Influência da geometria de iluminação e do ângulo de visada na resposta espectral da cultura do feijão (Phaseolus vulgaris L.) - Ferraz, Priscylla (2006)
O estudo do comportamento espectral de culturas agrícolas, por meio da radiometria de campo, contribui para a obtenção de uma maior precisão nos modelos gerados pelo sensoriamento remoto, quando utilizados na estimativa e análise de variáveis agronômicas de culturas. Tendo em vista que os sensores a bordo de satélites podem adquirir imagens sob diferentes ângulos de visada e em diferentes horários de passagem, torna-se necessário o conhecimento do efeito dessas variáveis sobre a resposta espectral das culturas. A presente pesquisa teve como objetivo avaliar a influência de três ângulos de visada (0º, 30º e 45º) e três horários de medição (10 horas, 12 horas e 14 horas), o que implica em diferentes ângulos de elevação solar, na resposta espectral da cultura de feijão, como também nas relações entre o índice de área foliar (IAF) e o Índice de Vegetação Diferença Normalizada (NDVI). O experimento foi conduzido na "Fazenda Areão", pertencente à Escola Superior de Agricultura 'Luiz de Queiroz' (ESALQ/USP), Piracicaba, SP, de março a junho de 2005. O delineamento experimental foi o de blocos ao acaso, com parcelas subdivididas, constituído de três blocos, três tratamentos primários referentes aos horários de leitura e três tratamentos secundários relacionados ao ângulo de visada. Foram realizadas nove campanhas de medição no campo, com o espectroradiômetro SPECTRON SE-590. Dos fatores de reflectância (FR) determinados, simularam-se as bandas TM3 e TM4 e, a partir destes, foram gerados os índices de vegetação. De acordo com os resultados obtidos, concluiu-se que a variação do horário de medição não proporcionou variação significativa sobre os valores do FR nas bandas TM3 e TM4. Já a variação do ângulo zenital de visada influenciou significativamente, ao nível de 5 % de probabilidade, o FR nas bandas TM3 e TM4, para todos os dias de leitura. Quanto às relações IAF e NDVI, o modelo linear apresentou melhores ajustes, estatisticamente significativos (p≤0,05).