Desde 1973, quando foi proposto pela primeira vez, o NDVI (Normalized Difference Vegetative Index), índice vegetativo por diferença normalizada, tem sido amplamente utilizado em aplicações na agricultura. Desde a modelagem da produtividade dos cultivos até a mensuração do IAF (índice de área foliar), diversos autores têm usado o NDVI como ferramenta para essas aplicações. Porém, desde a década de 1980 alguns pesquisadores têm apontado algumas limitações deste índice, em especial sua saturação acima de valores específicos do IAF. Mensurar o IAF, em especial na cultura do milho, é extremamente importante, pois este índice se relaciona com fatores como a produtividade, capacidade de interceptação da radiação solar e transpiração. Portanto, a saturação do NDVI pode levar a modelos ineficientes do IAF, diminuindo a qualidade de mensuração dos mesmos e levando a um manejo inadequado da cultura. Além disso, outros índices vegetativos também tiveram saturação reportada em determinados valores do IAF. Sendo assim, a presente tese teve por objetivo a avaliação da saturação de índices vegetativos na cultura do milho, obtidos a partir de imageamento aéreo por aeronave remotamente pilotada (ARP) e imagens de satélite (Sentinel-2), através de etapas como: revisão integrativa da literatura sobre o tema; avaliação de hipóteses sobre a saturação do NDVI e proposição de alternativas que diminuam este efeito. Avaliou-se também a saturação de índices no RGB, determinando a partir de qual valor do IAF esse efeito ocorre em 15 diferentes índices, bem como foi desenvolvido um modelo para mensuração da massa fresca e seca do milho com índices no RGB. Como resultados se observou que a saturação do NDVI ocorre antes do que em outros índices, com valores menores de 3 para o IAF. Verificou-se que essa saturação decorre do formato do índice e de sua normalização. A diferença de reflectância entre o infravermelho próximo e o vermelho também diminui a sensibilidade do índice a partir do momento em que há grande cobertura vegetal sobre o solo. Para índices no RGB se verificou uma saturação com valores do IAF entre 3 e 3,5, sendo que diferentes índices tiveram melhor desempenho em diferentes fases de desenvolvimento do milho.

Since 1973, when it was first proposed, the NDVI (Normalized Difference Vegetative Index), has been widely used in agricultural applications. From crop yield modeling to LAI measurement (leaf area index), several authors have used NDVI as a tool for these applications. However, since the 1980s, some researchers have pointed out some limitations of this index, especially its saturation above specific LAI values. Measuring the LAI, especially in corn, is extremely important, as this index is related to factors such as productivity, ability to intercept solar radiation and transpiration. Therefore, the saturation of the NDVI can lead to inefficient models of the IAF, decreasing the quality of their measurement and leading to an inadequate management of the culture. In addition, other vegetative indices also presented saturation in certain values of the LAI. Therefore, the present thesis aimed to evaluate the saturation of vegetative indices in corn, obtained from aerial imagery by remotely piloted aircraft (RPA) and satellite images (Sentinel-2), through steps such as: review integrative literature on the topic; evaluation of hypotheses about NDVI saturation and proposition of alternatives that reduce this effect. The saturation of indices in RGB was also evaluated, determining from which value of LAI this effect occurs in 15 different indices, as well as a model was developed to measure fresh and dry mass of corn with indices in RGB. As a result, it was observed that the saturation of the NDVI occurs earlier than in other indices, with values lower than 3 for the LAI. It was found that this saturation results from the format of the index and its normalization. The difference in reflectance between the near-infrared and the red also decreases the sensitivity of the index from the moment when there is great vegetation cover on the ground. For indices in RGB, there was a saturation with LAI value between 3 and 3.5, and different indices had better performance at different stages of corn development.