ANÁLISE DO IMPACTO DA CORREÇÃO ATMOSFÉRICA NO CÁLCULO DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO POR DIFERENÇA NORMALIZADA A PARTIR DE IMAGEM LANDSAT 8/OLI

Autores

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.1.p076-086

Palavras-chave:

sensoriamento remoto, floresta urbana, correção atmosférica

Resumo

As operações aritméticas efetuadas entre bandas espectrais de imagens de sensoriamento remoto necessitam de correção atmosférica para eliminar os efeitos atmosféricos na resposta espectral dos alvos, pois os números digitais não apresentam escala equivalente em todas as bandas. Índices de vegetação, calculados com base em operações aritméticas, além de caracterizarem a vegetação, minimizam os efeitos da iluminação da cena causados pela topografia. Com o objetivo de analisar a eficácia da correção atmosférica no cálculo de índices de vegetação, este trabalho comparou os Índices de Vegetação por Diferença Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI), calculados com base em imagens corrigidas e não corrigidas de um recorte de uma cena Landsat 8/OLI situado na cidade do Rio de Janeiro, Brasil. Os resultados mostraram que o NDVI calculado pela reflectância, ou seja, imagem corrigida, apresentou o melhor resultado, devido ao maior discriminação das classes de vegetação e de corpos d'água na imagem, bem como à minimização do efeito topográfico nos valores dos índices de vegetação.

 

 

Analysis of the atmospheric correction impact on the assessment of the Normalized Difference Vegetation Index for a Landsat 8 oli image

 

A B S T R A C T

The image arithmetic operations must be executed on previously atmospherically corrected bands, since the digital numbers do not present equivalent scales in all bands. Vegetation indices, calculated by means of arithmetic operations, are meant for both targets characterization and the minimization of illumination effects caused by the topography. With the purpose to analyze the efficacy of atmospheric correction in the calculation of vegetation indices with respect to the mitigation of atmospheric and topographic effects on the targets spectral response, this paper compared the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) calculated using corrected and uncorrected images related to an inset of a Landsat 8 OLI scene from Rio de Janeiro, Brazil. The result showed that NDVI calculated from reflectance values, i.e, corrected images, presented the best results due to a greater number of vegetation patches and water bodies classes that could be discriminated in the image, as well the mitigation of the topographic effect in the vegetation indices values.

Keywords: remote sensing, urban forest, atmospheric correction.

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Biografia do Autor

Cristiane Nunes Francisco, Universidade Federal Fluminense Instituto de Geociências Departamento de Análise Geoambiental

Possui graduação em Bacharelado em Geografia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1991), graduação em Licenciatura em Geografia pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1987), mestrado em Engenharia de Transportes (Geoprocessamento) pela Universidade de São Paulo (1995) e doutorado em Geociências (Geoquímica) pela Universidade Federal Fluminense (2004). Realizou Pós-Doutoramento em Sensoriamento Remoto pelo INPE (2011). Atualmente, é professora associada da Universidade Federal Fluminense.

Paulo Roberto da Silva Ruiz, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE Coordenação-Geral de Observação da Terra - OBT Divisão de Sensoriamento Remoto - DSR

Possui graduação em Geografia pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho - UNESP, graduação em Informática com ênfase em Banco de Dados pela Faculdade de Tecnologia - FATEC, mestrado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE. Atualmente, é bolsista de doutorado em Sensoriamento Remoto no INPE. 

Cláudia Maria de Almeida, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE Coordenação-Geral de Observação da Terra - OBT Divisão de Sensoriamento Remoto - DSR

Possui Graduação em Arquitetura e Urbanismo pela Faculdade de Arquitetura e Urbanismo - USP (1989), Mestrado em Infrastructure Planning pelo Centre for Infrastructure Planning, Universität Stuttgart, Alemanha (1995), Doutorado em Sensoriamento Remoto - Nível Sanduíche - pelo Centre for Advanced Spatial Analysis - University College London, Inglaterra (2002) e Doutorado em Sensoriamento Remoto - Pleno pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (2003). Realizou Pós-Doutoramento em Modelagem Dinâmica Espacial pelo INPE (2004). Atualmente, é Pesquisador Titular III do INPE, onde coordena o Grupo de Estudos Urbanos (GEU). É Professora Credenciada da USP (POLI e FFLCH) e da Universidad Agraria La Molina (Peru).

Nina Cardoso Gruber, Universidade Federal Fluminense Instituto de Geociências Departamento de Análise Geoambiental

Possui graduação em Engenharia de Recursos Hídricos e do Meio Ambiente pela Universidade Federal Fluminense (2014) e mestrado em Ciência Ambiental pela Universidade Federal Fluminense (2016). Tem experiência na área de Engenharia Ambiental, com ênfase em Recursos Hídricos 

Camila Souza dos Anjos, Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Sul de Minas Gerais

Engenheira Cartógrafa pela Universidade Estadual Paulista (UNESP) com mestrado e doutorado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Atua como professora do Instituto Federal do Sul de Minas Gerais - Campus Inconfidentes. Já atuou como Pesquisadora da Subdivisão de Sensoriamento Remoto do Instituto de Estudos Avançados (IEAv) da Força Aérea Brasileira (FAB) e como docente da Universidade Federal da Bahia (UFBA), Universidade Paulista (UNIP) e Universidade do Vale do Paraíba (UNIVAP). Coordenadora da primeira equipe brasileira a ser premiada (3rd Place) no IEEE Data Fusion Contest, concurso mundial organizado pela IEEE Geoscience Remote Sensing Society.

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Publicado

2020-02-29

Como Citar

Francisco, C. N., Ruiz, P. R. da S., Almeida, C. M. de, Gruber, N. C., & Anjos, C. S. dos. (2020). ANÁLISE DO IMPACTO DA CORREÇÃO ATMOSFÉRICA NO CÁLCULO DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO POR DIFERENÇA NORMALIZADA A PARTIR DE IMAGEM LANDSAT 8/OLI. Revista Brasileira De Geografia Física, 13(1), 076–086. https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.1.p076-086

Edição

Seção

Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

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