Índices de Vegetação Derivados de Bandas Espectrais no Monitoramento de Áreas em Restauração Ambiental com o Sensor Parrot Sequoia

Vegetation indices derived from spectral bands for monitoring environmental restoration areas using the Parrot Sequoia

Resumo

RESUMO - O sensoriamento remoto realizado por sensores acoplados a Aeronaves Remotamente Pilotadas (RPAs) constitui uma alternativa eficaz em relação aos satélites orbitais. Objetivou-se analisar os índices de vegetação NDVI, NDRE, MCARI, GNDVI e SIPI, calculados a partir das bandas espectrais obtidas por sensor multiespectral Parrot Sequoia, de uma área de Preservação Permanente em processo de restauração florestal ao longo de um ano e meio (abril de 2021 a outubro de 2022). A RPA utilizada foi o modelo DJI Phantom 4 Pro, acoplado a um sistema de varredura multiespectral Parrot Sequoia. O processamento das imagens foi realizado no software Pix4Dmapper, a partir do qual foram gerados os índices de vegetação (IVs). Embora as análises estatísticas do período não tenham indicado diferenças temporais significativas, alguns índices ilustraram melhor a dinâmica das transformações ocorridas no local. O NDVI, por exemplo, permitiu identificar um comportamento típico da vegetação do Cerrado, com valores próximos a 1 nos dois períodos analisados, representando áreas com alta atividade vegetativa. Por outro lado, os índices SIPI e NDRE apresentaram saturação nas imagens, dificultando a distinção entre vegetação e solo exposto. Os IVs mostraram-se úteis para detectar visualmente variações na cobertura do solo e alterações na estrutura da vegetação decorrentes do seu crescimento.

PALAVRAS-CHAVE: Índices de vegetação. Restauração ambiental. Sensor multiespectral.

ABSTRACT - Remote sensing performed by sensors attached to Remotely Piloted Aircrafts (RPAs) represents an effective alternative compared to orbital satellites. This study aimed to analyze, among the vegetation indices NDVI, NDRE, MCARI, GNDVI, and SIPI, obtained through the Parrot Sequoia multispectral sensor, which best represented the evolution of vegetation cover in a Permanent Preservation Area undergoing forest restoration over a period of one and a half years (April 2021 to October 2022). The RPA used was the DJI Phantom 4 Pro, equipped with a Parrot Sequoia multispectral scanning system. Image processing was carried out using Pix4Dmapper software, from which vegetation indices (VIs) were generated. Although statistical analyses did not indicate significant temporal differences, some indices better illustrated the dynamics of transformations in the area. NDVI, for instance, allowed the identification of typical Cerrado vegetation behavior, with values close to 1 in both analyzed periods, indicating areas with high vegetative activity. On the other hand, SIPI and NDRE indices showed saturation in the images, making it difficult to distinguish vegetation from exposed soil. The vegetation indicators proved useful for visually detecting variations in soil cover and changes in vegetation structure due to its growth.

Keywords: Vegetation index. Multispectral sensor. Forest restoration.