O que é NDVI? Significado, valores e fórmula
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O NDVI, sigla de Normalized Difference Vegetation Index (índice de vegetação por diferença normalizada), é um número de −1 a +1 que mede quanta vegetação verde e saudável um pixel de uma imagem de satélite contém. Ele compara dois tipos de luz que uma superfície devolve: o infravermelho próximo, invisível para nós, e o vermelho. NDVI = (NIR − Red) / (NIR + Red). Lavouras densas e florestas ficam entre 0,6 e 0,9, solo exposto perto de 0,1 e água abaixo de zero.
É o índice de vegetação mais usado porque quase todo satélite, e muitas câmeras de drone, registram esses dois tipos de luz, e um número por pixel é fácil de mapear e de comparar ao longo do tempo. Agricultores o usam para achar falhas em um talhão, engenheiros florestais para acompanhar uma seca e planejadores para medir o quanto uma cidade é verde. Você calcula o NDVI de graça no QGIS em poucos minutos, com os passos abaixo, ou pede ao AI Agent, o plugin de QGIS que fazemos, que faça isso a partir de uma frase.
em poucos minutos, com os passos abaixo, ou pede ao Como o NDVI funciona
As plantas usam a luz vermelha e rejeitam o infravermelho próximo. Uma folha saudável absorve a maior parte do vermelho para crescer e devolve a maior parte do infravermelho próximo. A NASA Earthdata explica que, quando uma planta sofre com seca ou doença, ela reflete mais vermelho e menos infravermelho próximo, e a diferença entre os dois diminui.
O NDVI transforma essa diferença em um único número:
NDVI = (NIR − Red) / (NIR + Red)
Pegue um trigal saudável que reflete 40% do infravermelho próximo e 4% da luz vermelha: (0,40 − 0,04) / (0,40 + 0,04) = 0,82. O solo exposto pode refletir 28% e 20%: (0,28 − 0,20) / (0,28 + 0,20) = 0,17. Dividir pela soma torna o índice “normalizado”: um talhão na sombra e o mesmo talhão sob sol pleno dão valores parecidos.
Pesquisadores o usaram pela primeira vez em imagens de satélite em 1974, para acompanhar lavouras nas Grandes Planícies dos Estados Unidos com o primeiro satélite Landsat.
O que significam os valores de NDVI
O Serviço Geológico dos Estados Unidos (USGS) traz as faixas que a maioria das fontes repete. Use-as como regra geral:
| NDVI | O que costuma ser |
|---|---|
| Abaixo de 0 | Água, nuvens, neve |
| 0 a 0,1 | Rocha exposta, areia, solo exposto, áreas construídas |
| 0,2 a 0,5 | Vegetação esparsa: pastagem, arbustos, lavouras jovens ou em maturação |
| 0,6 a 0,9 | Vegetação densa: floresta, lavouras no pico de crescimento |
Nas palavras do USGS, áreas áridas mostram “0,1 ou menos”, vegetação esparsa “aproximadamente 0,2 a 0,5” e vegetação densa “aproximadamente 0,6 a 0,9”. O mesmo talhão passa pelas três faixas em um ano, como mostra a próxima seção.
O NDVI ao longo de uma safra, medido
Um valor de NDVI só significa algo com a sua data. Para mostrar isso, acompanhei um talhão de lavoura em Punjab, na Índia, durante um ano inteiro de imagens de satélite Sentinel-2. O mesmo talhão marcou 0,06 no início de junho e 0,92 no início de setembro: de solo exposto a lavoura densa, no mesmo pedaço de chão.
A curva segue o calendário agrícola: o trigo cresce no inverno e atinge o pico por volta de fevereiro, o talhão fica exposto depois da colheita de abril e o arroz é plantado no fim de junho, com pico em agosto e setembro. A cidade vizinha fica entre 0,05 e 0,17 o ano todo. Então “0,2” pode ser uma lavoura jovem, um talhão colhido ou uma vila, dependendo do mês.
Como medimos. Usei as 87 imagens Sentinel-2 da área entre 26 de setembro de 2025 e 26 de setembro de 2026 e escolhi os pontos de amostra antes de ler qualquer valor. Cada ponto é a média de 3 × 3 pixels de 10 m, e uma data só vale quando não há nuvem nem sombra sobre ela: 60 datas para este talhão.
Quais bandas usar, satélite por satélite
A fórmula nunca muda, mas cada satélite numera suas bandas (as cores de luz que ele registra) de um jeito. Misturá-las é o erro mais comum de quem começa.
| Fonte | Banda do vermelho | Banda do infravermelho próximo | Tamanho do pixel | Revisita |
|---|---|---|---|---|
| Sentinel-2 (ESA) | B4, 665 nm | B8, 842 nm | 10 m | 5 dias ou menos |
| Landsat 8 e 9 (USGS) | Banda 4 | Banda 5 | 30 m | 8 dias combinados |
| Landsat 4 a 7 | Banda 3 | Banda 4 | 30 m | Arquivo desde 1982 |
| MODIS (NASA) | Produto de NDVI pronto, MOD13Q1 | 250 m | Composição de 16 dias | |
| Câmera multiespectral de drone | Banda do vermelho | Banda NIR | Alguns cm | Quando você voar |
O Sentinel-2 é a escolha padrão para talhões e fazendas: gratuito, pixels de 10 m, uma imagem nova a cada poucos dias. Use o Landsat para voltar antes de 2015 e o MODIS para um país inteiro a cada duas semanas. Uma câmera de drone comum não calcula NDVI, porque não registra o infravermelho próximo. Para encontrar e carregar as cenas, veja como baixar imagens Sentinel-2 no QGIS.
O offset do Sentinel-2 que reduz o NDVI sem avisar
Desde 25 de janeiro de 2022, os arquivos Sentinel-2 somam 1.000 a cada valor. O relatório de qualidade de dados da ESA manda subtraí-lo: reflectância (a fração da luz devolvida) = (valor − 1000) / 10000. A fórmula clássica dos tutoriais, (B8 − B4) / (B8 + B4) sobre os valores brutos, pula essa etapa, e o resultado sai baixo demais.
O erro é maior justamente onde mais importa, nas lavouras saudáveis:
| Superfície | NDVI correto | NDVI se você esquecer os 1.000 | Erro |
|---|---|---|---|
| Lavoura densa | 0,82 | 0,56 | −0,26 |
| Solo exposto | 0,17 | 0,12 | −0,05 |
Uma lavoura saudável cai da faixa “densa” para a faixa “esparsa”. Na nossa imagem de Harike, a parte da área acima de 0,6 cai de 73% para 14% se você esquecer o offset. Nenhum dos nove tutoriais de NDVI no QGIS que verificamos menciona isso.
Algumas fontes já removem o offset para você, então confira antes de subtrair. Clique em um pixel com a ferramenta Identificar feições: valores na casa dos milhares são brutos, valores entre 0 e cerca de 1 já são reflectância.
Onde o NDVI fica devendo
O NDVI mede o verde, e verde não é o mesmo que saúde. Quatro limites aparecem em projetos reais:
- Ele satura. Sobre vegetação muito densa, o NDVI fica em torno de 0,85 a 0,9 e não distingue uma lavoura exuberante de uma ainda mais exuberante.
- A cor do solo interfere. Onde as plantas são esparsas, solos escuros e claros dão valores diferentes para as mesmas plantas.
- Nuvens enganam. Uma nuvem fina reduz o NDVI, então remova os pixels com nuvem antes de tirar qualquer média.
- Os satélites diferem um pouco. Sentinel-2 e Landsat dão valores próximos, mas não idênticos, para o mesmo talhão.
Quando esses limites pesam, outro índice responde melhor:
| Índice | Use quando |
|---|---|
| EVI | A vegetação é muito densa, como a floresta tropical, onde o NDVI para de subir |
| SAVI | As plantas são esparsas e muito solo aparece, como em lavouras jovens ou terras secas |
| NDRE | Você acompanha o nitrogênio da cultura no fim do ciclo (exige uma banda red edge, que o Sentinel-2 tem) |
| NDWI | Você quer mapear água em vez de plantas |
Como calcular o NDVI no QGIS
Carregue as bandas do vermelho e do infravermelho próximo
No Sentinel-2, carregue as bandas B04 (vermelho) e B08 (infravermelho próximo), baixadas ou carregadas por streaming como mostra o guia do Sentinel-2. Clique em um pixel com a ferramenta Identificar feições: valores na casa dos milhares são brutos, valores de 0 a 1 já estão corrigidos.
Abra a Calculadora Raster
Raster > Calculadora Raster…. Digite a fórmula com os nomes das suas camadas. Sobre reflectância: ("B08@1" - "B04@1") / ("B08@1" + "B04@1"). Sobre valores brutos de 2022 em diante, tire 1.000 de cada banda primeiro: (("B08@1" - 1000) - ("B04@1" - 1000)) / (("B08@1" - 1000) + ("B04@1" - 1000)). Ajuste a extensão para a sua área em vez da cena inteira.
Aplique um estilo ao resultado
Abra as propriedades da camada, Simbologia, tipo de renderização Banda simples falsa-cor, com uma rampa do vermelho ao verde passando pelo amarelo, de −0,2 a 0,9. A água fica vermelho-amarronzada e os campos ficam verdes.
Resuma por talhão
Execute Processamento > Caixa de Ferramentas > Estatísticas zonais com os polígonos dos seus talhões para obter o NDVI médio de cada um como atributo.
Aqui está a Calculadora Raster com a fórmula para valores brutos do Sentinel-2, em que se tira 1.000 de cada banda primeiro:
E o resultado, com estilo do vermelho ao verde e a legenda no painel Camadas:
Em uma única mensagem
Nós fazemos o AI Agent, então esta parte fala do nosso próprio plugin. Os passos acima levam cerca de dez minutos quando você já os conhece. Com o plugin, você digita a tarefa. Enviei isto, em um projeto novo com as configurações padrão: “Calcule o NDVI dos campos ao redor de Harike, Punjab, a partir da imagem Sentinel-2 mais recente sem nuvens, aplique um estilo do vermelho ao verde e diga qual parte da área está acima de 0,6.”
Ele verificou cinco imagens de setembro, descartou duas com nuvens, usou a de 8 de setembro, removeu o offset e respondeu em cerca de 3 minutos e 30 segundos: 75% da área de 17 km² estava acima de 0,6. O NDVI dele bateu com o meu, feito à mão, pixel por pixel.
Ele também deixou suas camadas de trabalho no projeto e chamou a área de “4 km por 4 km” quando ela mede 3,8 por 4,5 km. Detalhes pequenos, mas confira os números que você citar.
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O que lembrar
NDVI = (NIR − Red) / (NIR + Red), um valor de −1 a +1. Lavouras densas e florestas ficam entre 0,6 e 0,9, solo exposto perto de 0,1, água abaixo de zero.
O mesmo talhão percorre a escala inteira em um ano, então um valor de NDVI só significa algo com a sua data. Um talhão em Punjab marcou 0,06 no início de junho e 0,92 no início de setembro.
No Sentinel-2, o NDVI usa B8 e B4 a 10 m. Desde 25 de janeiro de 2022, os valores brutos do nível L2A trazem um offset de −1000 que reduz o NDVI de uma lavoura densa de 0,82 para 0,56 se você o ignorar.
O NDVI satura sobre dossel denso e é sensível a solo e nuvens. EVI, SAVI e NDRE respondem melhor a esses casos.
Perguntas frequentes
Qual é um bom valor de NDVI para lavouras?
Uma lavoura saudável no pico de crescimento costuma marcar de 0,6 a 0,9. No início do ciclo, quando as plantas cobrem pouco do solo, 0,2 a 0,4 é normal. Compare um talhão com ele mesmo ao longo da safra, ou com talhões vizinhos da mesma cultura na mesma data, em vez de usar um limite fixo.
O que significa um NDVI negativo?
Quase sempre água, nuvem ou neve, que refletem mais vermelho do que infravermelho próximo. A água limpa e aberta costuma ficar abaixo de zero, enquanto a água turva ou rasa pode ficar logo acima, então o NDVI sozinho é um mau detector de água.
Quais bandas do Sentinel-2 são usadas para calcular o NDVI?
B8 (infravermelho próximo, 842 nm) e B4 (vermelho, 665 nm), ambas a 10 m. NDVI = (B8 − B4) / (B8 + B4) sobre a reflectância. Nos valores brutos L2A processados desde 25 de janeiro de 2022, subtraia primeiro o offset de 1.000 de cada banda.
Qual é a diferença entre NDVI e NDRE?
O NDRE usa uma banda red edge no lugar da banda do vermelho. Ele continua respondendo sobre dossel denso, onde o NDVI satura, o que o torna melhor para nitrogênio e para o vigor da cultura no fim do ciclo. Exige um sensor com banda red edge, como o Sentinel-2 ou uma câmera multiespectral de drone.
Posso calcular o NDVI a partir de uma foto comum de drone?
Não. O NDVI exige uma banda do infravermelho próximo, e uma câmera RGB comum registra só vermelho, verde e azul. Existem índices de luz visível, como o VARI, mas são indicadores mais fracos. Para obter NDVI com um drone, você precisa de uma câmera multiespectral.
O QGIS calcula o NDVI automaticamente?
O QGIS não tem um botão de NDVI com um clique, mas a Calculadora Raster resolve com uma fórmula, como mostrado acima. Para pular os passos, um plugin de agente de IA pode encontrar a imagem, calcular o NDVI e aplicar o estilo a partir de uma frase: o nosso, o AI Agent, fez isso para uma área agrícola de Punjab em cerca de três minutos e meio.
Onde conseguir dados de NDVI de graça?
Calcule você mesmo a partir do Sentinel-2 (10 m) ou do Landsat (30 m), ambos gratuitos, ou baixe o NDVI pronto do MODIS da NASA (MOD13Q1, 250 m, a cada 16 dias). O QGIS calcula a partir das duas bandas em um minuto com a Calculadora Raster.
Para obter as imagens, baixar imagens Sentinel-2 no QGIS compara quatro formas, com a cena escolhida e carregada. Multiespectral vs hiperespectral explica as bandas por trás do índice, e o mapeamento de copas de árvores no QGIS leva a vegetação de um índice a polígonos. O AI Agent executa todo o fluxo de trabalho do NDVI a partir de uma frase no QGIS, e o hub de IA para QGIS lista os outros plugins de IA por tarefa.
