Revisão: Os autores Todo o conteúdo deste livro está licenciado sob uma Licença de Atribuição Creative Commons. Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0).O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais.

No abstract

Todo o conteúdo deste livro está licenciado sob uma Licença de Atribuição Creative Commons. Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0). O conteúdo dos artigos e seus dados em sua forma, correção e confiabilidade são de responsabilidade exclusiva dos autores. Permitido o download da obra e o compartilhamento desde que sejam atribuídos créditos aos autores, mas sem a possibilidade de alterá-la de nenhuma forma ou utilizá-la para fins comerciais.

No abstract

A análise de imagens por meio do sensoriamento remoto está associada com uma excelente ferramenta do ambiente SIG, sendo o sensoriamento remoto uma ciência de obtenção de informações de determinado objeto por meio de sensores remotos sem que se esteja em contato com o alvo em estudo. O sensoriamento remoto funciona de forma em que as diferenças da energia eletromagnética que é refletida pela superfície dos alvos e recolhidas pelos sensores. O GLI é um índice vegetativo de clorofila e representa a alteração da vegetação indicando, plantas vivas, mortas e o solo exposto. A pesquisa tem como objetivo avaliar a resolução espacial e temporal do índice de folha verde (GLI) a partir de imagens provenientes de satélite e drone na cidade de Catanduvas - PR. O trabalho foi realizado na cidade de Catanduvas - PR, durante quatro semanas em uma área cultivada com trigo. Verificou -se que as imagens oriundas de satélite podem trazer dados incorretos quando processadas em softwares. Para as duas resoluções, espacial e temporal, o drone se mostrou efetivo, pois traz maior detalhamento da área e consequentemente dados ideais. Constata-se que os valores obtidos do GLI com drone apresentam maior eficiência, trazendo maior percepção sobre problemas que podem ocorrer na área de plantio.