Utilização de Índices Físicos a partir de Imagens OLI – TIRS para o Mapeamento de Uso e Cobertura da Terra no entorno do Aeroporto Internacional do Recife/Guararapes – Gilberto Freire

Claudianne Brainer de Souza Oliveira

Resumo


Atualmente o uso de índices físicos NDVI (Normalized Difference Vegetacion Index), NDBI (Normalized Difference Built-up Index) e NDWI (Normalized Difference Water Index) vêm sendo muito utilizados como suporte para o mapeamento e monitoramento de uso e ocupação da terra. A área de estudo abrange o Aeroporto Internacional do Recife/Guararapes – Gilberto Freyre e o seu entorno, uma região na qual estão inseridos os municípios de Jaboatão dos Guararapes e Recife, ambos no Estado de Pernambuco. Utilizando imagens do satélite LANDSAT-8, sensor OLI de 18-06-2016, orbita-ponto 214-066, aplicou-se a técnica de fusão RGB-IHS para se obter uma melhor resolução espacial, logo após foram calculados os índices físicos, com o objetivo de avaliar o uso e ocupação do solo da área em questão. Como resultado final, obteve-se um mapa de uso e cobertura da terra, contendo quatro classes (solo exposto, água, vegetação e área construída), na escala de 1:50.000, no sistema de referência geodésico WGS84.

Palavras-chave


índices físicos; sensoriamento remoto; área urbana; uso e cobertura da terra.

Referências


ABDIKAN, S.; SANLI, F. B. 2012.Comparison of different fusion algorithms in urban and agricultural areas using sar (palsar and radarsat) and optical (spot) images. Boletim de Ciências Geodésicas, .Curitiba – PR, v. 18, n. 4, p. 509-531.

BHASKARRAJAN, N. J. 2014. Satellite Image Fusion using IHS and PCA Method. International Journal of Innovative Science. v. 1, n 7, p. 152-156.

BRYS, L. M. 2008. Página dinâmica para aprendizado do sensoriamento remoto. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

CARDOSO, R. S.; AMORIM, M. C. C. T. 2014. Avalição dos índices NDVI, NDBI e NDWI como ferramentas ao mapeamento do uso e cobertura da terra. VII Congresso Brasileiro de Geógrafos. Vitória – ES. p. 115 – 127.

Chander, G.; Markham, B.L.; Helder, D.L. 2009. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of Environment, v. 113, p. 893-903

CURSACH, J.A.; RAU, J.R.; TOBAR, C.N. y OJEDA, J.A. 2012. Estado actual del desarrollo de la ecología urbana en grandes ciudades del sur de Chile. Revista de Geografi a Norte Grande. N. 52, p. 57-70.

DONG, W.; LI, X.; LIN, X.; LI, Z. A 2014. Bidimensional Empirical Mode Decomposition Method for Fusion of Multispectral and Panchromatic Remote Sensing Images. Remote Sensing. v. 6, p. 8446-8467.

EJAILY, A. E.; ELTOHAMY, F.; NAHAS, M.Y. E.; ISMAIL, G. A. 2013. New Image Fusion Technique to Improve the Quality of Remote Sensing images. International Journal of Computer Science Issues. v. 10, n. 3, p. 565-569.

FRANÇA, A. F.; TAVARES JUNIOR, J. R.; MOREIRA FILHO, J. C. C. 2012. Índices NDVI, NDWI e NDBI como ferramentas ao mapeamento temático do entorno da lagoa olho d'água, em Jaboatão dos Guararapes-PE. IV Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação. Recife – PE. p. 001 - 009.

GAMON, J. A.; KOVALCHUCK, O.; WONG, C. Y. S.; HARRIS, A.; GARRIT, S. R. 2015. Monitoring seasonal and diurnal changes in photosynthetic pigments with automated PRI and NDVI sensors. Biogeosciences v. 12. p. 4149–4159.

HNATUSHENKO, V.V.; VASYLIEV, V.V. 2016. Remote Sensing Image Fusion Using Ica And Optimized Wavelet Transform. XXIII ISPRS Congress, Prague, Czech Republic. Volume XLI-B7, p. 653-659.

INFRAERO – Empresa Brasileira em Infraestrutura Aeroportuária. 2017. Disponível em: . Acesso em: 3 de novembro de 2017.

KÔEPPEN, W. 2004. Sistema Geográfico dos Climas. Notas e Comunicações de Geografia. n. 12, p. 4-29. Tradução Antonio Carlos de Barros Correa.

LIU, W. T. 2007. Aplicações de sensoriamento remoto. 2 ed, Oficina de textos, São Paulo.

LORENZZETI, J. A. 2015 Princípios físicos de sensoriamento remoto. 4 ed, Oficina de textos, São Paulo.

MOREIRA FILHO, J. C. C.; TAVARES JUNIOR, J. R. 2016. Avaliação da precisão temática de composições de NDBI, NDVI, NDWI. Revista Brasileira de Geomática. Pato Branco – PR, v.4, n. 1, p. 007 – 018.

PINHEIRO, C.; LARANJEIRA, M. 2013. Análise do ambiente térmico e das condições de ventilação para a definição das funções climáticas na área urbana de Guimarães. Revista de Geografia e Ordenamento do Território (GOT). n.º 4. p. 249-272.

PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E.; KUPLICH. 2015. Sensoriamento remoto da vegetação. 2 ed, Oficina de textos, São Paulo.

SANTOS, Milton. 2000. Por uma outra globalização – do pensamento único à consciência universal. Record, Rio de Janeiro.

SILVA, C. J. L. 2010. Transporte aéreo, infraestrutura aeroportuária e controle urbano: estudo de caso do Aeroporto Internacional do Recife/Guararapes – Gylberto Freire. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil). Recife, Universidade Federal de Pernambuco.

SMALL, C. A 2005. Global analysis of urban reflectance. International Journal of Remote Sensing. Vol. 26. Nº 4, p. 661–681.

SOARES, B. R.; SOARES, C. B. S. S.; COSTA, J. A. L.; et. al. 2015 Aplicação de técnica de fusão em imagens Landsat 8/ OLI. XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. João Pessoa – PB. p. 4836 – 4843.

SPRING: Integrating remote sensing and GIS by object-oriented data modelling. Camara G, Souza RCM, Freitas UM, Garrido J .Computers & Graphics, 20: (3) 395- 403, May-Jun 2006.

USGS. UNITED STATES GEOLOGICAL SURVEY. 2017. Aquisição de imagens orbitais digitais gratuitas do satélite Landsat 8. Disponível em: . Acesso: 25 de junho de 2017.

USGS. UNITED STATES GEOLOGICAL SURVEY 2017. Landsat Missions. Disponível em : . Acesso: 13 de março de 2017.

WEIER J., HERRING D. 2000. Measuring Vegetation (NDVI & EVI). Disponível em: . Acesso: 12 de abril de 2017.

ZHA, Y., J. GAO, and S. NI, 2003. Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery, International Journal of Remote Sensing, 24(3):583–594.




Licença Creative Commons
Esta obra está licenciada sob uma licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional.

 

Revista Brasileira de Geografia Física - eISSN: 1984-2295

Creative Commons License
Esta obra está licenciada com uma Licença Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License