Avaliação da acurácia radiométrica de imagem dos sensores Sequoia e MSI na cultura da aveia preta

Abstract

Nas medidas de reflectância espectral da cobertura e uso do solo e para o cálculo de índices de vegetação são necessárias correções geométricas e radiométricas de imagens obtidas por sensores remotos acoplados a satélites e até mesmo a Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs). O objetivo desta dissertação foi avaliar a acurácia de dados de reflectância espectral e de Índices de Vegetação de Diferença Normalizada (NDVI) e Red Edge (NDRE) derivados de imagens obtidas por câmera Parrot Sequoia acoplada a um quadricóptero DJI Matrice 100, e de imagens do sensor MSI-Sentinel-2, em duas lavouras de aveia preta (Avena strigosa Schrec) na fase 60 do estádio fenológico, localizadas no município de Eldorado do Sul (RS - Brasil). Foram processados ortofotomosaicos (resolução espacial de 9,4 cm) sem e com correções radiométricas (com uso de painel de calibração de reflectância Mapir V2 e/ou com uso do sensor de irradiância solar do sensor Sequoia), e a acurácia radiométrica destas imagens foi avaliada a partir de dados de reflectância (178 amostras) coletados por um sensor Crop Circle ACS-430, no mesmo dia do levantamento com VANT (04/10/2018). O ortofotomosaico multiespectral com maior acurácia radiométrica foi o corrigido a partir do subpainel Light Gray. O Erro Absoluto Médio (EAM) das bandas e índices espectrais desse ortofotomosaico foi o seguinte: banda Red = 0,02 ±0,01; Red Edge = 0,3 ±0,2; NIR = 0,04 ±0,03; NDVI = 0,09 ±0,05; NDRE = 0,02 ±0,02. Este ortofotomosaico foi usado para avaliar a acurácia radiométrica de uma imagem (184 pixels) do sensor MSI-Sentinel 2 (05/10/2018), sem correção atmosférica (dados ao topo da atmosfera - TOA) e com correção atmosférica (dados de reflectância superficial - BOA) pelos métodos Dark Object Subtraction (DOS) e Sen2Cor. Os maiores valores de EAM ocorreram na imagem da banda Red (máximo de 0,25 ±0,01) com relação às outras bandas e índices espectrais analisados. Esse erro poderia ser explicado pela sensibilidade ao pigmento clorofila B em 642 nm, que pode ser detectado somente na banda Red do sensor Sequoia e não pelo sensor MSI. O valor máximo de EAM da imagem Red Edge (0,08±0,01) e NIR (0,10±0,01) foram obtidos com a imagem Sen2Cor. Os valores de NDVI mais acurados (EAM = 0,02±0,01) foram os da imagem de reflectância TOA , ao passo para os valores de NDRE foram os da imagem Sen2Cor (EAM = 0,03±0,01). Esta última é um produto nível 2A fornecido pela Agência Espacial Européia (ESA) e neste experimento com aveia preta a imagem NDVI apresentou EAM máximo de 0,08±0,02.

For spectral reflectance measurements of land cover and land use and for the calculation of vegetation indices it is required geometric and radiometric corrections of images acquired by remote sensors coupled to satellites and even to Remotely Piloted Aircraft Systems (RPAS). The objective of this dissertation was to evaluate the accuracy of spectral reflectance and vegetation indexes (Normalized Difference - NDVI and Red Edge - NDRE) data derived from a Parrot Sequoia camera coupled to a DJI Matrice 100 quadcopter, and from images of the MSI-Sentinel-2 sensor, in two Black oat (Avena strigosa Schrec) crops at phase 60 of its phenological stage, located in Eldorado do Sul county (RS - Brazil). Orthophotomosaics (spatial resolution of 9.4 cm) were processed without and with radiometric corrections (using the Mapir V2 reflectance calibration ground target and/or using the Sequoia solar irradiance sensor), and the radiometric accuracy of these images was assessed from reflectance data (178 samples) collected by a Crop Circle ACS-430 sensor on the same day as the RPAS survey (10/04/2018). The multispectral orthophotomosaic with the highest radiometric accuracy was corrected from the Light Gray reference panel. The Mean Absolute Error (MAE) of the bands and spectral indices of this orthophotomosaic was as follows: Red band = 0.02 ± 0.01; Red Edge = 0.3 ± 0.2; NIR = 0.04 ± 0.03; NDVI = 0.09 ± 0.05; NDRE = 0.02 ± 0.02. This orthophotomosaic was used to evaluate the radiometric accuracy of an image (184 pixels) of MSI-Sentinel 2 (10/05/2018), with no atmospheric correction (Top of Atmosphere - TOA) and with atmospheric correction (Bottom of Atmosphere - BOA) by the Dark Object Subtraction (DOS) and Sen2Cor methods. The highest values of MAE occurred in the Red band image (maximum of 0.25 ± 0.01) in relation to the other bands and spectral indices analyzed. This error could be explained by the sensitivity to 642 nm chlorophyll B pigment, which can be detected only in the Red band of the Sequoia sensor and not by the MSI sensor. The maximum MAE value of the Red Edge (0.08 ± 0.01) and NIR (0.10 ± 0.01) bands were obtained for the Sen2Cor image. The most accurate NDVI values (EAM = 0.02 ± 0.01) were those of the TOA reflectance image, while the NDRE values were for the Sen2Cor image (EAM = 0.03 ± 0.01). The latter is a level 2A product provided by the European Space Agency (ESA) and in this experiment with Black oats the NDVI image presented maximum EAM of 0.08 ± 0.02.