Questões Frequentes (FAQ)
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O que são imagens NDVI?
NDVI - Normalized Difference Vegetation Index ou Índice de Vegetação da Diferença Normalizada, é resultado da interação da radiação do sol sobre alvos terrestres. Para agricultura, atua diretamente na medição da saúde da lavoura, uma vez que calcula a energia refletida pela vegetação, através de sensores, gerando imagens e mapas da variabilidade de desenvolvimento da lavoura.
Na gestão do campo, podemos utilizar diferentes imagens de satélite. A Climate FieldView™, por exemplo, disponibiliza ao agricultor três tipos de imagens e algumas delas com índices de medição próprios, como o CCI (Climate Crop Index).
Como obter imagens NDVI?
As imagens NDVI podem ser obtidas através de sensores, os quais conseguem captar o nível de reflectância das plantas, instalados em satélites, drones e demais equipamentos. Com a contratação de serviços de plataformas de agricultura digital, o produtor pode ter acesso a diferentes tipos de imagens de satélite. A exemplo da Climate FieldView™, que disponibiliza 3 tipos diferentes: imagem real, mapa de vegetação e mapa de monitoramento.
O que é e para que serve o cálculo do NDVI?
Para o cálculo do NDVI, o interesse na agricultura é pela energia é refletida pelas plantas. Isso porque, após a radiação atingir a vegetação e ser refletida, pode ser capturada por diferentes tipos de sensores. Dessa forma, o cálculo do NDVI serve para apoiar o produtor nas análises do campo, por exemplo no acompanhamento do desenvolvimento da lavoura, identificando se existem variabilidades que não poderiam ser identificadas a olho nú, tudo através de imagens e mapas, baseados em dados reais.
Quais são as principais aplicações do NDVI na agricultura?
Imagens de satélite NDVI podem ser utilizadas para análise da saúde da lavoura em praticamente todas as culturas agrícolas em que o produtor tenha o interesse em acompanhar o desenvolvimento de seus campos, monitorando-os e identificando pontos de variabilidade. Sua utilização também auxilia no gerenciamento de diferentes dados e suas possíveis correlações, como: população de plantas, variabilidade na formação de biomassa, tendências de produtividade da área, janela de plantio, pulverização, tipos de manejo, etc.
