Simulação PROSAIL da soja por estágio fenológico e discriminação de estresse

Espectros de reflectância de dossel de soja (Glycine max) simulados com PROSAIL em cinco estágios fenológicos: quais índices de vegetação um sensor restrito a $700$–$1000\,\mathrm{nm}$ ainda computa, e se estresse hídrico versus deficiência de nitrogênio deixam assinaturas distinguíveis (NDVI–NDRE, red edge, absorção em $970\,\mathrm{nm}$).

Neste post reportamos as curvas por estágio, a derivada no red edge e a discriminação de estresse — o que o push-broom da série “veria” antes de qualquer aquisição real.

O modelo

O PROSAIL acopla dois submodelos de transferência radiativa:

• PROSPECT descreve as propriedades ópticas foliares, parametrizadas pelo índice de estrutura ($N$), clorofila ($C_{ab}$), carotenoides ($C_{ar}$), água ($C_w$) e matéria seca ($C_m$).
• SAIL descreve a reflectância bidirecional do dossel, parametrizada pelo índice de área foliar (LAI), pela distribuição angular foliar (LIDF) e pelo hotspot.

Parametrização por estágio fenológico

Cinco estágios foram simulados, do vegetativo inicial à senescência. Os valores biofísicos provêm da literatura agronômica.

Os estágios correspondem, respectivamente, ao quarto trifólio expandido (V4), ao início da formação de vagens (R3), ao início do enchimento de grãos (R5), à maturidade (R7) e à senescência (R8). A LIDF foi fixada em $-0{,}35$ e o hotspot em 0,01 em todos os casos.

Espectros simulados

Os espectros reproduzem as feições típicas de vegetação:

1. Baixa reflectância no visível, associada à absorção por clorofila.
2. Transição acentuada na região do red edge, entre 680 e 750 nm.
3. Platô no infravermelho próximo, modulado por LAI e estrutura foliar.
4. Bandas de absorção de água próximas a 970 nm e 1200 nm.

A derivada do red edge separa os estágios

A posição do red edge corresponde ao ponto de inflexão máxima da curva de reflectância entre 680 e 750 nm. Calculá-la pela derivada espectral $d\rho/d\lambda$ evidencia a separação entre estágios.

O máximo da derivada ocorre em comprimentos de onda maiores nos estágios de maior teor de clorofila (R3 e R5), e desloca-se para comprimentos de onda menores na senescência (R8). O comportamento é consistente com a redução de clorofila ao longo do ciclo.

Índices de vegetação: quais são computáveis

Um sensor restrito a 700 a 1000 nm não acessa as bandas do visível. Essa restrição determina quais índices podem ser calculados.

O NDVI relaciona as bandas do infravermelho próximo e do vermelho:

$$\mathrm{NDVI} = \frac{\rho_{850} - \rho_{680}}{\rho_{850} + \rho_{680}}$$

O NDRE substitui a banda do vermelho pela borda do vermelho:

$$\mathrm{NDRE} = \frac{\rho_{850} - \rho_{720}}{\rho_{850} + \rho_{720}}$$

Dois índices de uso comum não são computáveis nessa faixa. O GNDVI requer a banda verde em 550 nm, fora do intervalo do sensor. O EVI requer a banda azul, próxima a 450 nm, além da banda vermelha em 680 nm. Ambos exigiriam estender a cobertura espectral ao visível.

Cabe notar que o próprio NDVI usa $\rho_{680}$, que está marginalmente abaixo do corte de 700 nm. Os valores tabelados derivam do espectro PROSAIL completo, e não da resposta do sensor restrito.

Discriminação entre estresse hídrico e deficiência de nitrogênio

Sete cenários foram simulados, partindo de um dossel saudável em R5, com reduções progressivas em $C_w$ (estresse hídrico) ou em $C_{ab}$ (deficiência de nitrogênio).

Os dois tipos de estresse reduzem o NDVI, o que impede a discriminação por um índice isolado. As assinaturas divergem, porém, em dois indicadores.

O deslocamento da posição do red edge é o discriminante mais claro. Sob estresse hídrico severo, a REP desloca-se apenas $-6$ nm, de 725 para 719 nm. Sob deficiência de nitrogênio severa, o deslocamento é de $-25$ nm, de 725 para 700 nm. A diferença decorre do mecanismo. A deficiência de nitrogênio reduz diretamente a clorofila, que governa a posição do red edge. O estresse hídrico atua primeiro sobre o conteúdo de água.

O segundo indicador é a profundidade da feição de absorção de água em 970 nm. Ela torna-se mais rasa sob estresse hídrico, e permanece aproximadamente estável sob deficiência de nitrogênio.

A combinação dos dois eixos, portanto, sugere separação entre os tipos de estresse, o que um índice único não fornece.

Extensão a outras culturas

A mesma parametrização foi aplicada às principais culturas do estado do Paraná, com milho, soja, cana-de-açúcar e trigo simulados em seus respectivos calendários.

Limitações

• Os resultados são de simulação física. Não há validação com medidas de campo.
• Os parâmetros biofísicos derivam da literatura, e não de amostragem local.
• Apenas a soja foi parametrizada em detalhe. A generalização a outras espécies requer verificação.
• O dossel é tratado como homogêneo, sem variabilidade espacial interna.
• A geometria de aquisição é fixa no nadir, sem variação diurna.
• A simulação é estática. Não há dinâmica temporal dentro de cada estágio.
• Os efeitos atmosféricos não foram incorporados.

Referências

• Jacquemoud, S., Baret, F. (1990). PROSPECT: A model of leaf optical properties spectra. Remote Sensing of Environment, 34(2), 75-91.
• Verhoef, W. (1984). Light scattering by leaf layers with application to canopy reflectance modeling: the SAIL model. Remote Sensing of Environment, 16(2), 125-141.
• Jacquemoud, S. et al. (2009). PROSPECT + SAIL models: A review of use for vegetation characterization. Remote Sensing of Environment, 113, S56-S66.