE RADIOMÉTRICO NDVI EM ÁREA DE PRESERVAÇÃO PERMANENTE OBTIDO POR MEIO DE AERONAVE REMOTAMENTE PILOTADA^*

FELIPE DE SOUZA NOGUEIRA TAGLIARINI¹; MIKAEL TIMÓTEO RODRIGUES^2-3; BRUNO TIMÓTEO RODRIGUES³; ANA CLARA DE BARROS¹; YARA MANFRIN GARCIA¹ E SÉRGIO CAMPOS¹

* Artigo oriundo da tese de doutorado de Felipe de Souza Nogueira Tagliarini

¹ Departamento de Engenharia Rural, Faculdade de Ciências Agronômicas (FCA) - Universidade Estadual Paulista (UNESP), Avenida Universitária, nº 3780, Altos do Paraíso, CEP: 18610-034, Botucatu, São Paulo, Brasil. E-mail: felipe_tagliarini@hotmail.com; anaclara_inha@hotmail.com; yaramanfrin@hotmail.com; sergio.campos@unesp.br

² Centro Universitário Dinâmica das Cataratas (UDC), Rua Castelo Branco, nº 440, Centro, CEP: 85852-010, Foz do Iguaçu, Paraná, Brasil. E-mail: mikael.rodrigues@udc.edu.br

³ Parque Tecnológico Itaipu (PTI), Avenida Tancredo Neves, nº 6731, Jardim Itaipu, Caixa Postal: 2039, CEP: 85867-900, Foz do Iguaçu, Paraná, Brasil. E-mail: mikael.rodrigues@pti.org.br; bruno.tr@bolsista.pti.org.br

1 RESUMO

O emprego das Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPA) como ferramenta no sensoriamento remoto possibilitou uma plataforma operante no mapeamento agrícola e ambiental com elevada precisão. O objetivo deste estudo consistiu na análise do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) em Área de Preservação Permanente (APP) ripária para elaboração de mapas temáticos por meio de aerofotogrametria e fotointerpretação, com maior detalhamento da vegetação devido à altíssima resolução espacial alcançada com o uso de imagens coletadas por RPA em trecho do rio Lavapés, dentro dos limites da Fazenda Experimental Lageado no município de Botucatu, SP. As imagens foram obtidas por meio dos sensores MAPIR Survey3W RGB e Survey3W NIR/InfraRED, embarcados em RPA multirrotor 3DR SOLO. Para construção dos ortomosaicos RGB e NDVI, as imagens foram processadas no aplicativo Pix4Dmapper. O resultado do NDVI proporcionou transição bem nítidas entre os alvos bióticos (vegetação) e os alvos abióticos (corpo d'água), e também entre a própria vegetação, possibilitando a distinção da vegetação de porte arbóreo, com maior vigor vegetativo, em relação à vegetação de porte herbáceo. As imagens com elevada resolução espacial coletadas por RPA, demonstraram flexibilidade de utilização, possuindo elevado potencial para o mapeamento da dinâmica da paisagem e a resposta espectral da vegetação.

Palavras-chave: índice de vegetação, fotogrametria aérea, veículo aéreo não tripulado, sensoriamento remoto.

TAGLIARINI, F. S. N.; RODRIGUES, M. T.; RODRIGUES, B. T.; BARROS, A. C.; GARCIA, Y. M.; CAMPOS, S.

NDVI RADIOMETRIC INDEX IN PERMANENT PRESERVATION AREA OBTAINED THROUGH REMOTELY PILOTED AIRCRAFT

2 ABSTRACT

The use of Remotely Piloted Aircraft (RPA) as a tool in remote sensing has enabled an operant platform in agricultural and environmental mapping with high precision. This study aimed to analyze the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in riparian Permanent Preservation Areas (APP) for elaboration of thematic maps through aerophotogrammetry and photointerpretation, with greater detail of vegetation due to the very high spatial resolution achieved with the use of images collected by RPA in a stretch of Lavapés river, inside the domains of Lageado Experimental Farm in the municipality of Botucatu, SP. The images were obtained through MAPIR Survey3W RGB and Survey3W NIR/InfraRED sensors, aboard a 3DR SOLO multirotor RPA. For the construction of RGB and NDVI orthomosaics, the images were processed using Pix4Dmapper app. The NDVI result provided a clear transition among biotic targets (vegetation) and abiotic targets (waterbody), and also among the vegetation itself, with greater vegetative vigor, making possible the distinction of arboreal vegetation, in relation to herbaceous vegetation. The images with high spatial resolution collected by RPA, demonstrated flexibility of use, having high potential to mapping landscape dynamics and the spectral response of vegetation.

Keywords: vegetation index, aerial photogrammetry, unmanned aerial vehicle, remote sensing.