RESUMO

NASA’s Earth Observing Satellites (EOS) were used to calculate three vegetation indices, extract precipitation and elevation data, and then evaluate their applicability for assessing risk of visceral leishmaniasis (VL) and cutaneous leishmaniasis (CL) in Bahia State, Brazil. Regression models showed that either form of leishmaniasis can be predicted by NDVI, NDMI, NDWI data products and TRMM) precipitation data (R2 = 0.370; p<0.001). Elevation was not significantly associated with the distribution of either VL or CL. In areas of high annual precipitation, CL was 3.6 times more likely to occur than VL. For vegetative moisture (NDMI), CL was 2.11 times more likely to occur than VL. Odds of CL occurrence increased to 5.5 times when vegetation (NDVI) and 13.5 times when liquid water content of vegetation canopies (NDWI) was considered. Areas at risk of CL and VL were mapped based on the selected explanatory variables. Accuracy of models were assessed using area under the receiver operating characteristic curve (AUC=0.72). We propose that statewide scale risk models based on use of EOS products will be a useful tool at 1 km2 spatial resolution to enable health workers to identify and target high risk areas to prevent transmission of leishmaniasis.

Os satélites de observação da Terra (SOT) da NASA foram usados para calcular três índices de vegetação, extrair dados de precipitação e elevação e avaliar sua aplicabilidade para identificar o risco para leishmaniose visceral (LV) e leishmaniose tegumentar (LT) no Estado da Bahia, Brasil. Modelos de regressão mostraram que ambas as formas de leishmaniose podem ser preditas pelos NDVI, NDMI, NDWI e precipitação TRMM (R2 = 0,370; p<0,001). A elevação não foi significativamente associada à distribuição de LV ou LT. Em áreas de alta precipitação anual, a LT foi 3,6 vezes mais provável de ocorrer do que a LV. Para a umidade vegetativa (NDMI), a LT apresentou 2,11 maior probabilidade de ocorrer do que a LV. As chances de ocorrência de LT aumentaram para 5,5 vezes em relação com a vegetação (NDVI) e 13,5 vezes quando o conteúdo de água líquida dos dosséis da vegetação (NDWI) foi considerado. Áreas em risco de LT e LV foram mapeadas com base nas variáveis explicativas selecionadas. A precisão dos modelos foi avaliada usando a área sob curva característica de operação do receptor (Curva COR=0,72). Propusemos que os modelos de risco em escala estadual baseados no uso de produtos SOT são uma ferramenta útil na resolução espacial de 1 km2 por permitir que profissionais de saúde identifiquem e direcionem áreas de alto risco para evitar a transmissão da leishmaniose.

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NASAs Earth Observing Satellites (EOS) were used to calculate three vegetation indices, extract precipitation and elevation data, and then evaluate their applicability for assessing risk of visceral leishmaniasis (VL) and cutaneous leishmaniasis (CL) in Bahia State, Brazil. Regression models showed that either form of leishmaniasis can be predicted by NDVI, NDMI, NDWI data products and TRMM) precipitation data (R2 = 0.370; p<0.001). Elevation was not significantly associated with the distribution of either VL or CL. In areas of high annual precipitation, CL was 3.6 times more likely to occur than VL. For vegetative moisture (NDMI), CL was 2.11 times more likely to occur than VL. Odds of CL occurrence increased to 5.5 times when vegetation (NDVI) and 13.5 times when liquid water content of vegetation canopies (NDWI) was considered. Areas at risk of CL and VL were mapped based on the selected explanatory variables. Accuracy of models were assessed using area under the receiver operating characteristic curve (AUC=0.72). We propose that statewide scale risk models based on use of EOS products will be a useful tool at 1 km2 spatial resolution to enable health workers to identify and target high risk areas to prevent transmission of leishmaniasis.(AU)

Os satélites de observação da Terra (SOT) da NASA foram usados para calcular três índices de vegetação, extrair dados de precipitação e elevação e avaliar sua aplicabilidade para identificar o risco para leishmaniose visceral (LV) e leishmaniose tegumentar (LT) no Estado da Bahia, Brasil. Modelos de regressão mostraram que ambas as formas de leishmaniose podem ser preditas pelos NDVI, NDMI, NDWI e precipitação TRMM (R2 = 0,370; p<0,001). A elevação não foi significativamente associada à distribuição de LV ou LT. Em áreas de alta precipitação anual, a LT foi 3,6 vezes mais provável de ocorrer do que a LV. Para a umidade vegetativa (NDMI), a LT apresentou 2,11 maior probabilidade de ocorrer do que a LV. As chances de ocorrência de LT aumentaram para 5,5 vezes em relação com a vegetação (NDVI) e 13,5 vezes quando o conteúdo de água líquida dos dosséis da vegetação (NDWI) foi considerado. Áreas em risco de LT e LV foram mapeadas com base nas variáveis explicativas selecionadas. A precisão dos modelos foi avaliada usando a área sob curva característica de operação do receptor (Curva COR=0,72). Propusemos que os modelos de risco em escala estadual baseados no uso de produtos SOT são uma ferramenta útil na resolução espacial de 1 km2 por permitir que profissionais de saúde identifiquem e direcionem áreas de alto risco para evitar a transmissão da leishmaniose.(AU)

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In addition to be absorbed by plants, nitrogen (N) applied in the soil is subject to loss by leaching, volatilization and microorganism immobilization. The spectral characteristics of plants have been used for defining the N fertilizer rate. However, it has been a challenge to translate the sensor readings into the N rate. Thus, the aim of the present study was to evaluate three spectral variables to recommend variable rate N fertilization in Brachiaria decumbens using the Nitrogen Sufficiency Index (NSI). The five treatments consisted of a control plot (without nitrogen application), a reference plot with a fixed N rate of 150 kg ha-1 and three different spectral readings for applying N at variable rates. In the variable rate plots were initially applied a N rate equal to 50% of that in the reference plot, and the following rates were defined based on NSI. The three spectral variables were: a portable chlorophyll meter readings, Visible Atmospherically Resistant Index (VARIRedEdge) and the ratio between Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index and Optimized Soil Adjusted Vegetation Index (MCARI/OSAVI). The experiment was conducted in randomized block design with five replicates during three plant harvesting. The forage was harvested when the plant height was 25 cm in the reference plot. The variable rate treatments presented better nitrogen use efficiency than the fixed rate treatment. The portable chlorophyll meter was more suitable than the used vegetation indices to recommend variable N rate fertilization since their plots produced the same dry biomass matter as in the fixed rate plot with less amount of fertilizer applied.

Além de ser absorvido pelas plantas, o nitrogênio (N) aplicado no solo está sujeito à perda por lixiviação, volatilização e imobilização pelos microrganismos. As características espectrais das plantas têm sido usadas para definir a taxa de aplicação de fertilizante nitrogenado. No entanto, tem sido um desafio transformar as leituras dos sensores em taxas de N. Assim, o objetivo do presente estudo foi avaliar três variáveis espectrais para recomendar adubação nitrogenada a taxa variável em Brachiaria decumbens, usando o Índice de Suficiência de Nitrogênio (NSI). Os cinco tratamentos consistiram de uma testemunha (sem aplicação de N), de uma parcela de referência com uma taxa de N fixa de 150 kg ha-1 e três leituras espectrais diferentes para a aplicação de N a taxas variáveis. Na taxa variável, as parcelas receberam inicialmente uma taxa de N igual a 50% da parcela de referência, e as seguintes taxas foram definidas com base no NSI. As três variáveis espectrais foram: as leituras do medidor portátil de clorofila (SPAD), Visible Atmospherically Resistant Index (VARIRedEdge) e a razão entre Modified Chlorophyll Absorption Ratio Index e Optimized Soil Adjusted Vegetation Index (MCARI/OSAVI). O experimento foi conduzido em delineamento em blocos casualizados, com cinco repetições durante três colheitas da planta. A forragem foi colhida quando a altura da planta atingiu 25 cm na parcela de referência. Os tratamentos a taxa variável apresentaram melhor eficiência de uso de N do que o tratamento a taxa fixa. O medidor portátil de clorofila foi mais adequado que os índices de vegetação usados para recomendar a adubação nitrogenada à taxa variada uma vez que suas parcelas produziram a mesma massa seca que na parcela a taxa fixa com uma menor quantidade de N aplicado.

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A cultura da soja possui características favoráveis para sua identificação e mapeamento por meio de interpretação de imagens de sensores remotos a bordo de satélites.O presente trabalho teve como objetivo comparar os resultados de mapeamento dessa cultura, por meio da interpretação de imagens TM/Landsat-5 e MODIS/Terra para o ano safra 2010/11. O trabalho foi realizado para o município de Maracaju, Mato Grosso do Sul, maior produtor de soja do Estado. Foram adquiridas oito imagens MODIS/Terra no ano de 2010 e quatro em 2011 e uma do TM/Landsat-5 do ano de 2011, compreendendo o período de cultivo da soja na região. De posse das imagens e dos processamentos foram gerados mapas temáticos de áreas de soja, das quais segue: componentes principais de imagem monotemporal TM, monotemporal MODIS com seus respectivos NDVI´s e EVI´s, por meio do classificador supervisionado MaxVer; além disso foi calculado o índice CEI, que no processo de fatiamento de pixels foram obtidas as áreas de soja. As classificações utilizando bandas do TM/Landasat-5 apresentaram excelentes estimativas de áreas de soja indicadas pelas métricas de validação Kappa e exatidão global. No método do índice CEI, neste caso, apresentou inferioridade perante as demais estimativas obtidas, apenas apresentando-se superior a estimativa de área obtida pela imagem monotemporal NDVI/MODIS.

The soybean has favorable characteristics for its identification and mapping through interpretation of remote sensing images. This paper aims compare the mapping results of this culture by interpretation of TM/Landsat-5 and MODIS/Terra images for the crop-year 2010/11. The study area was the town of Maracaju, Mato Grosso do Sul, Brazil, the larger producer of soybeans in the state. Eight MODIS/Terra images were acquired in 2010, four in 2011 and one TM/Landsat-5 in 2011, comprising the period from soybean cultivation in the region. With ' thematic maps of soybean areas, of which follows: principal components of mono temporal TM image with their respective MODIS NDVI's and EVI's, through the Max Ver classifier; addition we calculated the CEI index, which in the process of slicing the pixel areas were obtained from soybeans. The classifications using TM/Landasat-5 bands showed excellent estimates of soybean areas, indicated by the metrics validation Kappa and overall accuracy. In the method CEI index presented inferiority before the other estimates are they only over area estimation obtained by the mono temporal NDVI/MODIS image.

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Hyperspectral crop reflectance data are useful for several remote sensing applications in agriculture, but there is still a need for studies to define optimal wavebands to estimate crop biophysical parameters. The objective of this work is to analyze the use of narrow and broad band vegetation indices (VI) derived from hyperspectral field reflectance measurements to estimate wheat (Triticum aestivum L.) grain yield and plant height. A field study was conducted during the winter growing season of 2003 in Campinas, São Paulo State, Brazil. Field canopy reflectance measurements were acquired at six wheat growth stages over 80 plots with four wheat cultivars (IAC-362, IAC-364, IAC-370, and IAC-373), five levels of nitrogen fertilizer (0, 30, 60, 90, and 120 kg of N ha-1) and four replicates. The following VI were analyzed: a) hyperspectral or narrow-band VI (1. optimum multiple narrow-band reflectance, OMNBR; 2. narrow-band normalized difference vegetation index, NB_NDVI; 3. first- and second-order derivative of reflectance; and 4. four derivative green vegetation index); and b) broad band VI (simple ratio, SR; normalized difference vegetation index, NDVI; and soil-adjusted vegetation index, SAVI). Hyperspectral indices provided an overall better estimate of biophysical variables when compared to broad band VI. The OMNBR with four bands presented the highest R² values to estimate both grain yield (R² = 0.74; Booting and Heading stages) and plant height (R² = 0.68; Heading stage). Best results to estimate biophysical variables were observed for spectral measurements acquired between Tillering II and Heading stages.

Dados hiperespectrais de reflectância de culturas agrícolas são úteis para diversas aplicações e ainda existe a necessidade de estudos para definir as melhores bandas para estimar parâmetros biofísicos de culturas. O objetivo deste trabalho é analisar o uso de índices de vegetação (IV) de bandas estreitas e largas obtidas de medidas de reflectância hiperespectral a campo para estimar a produtividade de grãos e a altura de plantas do trigo (Triticum aestivum L.). Um experimento a campo foi conduzido durante a entre safra de 2003 em Campinas, São Paulo, Brasil. Medidas de reflectância foram adquiridas ao longo de seis estádios da cultura em 80 parcelas (quatro cultivares, cinco níveis de adubação nitrogenada e quatro repetições). Os IV testados foram: a) de banda estreita ou hiperespectrais (1. ótima reflectância de múltiplas bandas estreitas, OMNBR; 2. índice de vegetação da diferença normalizada com banda estreita, NB_NDVI; 3. primeira e segunda derivada da reflectância e; 4. quatro índices de derivadas da vegetação verde) e b) de banda larga (razão simples, SR; índice vegetativo da diferença normalizada, NDVI e; índice vegetativo ajustado para solo, SAVI). Os índices hiperespectrais forneceram melhores estimativas quando comparados às estimativas dos IV de banda larga. O índice OMNBR com quatro bandas apresentou os maiores valores de R² para estimar a produtividade de grãos (R² = 0,74; Emborrachamento e Espigamento) e a altura das plantas (R² = 0,68; Espigamento). Os melhores resultados foram observados entre os estádios de Perfilhamento II e Espigamento.

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Hyperspectral crop reflectance data are useful for several remote sensing applications in agriculture, but there is still a need for studies to define optimal wavebands to estimate crop biophysical parameters. The objective of this work is to analyze the use of narrow and broad band vegetation indices (VI) derived from hyperspectral field reflectance measurements to estimate wheat (Triticum aestivum L.) grain yield and plant height. A field study was conducted during the winter growing season of 2003 in Campinas, São Paulo State, Brazil. Field canopy reflectance measurements were acquired at six wheat growth stages over 80 plots with four wheat cultivars (IAC-362, IAC-364, IAC-370, and IAC-373), five levels of nitrogen fertilizer (0, 30, 60, 90, and 120 kg of N ha-1) and four replicates. The following VI were analyzed: a) hyperspectral or narrow-band VI (1. optimum multiple narrow-band reflectance, OMNBR; 2. narrow-band normalized difference vegetation index, NB_NDVI; 3. first- and second-order derivative of reflectance; and 4. four derivative green vegetation index); and b) broad band VI (simple ratio, SR; normalized difference vegetation index, NDVI; and soil-adjusted vegetation index, SAVI). Hyperspectral indices provided an overall better estimate of biophysical variables when compared to broad band VI. The OMNBR with four bands presented the highest R² values to estimate both grain yield (R² = 0.74; Booting and Heading stages) and plant height (R² = 0.68; Heading stage). Best results to estimate biophysical variables were observed for spectral measurements acquired between Tillering II and Heading stages.

Dados hiperespectrais de reflectância de culturas agrícolas são úteis para diversas aplicações e ainda existe a necessidade de estudos para definir as melhores bandas para estimar parâmetros biofísicos de culturas. O objetivo deste trabalho é analisar o uso de índices de vegetação (IV) de bandas estreitas e largas obtidas de medidas de reflectância hiperespectral a campo para estimar a produtividade de grãos e a altura de plantas do trigo (Triticum aestivum L.). Um experimento a campo foi conduzido durante a entre safra de 2003 em Campinas, São Paulo, Brasil. Medidas de reflectância foram adquiridas ao longo de seis estádios da cultura em 80 parcelas (quatro cultivares, cinco níveis de adubação nitrogenada e quatro repetições). Os IV testados foram: a) de banda estreita ou hiperespectrais (1. ótima reflectância de múltiplas bandas estreitas, OMNBR; 2. índice de vegetação da diferença normalizada com banda estreita, NB_NDVI; 3. primeira e segunda derivada da reflectância e; 4. quatro índices de derivadas da vegetação verde) e b) de banda larga (razão simples, SR; índice vegetativo da diferença normalizada, NDVI e; índice vegetativo ajustado para solo, SAVI). Os índices hiperespectrais forneceram melhores estimativas quando comparados às estimativas dos IV de banda larga. O índice OMNBR com quatro bandas apresentou os maiores valores de R² para estimar a produtividade de grãos (R² = 0,74; Emborrachamento e Espigamento) e a altura das plantas (R² = 0,68; Espigamento). Os melhores resultados foram observados entre os estádios de Perfilhamento II e Espigamento.

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Spectral information is well related with agronomic variables and can be used in crop monitoring and yield forecasting. This paper describes a multitemporal research with the sugarcane variety SP80-1842, studying its spectral behavior using field spectroscopy and its relationship with agronomic parameters such as leaf area index (LAI), number of stalks per meter (NPM), yield (TSS) and total biomass (BMT). A commercial sugarcane field in Araras/SP/Brazil was monitored for two seasons. Radiometric data and agronomic characterization were gathered in 9 field campaigns. Spectral vegetation indices had similar patterns in both seasons and adjusted to agronomic parameters. Band 4 (B4), Simple Ratio (SR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) increased their values until the end of the vegetative stage, around 240 days after harvest (DAC). After that stage, B4 reflectance and NDVI values began to stabilize and decrease because the crop reached ripening and senescence stages. Band 3 (B3) and RVI presented decreased values since the beginning of the cycle, followed by a stabilization stage. Later these values had a slight increase caused by the lower amount of green vegetation. Spectral variables B3, RVI, NDVI, and SAVI were highly correlated (above 0.79) with LAI, TSS, and BMT, and about 0.50 with NPM. The best regression models were verified for RVI, LAI, and NPM, which explained 0.97 of TSS variation and 0.99 of BMT variation.

A informação espectral tem boa relação com variáveis agronômicas e pode contribuir com informações para o monitoramento, acompanhamento e previsão de safras. O presente trabalho descreve a análise multitemporal do comportamento espectral da variedade de cana-de-açúcar SP80-1842 e a relação com variáveis agronômicas como índice de área foliar (IAF), número de perfilhos por metro (NPM), produtividade (TCH) e biomassa total (BMT). Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, um talhão comercial, localizada no município de Araras/SP foi monitorado em nove campanhas de coleta de dados radiométricos e agronômicos. O comportamento temporal das variáveis espectrais acompanhou o comportamento das variáveis agronômicas. A banda 4 (B4), o índice de vegetação da razão simples (SR), o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e o índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI) aumentaram seus valores até o fim da fase de crescimento vegetativo, aproximadamente até os 240 dias após o corte, a partir do qual os valores se estabilizaram e diminuíram em função da entrada da cultura na fase de maturação. A banda 3 (B3) e o índice de vegetação da razão (RVI) tiveram queda em seus valores desde o início do ciclo, com posterior estabilização e aumento em seus valores devido ao aumento da quantidade de palha e da queda da biomassa foliar. As variáveis espectrais B3, RVI, NDVI e SAVI tiveram correlações maiores que 0,79 com as variáveis IAF e BMT e de aproximadamente 0,50 com o NPM. Os melhores modelos de regressão linear múltipla foram os com RVI, IAF e NPM e explicaram 0,97 da variação da TCH e 0,99 da BMT.

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Spectral information is well related with agronomic variables and can be used in crop monitoring and yield forecasting. This paper describes a multitemporal research with the sugarcane variety SP80-1842, studying its spectral behavior using field spectroscopy and its relationship with agronomic parameters such as leaf area index (LAI), number of stalks per meter (NPM), yield (TSS) and total biomass (BMT). A commercial sugarcane field in Araras/SP/Brazil was monitored for two seasons. Radiometric data and agronomic characterization were gathered in 9 field campaigns. Spectral vegetation indices had similar patterns in both seasons and adjusted to agronomic parameters. Band 4 (B4), Simple Ratio (SR), Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) increased their values until the end of the vegetative stage, around 240 days after harvest (DAC). After that stage, B4 reflectance and NDVI values began to stabilize and decrease because the crop reached ripening and senescence stages. Band 3 (B3) and RVI presented decreased values since the beginning of the cycle, followed by a stabilization stage. Later these values had a slight increase caused by the lower amount of green vegetation. Spectral variables B3, RVI, NDVI, and SAVI were highly correlated (above 0.79) with LAI, TSS, and BMT, and about 0.50 with NPM. The best regression models were verified for RVI, LAI, and NPM, which explained 0.97 of TSS variation and 0.99 of BMT variation.

A informação espectral tem boa relação com variáveis agronômicas e pode contribuir com informações para o monitoramento, acompanhamento e previsão de safras. O presente trabalho descreve a análise multitemporal do comportamento espectral da variedade de cana-de-açúcar SP80-1842 e a relação com variáveis agronômicas como índice de área foliar (IAF), número de perfilhos por metro (NPM), produtividade (TCH) e biomassa total (BMT). Nas safras 2000/2001 e 2001/2002, um talhão comercial, localizada no município de Araras/SP foi monitorado em nove campanhas de coleta de dados radiométricos e agronômicos. O comportamento temporal das variáveis espectrais acompanhou o comportamento das variáveis agronômicas. A banda 4 (B4), o índice de vegetação da razão simples (SR), o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e o índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI) aumentaram seus valores até o fim da fase de crescimento vegetativo, aproximadamente até os 240 dias após o corte, a partir do qual os valores se estabilizaram e diminuíram em função da entrada da cultura na fase de maturação. A banda 3 (B3) e o índice de vegetação da razão (RVI) tiveram queda em seus valores desde o início do ciclo, com posterior estabilização e aumento em seus valores devido ao aumento da quantidade de palha e da queda da biomassa foliar. As variáveis espectrais B3, RVI, NDVI e SAVI tiveram correlações maiores que 0,79 com as variáveis IAF e BMT e de aproximadamente 0,50 com o NPM. Os melhores modelos de regressão linear múltipla foram os com RVI, IAF e NPM e explicaram 0,97 da variação da TCH e 0,99 da BMT.