Título:	Image geoprocessing and vegetation index generation in integrated systems.
Autoria:	OLIVEIRA, Y. C. L. de ROCHA, D. S. da PEZZOPANE, J. R. M. BERNARDI, A. C. de C.
Afiliação:	YASMIN CAROLINA LOPES DE OLIVEIRA, UNIVERSIDADE FEDERAL DE SÃO CARLOS; DANILO SERRA DA ROCHA, CPPSE; JOSE RICARDO MACEDO PEZZOPANE, CPPSE; ALBERTO CARLOS DE CAMPOS BERNARDI, CPPSE.
Ano de publicação:	2025
Referência:	In: SIMPÓSIO NACIONAL DE INSTRUMENTAÇÃO AGROPECUÁRIA, 5., 2025, São Carlos. Anais [...]. São Carlos: Embrapa Instrumentação, 2025. p. 561-565.
Conteúdo:	Abstract: This study was conducted at Embrapa Pecuária Sudeste, in São Carlos, SP, in an area under an Integrated Crop-Livestock-Forestry (ICLF) system, with the objective of evaluating the seasonal variation in vegetation using spectral indices. Drone images were collected on two distinct dates, and NDVI and MPRI indices were calculated and compared using the QGIS 3.0 and TerraView software. NDVI, based on the near-infrared (NIR) and red (RED) bands, and MPRI, based on RGB bands, were applied through supervised and unsupervised classifications and segmentations, allowing the analysis of forested and pasture areas. The results showed that during the dry season (July), the indices presented lower values, especially in pastures, indicating water stress. In the rainy season (November), index values increased, reflecting improved vegetation health. Pasture was identified as the predominant land cover, and both indices showed similar results, although MPRI stood out due to its economic feasibility. It is concluded that the ICLF system supports vegetation recovery and vigor, especially during periods of higher rainfall, and that MPRI is an efficient and accessible alternative for environmental monitoring via remote sensing. | Resumo: O presente estudo foi realizado na Embrapa Pecuária Sudeste, em São CarlosSP, em uma área de Integração Lavoura-Pecuária-Floresta (ILPF), com o objetivo de avaliar a variação sazonal da vegetação por meio de índices espectrais. A partir de imagens obtidas por drone em duas datas distintas, foram calculados e comparados os índices NDVI e MPRI, utilizando os softwares QGIS 3.0 e TerraView. O NDVI, baseado na combinação da banda do infravermelho próximo (NIR) e da banda do vermelho (RED), e o MPRI, baseado em RGB, foram aplicados em classificações supervisionadas, não supervisionadas e segmentações, permitindo a análise de áreas de árvores e pastagem. Os resultados demonstraram que, no período seco (julho), os índices apresentaram valores mais baixos, principalmente nas pastagens, indicando estresse hídrico. Já no período chuvoso (novembro), houve elevação nos valores dos índices, refletindo a melhora na saúde da vegetação. Observou-se que a pastagem é a cobertura predominante e que ambos os índices apresentaram resultados semelhantes, embora o MPRI se destaque por sua viabilidade econômica. Conclui-se que o ILPF favorece a recuperação e o vigor da vegetação, especialmente em períodos de maior precipitação, sendo o MPRI uma alternativa eficiente e acessível para o monitoramento ambiental por sensoriamento remoto.
Thesagro:	Sistema de Produção Agrossilvicultura Sensoriamento Remoto Agricultura de Precisão
NAL Thesaurus:	Integrated agricultural systems Remote sensing Precision agriculture
Palavras-chave:	Integrated crop-livestock-forest ICLF NDVI MPRI Integração lavoura-pecuária-floresta ILPF
ISSN:	2358-9132
Notas:	Editores: Paulo Sergio de Paula Herrmann Junior, Henriette Monteiro Cordeiro de Azeredo, Maria Fernanda Berlingieri Durigan, Luís Henrique Bassoi.
Tipo do material:	Artigo em anais e proceedings
Acesso:	openAccess
Aparece nas coleções:	Artigo em anais de congresso (CPPSE)