SPATIO-TEMPORAL VARIABILITY OF VEGETATION CONDITION IN IRRIGATED AGRICULTURE THROUGH SENTINEL-2A IMAGES | VARIABILIDADE ESPAÇO-TEMPORAL DA CONDIÇÃO DA VEGETAÇÃO NA AGRICULTURA IRRIGADA POR MEIO DE IMAGENS SENTINEL-2ª - DOI: 10.7127/rbai.v11n600648

anglais. Given the importance of irrigation in a scenario which is highlighted by the increasing demand for food, it is increasingly necessary to adopt techniques that allow proper monitoring of irrigated areas in order to observe the dynamics of crop conditions. This is possible, in a fast way and with low cost, using remote sensing techniques. In this context, this study aimed to evaluate, with the help of remote sensing, spatial and temporal variability of vegetation conditions for an area irrigated by center pivot to support the management of irrigated agriculture. It was used a series of Sentinel 2A images, from March to July 2016. The images were subjected to pre-processing to be subsequently performed the analysis of vegetation through of the indexes NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) and VCI (Vegetation Condition Index). The use of remote sensing in this study allowed the monitoring of the variability of vegetation condition, and the vegetation indexes were sensitive to variations of force, and, therefore, constituting an important source of information in decision-making for irrigation management.

portugais. Diante da importância da irrigação em um cenário marcado pela crescente demanda por alimentos, é cada vez mais necessária a adoção de técnicas que possibilitem o devido monitoramento das áreas irrigadas a fim de se observar a dinâmica das condições dos cultivos. Isso se faz possível, de uma maneira rápida e de baixo custo, por meio de técnicas de sensoriamento remoto. Nesse contexto, o presente trabalho teve como objetivo avaliar, com auxílio do sensoriamento remoto, a variabilidade espaço-temporal das condições da vegetação em uma área irrigada por pivô central como subsídio ao manejo da agricultura irrigada. Para tanto, foi utilizada uma série de imagens Sentinel 2A, referente ao período de março a julho de 2016. As imagens foram submetidas ao pré-processamento, para, posteriormente, ser realizada a análise da vegetação através dos índices NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) e do VCI (Vegetation Condition Index). A utilização do sensoriamento remoto no presente estudo possibilitou o acompanhamento da variabilidade da condição de vegetação, tendo os índices de vegetação se mostrado sensíveis às variações do vigor da mesma, e constituindo, portanto, uma importante fonte de informação na tomada de decisão para o manejo de irrigação.