IMAGENS DO LANDSAT- 8 NO MAPEAMENTO DE SUPERFÍCIES EM ÁREA IRRIGADA
Authors: SANTOS JANNAYLTON EVERTON OLIVIERA , Nicolete Donizeti Aparecido Pastori , Filgueiras Roberto , Leda Victor Costa , Zimback Célia Regina Lopes 
Published: September 2015

IMAGENS DO LANDSAT- 8 NO MAPEAMENTO DE SUPERFÍCIES EM ÁREA IRRIGADA  JANNAYLTON ÉVERTON OLIVEIRA SANTOS¹; DONIZETI APARECIDO PASTORI NICOLETE¹; ROBERTO FILGUEIRAS¹; VICTOR COSTA LEDA² E CÉLIA REGINA LOPES ZIMBACK¹ [1] Departamento de Ciência do Solo e Recursos Ambientais da UNESP - campus Botucatu – SP,Programa de Irrigação e Drenagem UNESP/FCA. Email:jannaylton@gmail.com, dnicolete@gmail.com, betofilgueiras@gmail.com, czimbak@gmail.com2 Departamento de Ciência do Solo e Recursos Ambientais da UNESP - campus Botucatu – SP, Programa de Energia na agricultura UNESP/FCA. Email: victorleda@gmail.com  1 RESUMO O trabalho tem como objetivo analisar os parâmetros NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) para dois períodos, chuvoso e seco, em área irrigada. A área de estudo apresenta constante expansão na irrigação por pivô central, sendo localizada nas proximidades do município de Paranapanema – SP. As imagens foram processadas utilizando o programa QGIS 2.2. Para a obtenção dos índices realizou-se a calibração radiométrica, que consiste na transformação dos números digitais para correspondentes físicos, radiância e reflectância, e correção atmosférica por meio do método DOS 1 (Dark Object Substraction). Após os processamentos computou-se os índices de vegetação, os quais deram subsídio para o monitoramento das culturas agrícolas nos diferentes manejos (irrigado e sequeiro) e épocas de análise (chuvoso e seco). Como auxílio para o monitoramento das áreas, fusionou-se uma composição RGB 432, com a banda pancromática, o que permitiu uma pré-análise das condições e dos tipos de uso do solo na área de estudo. As cartas obtidas de NDVI e SAVI permitiram inferir sobre as condições fisiológicas e estádios fenológicos da vegetação nos diferentes usos do solo. No período de estiagem os índices médios obtiveram valores inferiores ao do período chuvoso, tendo isto ocorrido, principalmente, devido as condições de estresse hídrico característico da época. Desse modo, o cômputo dos parâmetros para a área de estudo foram de extrema valia na análise das condições da vegetação nos diferentes cenários, pois por meio desses foi possível inferir sobre as diferenças encontradas nos períodos e nos diferentes usos do solo, o que auxilia os agricultores em tomadas de decisão com relação ao manejo de suas áreas, no que tange as questões relacionadas a necessidades hídrica das culturas.Palavras-chave: Sensoriamento remoto, monitoramento agrícola, pivô central.  SANTOS, J. E. O.; NICOLETE, D. A. P.; FILGUEIRAS, R.; LEDA, V. C.; ZIMBACK, C. R. L.IMAGES OF LANDSAT-8 TO MONITOR THE SURFACES ON IRRIGATED AREA    2 ABSTRACT The study aims to analyze NDVI (Difference Vegetation Index Normalized) and SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) for two periods (rainy and dry) on irrigated area. The study area has constant expansion on irrigation center pivot, it is located near the Paranapanema ­- SP county. For this study we used two images of Landsat ­8 orbital platform. The images were processed using QGIS 2.2 program. To obtain the indexes, it was held radiometric calibration, which is the transformation of digital numbers in corresponding physical, radiance and reflectance, and atmospheric correction using the DOS method (Dark Object Substraction). These procedures were performed on semi automatic classification plugin. After appropriate calibrations and corrections, it were computed the vegetation indexes. These gave allowance for monitoring agricultural crops in different management systems (irrigated and rainfed) and analysis of seasons (wet and dry). As an aid for monitoring areas, we merged a RGB ­432 composition, with a panchromatic band. This product allowed a pre - analysis of conditions and types of land use in the study area. The maps obtained from NDVI and SAVI, allowed to infer about the physiological conditions and growth stages vegetation in different land uses. During the dry season, we found average rates which has lower values than the rainy season. This occurred, mainly, due to water stress conditions, which is characteristic of that season. Thus, the estimation of parameters for the study area were extremely valuable in analysis of vegetation conditions, on different scenarios, because through these, became possible to infer about the differences in seasons analized and different land uses. Then, these analisys served as an aid for farmers in decision­ making, regard the management of their areas, which is related to water requirements of crops. Keywords: Remote sensing, agriculture monitoring, center pivot.