Vegetation indices for the index estimation of the leaf area in clonal plantations of Eucalyptus saligna smith | Índices de vegetação para a estimativa do Índice de Área Foliar em plantios clonais de Eucalyptus saligna Smith

Английский. The relationship between the ground Leaf area index (IAFg) from clonal plantations of Eucalyptus saligna Smith and three different vegetation indices (VI): Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple Ratio Index (SRI) and Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) was evaluated in order to select the best IV to estimate the IAF by remote sensing (LAIRS), and obtaining the spatial distribution of LAI in the stands. LAIg was measured using LAI-2000 and its behavior was examined at different ages. The vegetation indices were obtained from a Landsat 8/OLI through the arithmetic of the bands 4 and 5. The linear regression analysis was used to adjust the model LAIRS (LAIRSi=β0 + β1 .IVi + εi), and the criteria for selecting the best equation were the statistics R2adj%, Syx % and residual analysis. The results showed that the best vegetation index to estimate IAFSR was SRI (LAIRS =-5.6159 + 0.9716 .SRI ), resulting R2adj%=67.0 and Syx=12.5%. The results of all adjusted models tended towards overestimation of LAI in values lower than two and underestimation in values above 3.5 (NDVI e SRI) and above three for SAVI. The equations for different ages produced no improvement in LAIRS.

португальский. Procurou-se estabelecer a relação entre o Índice de área foliar no campo (IAFc) de plantios clonais de Eucalyptus saligna Smith e três diferentes Índices de Vegetação (IV) obtidos de uma imagem Landsat 8/OLI: Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), Índice da Razão Simples (SRI) e Índice de Vegetação Ajustado para o Solo (SAVI), com o objetivo de selecionar o melhor estimador do IAF por sensoriamento remoto (IAFSR), obtendo assim a espacialização IAF nos talhões. O IAFc foi obtido utilizando o equipamento LAI-2000 e seu comportamento foi analisado em diferentes idades. Os índices de vegetação foram obtidos por meio de aritmética das bandas 4 e 5 do sensor. A análise de regressão linear simples foi utilizada para ajustar o modelo de estimativa de IAFSR (IAFSRi= β0 + β1 . IVi + εi), sendo os critérios de escolha as estatísticas de R2, Syx% e análise de resíduos. Os resultados mostraram que o índice que melhor estimou o IAFSR foi o SRI (IAFSR=-5,6159 + 0,9716 . SRI), com R2=0,68 e Syx%=12,5. Todos os modelos ajustados mostraram tendência em subestimar e superestimar o IAF. As equações obtidas para as diferentes idades não produziram melhora nas estimativas de IAFSR.