O NDVI (ou índice de vegetação por diferença normalizada) permite identificar a presença de vegetação verde e caracterizar sua distribuição espacial, como também sua evolução no decorrer do tempo. Para calcular o NDVI, a linguagem Python é amplamente utilizada, devido à sua flexibilidade e às bibliotecas de processamento de dados geoespaciais disponíveis. A seguir, é apresentado um código em Python relativo ao cálculo do NDVI.
import numpy as np
import rasterio def calcular_ndvi(arquivo_nir, arquivo_red,
saida_ndvi):
with rasterio.open(arquivo_nir) as nir_src:
nir = nir_src.read(1).astype('float32')
perfil = nir_src.profile
with rasterio.open(arquivo_red) as red_src:
red = red_src.read(1).astype('float32')
ndvi = (nir - red) / (nir + red + 1e-10)
perfil.update(dtype=rasterio.float32,
count=1)
with rasterio.open(saida_ndvi, 'w',
**perfil) as dst:
dst.write(ndvi, 1)
print(f"NDVI calculado e salvo em:
{saida_ndvi}")
Com base no código precedente, julgue os itens a seguir.
Com base no código precedente, julgue o item a seguir.
Na interpretação do resultado do código, valores de NDVI próximos de 0 indicam maiores quantidades de vegetação fotossinteticamente ativa, enquanto valores próximos de 1 sugerem uma baixa vegetação.