Monitorização das unidades agroecológicas do Alto Minho através da análise de séries temporais

Abstract

As plataformas de satélite de deteção remota fornecem informações temporais e espaciais úteis para a viticultura, com um interesse crescente no seu uso. Este estudo tem como objetivo identificar as possibilidades de, com imagens do satélite Sentinel-2 disponíveis gratuitamente e com tempos de revisita frequentes, monitorizar o crescimento da vinha à escala regional, em duas sub-regiões do Alto Minho, durante o período vegetativo do ano 2019. A metodologia utilizada baseia-se na utilização de informação multiespectral e ferramentas de análise disponíveis no ArcGis para estudo de variáveis espaciais, e na utilização da linguagem de programação R orientada para a modelação e análise de dados. A primeira abordagem deste trabalho baseia-se no desenvolvimento metodológico para a modelação da dinâmica fenológica da vinha a partir do cálculo de Índices de Vegetação (IV) com dados fornecidos pelo satélite Sentinel-2 (S2). Uma segunda abordagem é realizada a partir da sua aplicação a parcelas vitícolas selecionadas na sub-região do Lima e sub-região Monção Melgaço, onde inicialmente foi aplicado o algoritmo de classificação para a caracterização edafoclimática da região, tendo como principal objetivo a alocação de parcelas vitícolas aos diferentes contextos edafoclimáticos definidos para a região do Alto Minho. Os resultados revelaram que efetivamente é possível monitorizar unidades agroecológicas do Alto Minho através da análise de séries temporais, embora com algumas limitações técnicas (devido a resolução espacial) e antropogénicas (praticas culturais).

Remote sensing satellite platforms provide useful temporal and spatial information for viticulture, with a growing interest in their use. The objective of this study is to identify the possibilities, with images from the Sentinel-2 satellite available free of charge and with frequent revisit times, to monitor the growth of the vine at a regional scale, in two sub-regions of the Alto Minho, during the growing season of the year 2019. The methodology used is based on the use of multispectral information and analysis tools available in ArcGis for the study of spatial variables, and on the use of the R programming language aimed at modeling and analyzing data. The first approach of this work is based on the methodological development for modeling the phenological dynamics of the vineyard from the calculation of Vegetation Indices (IV) with data provided by the Sentinel 2 (S2) satellite. A second approach is based on its application to selected vineyard plots in the Lima sub-region and Monção Melgaço sub-region, where the classification algorithm was initially applied for the edaphoclimatic characterization of the region, with the main objective of plot allocation to the different edaphoclimatic contexts defined for the Alto Minho region. The results revealed that it is effectively possible to monitor the Alto Minho agroecological units through the analysis of time series, although with some technical (due to spatial resolution) and anthropogenic (cultural practices) limitations.