Monitoramento da superfície do solo usando indicadores ambientais provenientes de dados de satélite em órbita geoestacionária

Carlos Roberto Silveira Jr, Laerte Guimarães Ferreira Jr, Bernardo Barbosa Silva

Resumo


O satélite de órbita geoestacionária Meteosat-10 fornece indicadores ambientais com alta resolução temporal e baixa resolução espacial, permitindo o monitoramento da fenologia da paisagem. Porém, devido ao alto ângulo de visada do Meteosat-10, pouco tem sido utilizado para o Brasil. Indicadores como NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), eficiente para o monitoramento da vegetação devido à simplicidade e estreita relação com a produtividade da vegetação, e o NDWI (Normalized Difference Water Index), que indica a umidade da superfície do solo combinando o solo e a vegetação expostos, ajudam a compreender a sazonalidade ambiental e ocupação das bacias hidrográficas. Esse artigo tem como objetivo avaliar a capacidade de indicadores biofísicos, provindos do satélite de órbita geoestacionária Meteosat-10, para o monitoramento ambiental da superfície do solo, tendo como área de estudo bacias hidrográficas, Ottobacias nível 5, do estado de Goiás, incluindo o Distrito Federal, no período 2013 a 2015. Para tanto, foram avaliados o NDVI, NDWI e a precipitação com resolução temporal de 12 dias e mensal. Fez-se o cálculo dos indicadores normalizados SPI (Standard Precipitation Index), SVI (Standard Vegetation Index) e SWI (Standard Water Index) para comparações entre os anos e obtenção da tendência de cada indicador. Como resultado pode-se identificar e compreender padrões sazonais das bacias hidrográficas em diferentes regiões e classes de uso, demonstrando o potencial de indicadores de vegetação provenientes de satélites geoestacionários, para o monitoramento da cobertura do solo em bacias hidrográficas, bem como identificar a maior sensibilidade do NDWI para o monitoramento de mudanças ocorridas na superfície.

 

 

Monitoring of soil surface using environmental indicators satellite data monitor from geostationary orbit

 

A B S T R A C T

The geostationary orbit satellite Meteosat-10, has spectral bands that allow create that provides environmental indicators with high temporal resolution and low spatial resolution, allowing the monitoring of landscape phenology. However, for Brazil little has been used due to the high viewing angle of Meteosat-10 (45 a 80º). Indicators like NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), efficient for monitoring vegetation due to the simplicity and close relationship with the productivity of the vegetation, and the NDWI (Normalized Difference Water Index), which indicates the moisture of the soil surface combining the soil and the exposed vegetation, help to understand the environmental seasonality and occupation of watersheds. This article aims to evaluate the capacity of biophysical indicators, coming from the geostationary orbit satellite Meteosat-10, for the environmental monitoring of the soil surface, with hydrographic basins, Ottobasin level 5, from the state of Goiás, as the study area. Distrito Federal, from 2013 to 2015. For this purpose, NDVI, NDWI and precipitation with 12-day and monthly resolution were evaluated. Standardized indicators SPI (Standard Precipitation Index), SVI (Standard Vegetation Index) and SWI (Standard Water Index) were calculated for comparisons between years and obtaining the trend of each indicator. As a result, it is possible to identify and understand seasonal patterns of hydrographic basins in different regions and classes of use, demonstrating the potential of vegetation indicators from geostationary satellites, for monitoring soil cover in hydrographic basins, as well identify the highest sensitivity NDWI for monitoring surface changes.

Keywords: NDVI, NDWI, Meteosat-10, environmental monitoring.


Palavras-chave


NDVI, NDWI, Meteosat-10, Sensoriamento Remoto

Texto completo:

PDF

Referências


Abdala, K.O., Ribeiro, F.L., Ferreira, M.E., 2016. Risco de impactos ambientais gerados pela dinâmica de uso do solo no estado de Goiás: uma abordagem multimétodos. Revista Brasileira de Cartografia [online] 2016. Disponível em: http://www.seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44391. Acesso: 10 abr. 2020.

Albuquerque, E.M., 2014. Análise do comportamento do NDVI e NDWI sob diferentes intensidades pluviométricas no município de Sousa-PB. Revista Estudos Geoambientais [online] 1. Disponível em: https://pdfs.semanticscholar.org/ae34/7613b8388eb7f5440ec1a72bda2dcb4f42d9.pdf?_ga=2.180305892.1932130440.1585501322-421267539.1585501322. Acesso: 10 abr. 2020.

Almeida, T.I.R., Penatti, N.C., Ferreira, L.G., Arantes, A.E., Amaral, C.H., 2015. Principal component analysis applied to a time series of MODIS images: the spatio-temporal variability of the Pantanal wetland, Brazil. Wetlands Ecology and Management [online] 1. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11273-015-9416-4. Acesso: 10 abr. 2020.

ANA. Agência Nacional das Águas, 2016. Sistema de Informações Hidrológicas. Regiões Hidrográficas do Brasil. Disponível em: http://www.snirh.gov.br/hidroweb/apresentacao. Acesso: 10 abr. 2020.

Anjos, D.M., Soares, D.M.A.,Simões, E.M., Leite, A.C.C.P., Ramos, T.M., Bakke, I.A., 2017. Temporal analysis of water volume at Capoeira Reservoir Mãe d’Água, Paraíba, Brazil. Revista Verde de Agroecologia e Desenvolvimento Sustentável [online] 12. Disponível em: http://dx.doi.org/10.18378/rvads.v12i1.5115. Acesso: 10 abr. 2020.

Atzberger, C., 2013. Advances in remote sensing of agriculture: Context description, existing operational monitoring systems and major information needs. Remote Sensing [online] 5. Disponível em: https://doi.org/10.3390/rs5020949. Acesso: 10 abr. 2020.

Ávila, A.M.H., Gonçalves, R.R.V., Pinto, H.S., Zullo, J., 2009. Relação entre a precipitação e o NDVI em imagens AVHRR/NOAA para a cana-de-açúcar no Estado de São Paulo. In XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Anais... Natal, Brasil. Disponível em: marte.sid.inpe.br/col/dpi.inpe.br/sbsr@80/2008/11.17.16.20/doc/553-560.pdf. Acesso: 10 abr. 2020.

Barbosa, H.A., Lakshmi-Kumar, T.V., Silva, L.R.M., 2015. Recent Trends in Vegetation Dynamics in the South America and Their Relationship to Rainfall. Natural Hazards [online] 77. Disponível em: https://doi.org/10.1007/s11069-015-1635-8. Acesso: 10 abr. 2020.

Barbosa, H.A., Lakshmi-Kumar, T.V., 2016. Influence of rainfall variability on the vegetation dynamics over Northeastern Brazil. Journal of Arid Environments [online] 124. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jaridenv.2015.08.015. Acesso: 10 abr. 2020.

Barbosa, H.A., Kumar, T.V.L., Paredes, F., Elliott, S., Ayuga, J.G., 2019. Assessment of Caatinga response to drought using Meteosat-SEVIRI Normalized Difference Vegetation Index (2008–2016). ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing [online] 148. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2018.12.014. Acesso: 10 abr. 2020.

BRASIL. Banco Central do Brasil, 2020. Sistema de Operações do Crédito Rural e do Proagro - SICOR. Disponível em: http://www.bcb.gov.br/pt-br/#!/n/sicor. Acesso: 10 abr. 2020.

BRASIL. Ministério do Meio Ambiente, 2015. Mapeamento do Uso e Cobertura do Cerrado: Projeto TerraClass Cerrado. Disponível em: http://www.dpi.inpe.br/tccerrado/. Acesso: 10 abr. 2020.

BRASIL. Ministério do Meio Ambiente, 2006. PROBIO. Mapa de cobertura vegetal do bioma Cerrado. Disponível em: http://mapas.mma.gov.br/mapas/aplic/probio/datadownload.htm?/cerrado. Acesso: 10 abr. 2020.

BRASIL. Ministério do Meio Ambiente, 2007. PROBIO. Mapeamento de Cobertura Vegetal do Bioma Cerrado. Relatório Final. . Disponível em: http://mapas.mma.gov.br/geodados/brasil/vegetacao/vegetacao2002/cerrado/documentos/relatorio_final.pdf. Acesso: 10 abr. 2020.

BRASIL. Presidência da República. Casa Civil, 1997. Subchefia para Assuntos Jurídicos. Lei nº 9.433, de 8 de janeiro de 1997.

Chen, D., Huang, J., Jackson, T.J., 2005. Vegetation water content estimation for corn and soybeans using spectral indices derived from MODIS near- and short-wave infrared bands. Remote Sensing of Environment [online] 98. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.07.008. Acesso: 10 abr. 2020.

Cracknell, A.P., 1998. Review article Synergy in remote sensing what’s in a pixel ? International Journal of Remote Sensing [online] 19. Disponível em: https://doi.org/10.1080/014311698214848. Acesso: 10 abr. 2020.

Cunha, C.F., Cardoso, S.B., Teramoto, E.H., Chang, H.K., 2020. Modelo área-volume para a represa Guarapiranga empregando o índice NDWI. Holos Environment [online] 20. Disponível em: http://dx.doi.org/10.14295/holos.v20i1.12370. Acesso: 10 abr. 2020.

Cunha, J.E.B.L., Rufino, I.A.A., Silva, B.B., Chaves, I.B., 2012. Dinâmica da cobertura vegetal para a Bacia de São João do Rio do Peixe, PB, utilizando-se sensoriamento remoto. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental [online]16. Disponível em: https://doi.org/10.1590/S1415-43662012000500010. Acesso: 10 abr. 2020.

EMBRAPA. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, 2020. Espaço temático: Matopiba. Disponível em: https://www.embrapa.br/tema-matopiba. Acesso: 10 abr. 2020.

Ezzine, H., Bouziane, A., Ouazar, D., 2014. Seasonal comparisons of meteorological and agricultural drought indices in Morocco using open short time-series data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation [online] 26. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jag.2013.05.005. Acesso: 10 abr. 2020.

FAEG. Federação da Agricultura e Pecuária de Goiás, 2018. Efeitos da seca refletem na queda de produção em Goiás e no Brasil. Disponível em: https://sistemafaeg.com.br/faeg/noticias/noticias/efeitos-da-seca-refletem-na-queda-de-producao. Acesso: 10 abr. 2020.

Farias, S.E.M., Arantes, A.E., Ferreira, L.G., Sano, E.E., Barros, J.R., 2013. Avaliação das estimativas de precipitação do satélite TRMM para o estado de Goiás: uma abordagem climatológica. Anais... XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Foz do Iguaçu, Brasil. Disponível em: http://marte2.sid.inpe.br/col/dpi.inpe.br/marte2/2013/05.29.00.17.44/doc/p1015.pdf. Acesso: 10 abr. 2020.

Fensholt, R., Sandholt, I., Stisen, S., Tucker, C., 2006. Analysing NDVI for the African continent using the geostationary meteosat second generation SEVIRI sensor. Remote Sensing of Environment [online] 101. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2005.11.013. Acesso: 10 abr. 2020.

Fensholt, R., Huber, S., Proud, S.R.; Mbow, C., 2010. Infrared Reflectance Data from Polar Orbiting and Geostationary Platforms. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing [online] 3. Disponível em: https://doi.org/10.1109/JSTARS.2010.2048744. Acesso: 10 abr. 2020.

Fensholt, R., Anyamba, A., Huber, S., Proud, S.R., Tucker, C. J., Small, J., et al., 2011. Analysing the advantages of high temporal resolution geostationary MSG SEVIRI data compared to Polar Operational Environmental Satellite data for land surface monitoring in Africa. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation [online] 13. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jag.2011.05.009. Acesso: 10 abr. 2020.

Galvão, W.S., Meneses, P.R., 2005. Avaliação dos sistemas de classificação e codificação das bacias hidrogeográficas brasileiras para fins de planejamento de redes hidrométricas. Anais... XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Goiânia. Disponível em: http://marte.sid.inpe.br/attachment.cgi/ltid.inpe.br/sbsr/2004/11.21.01.26/doc/2511.pdf. Acesso: 10 abr. 2020.

Gao, B., 1996. NDWI - A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment [online] 58. Disponível em: http://ceeserver.cee.cornell.edu/wdp2/cee6150/Readings/Gao_1996_RSE_58_257-266_NDWI.pdf. Acesso: 10 abr. 2020.

GOIÁS. Governo de Goiás, 2017. Secretaria de Desenvolvimento. Levantamento de Safras. Disponível em: http://www.desenvolvimento.go.gov.br/component/content/article/51-area-de-atuacao/agricultura-e-pecuaria/2225-levantamento-de-safras.html. Acesso: 10 abr. 2020.

Gonzaga, E.P., Santos, V.V., Nicário, R.M., 2011. Análise do comportamento do NDVI e NDWI em períodos de diferentes intensidades pluviométricas no Sertão alagoano. Anais… XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Curitiba, Brasil. Disponível em: http://marte.dpi.inpe.br/rep/dpi.inpe.br/marte/2011/07.04.12.48. Acesso: 10 abr. 2020.

Gu, Y., Brown, J.F., Verdin, J.P., Wardlow, B., 2007. A five-year analysis of MODIS NDVI and NDWI for grassland drought assessment over the central Great Plains of the United States. Geophysical Research Letters [online] 34. Disponível em: https://doi.org/10.1029/2006GL029127. Acesso: 10 abr. 2020.

IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2002. Mapa Clima Brasil. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/geociencias/informacoes-ambientais/climatologia/15817-clima.html?=&t=acesso-ao-produto. Acesso: 27 mar. 2020.

INMET. Instituto Nacional de Meteorologia, 2020. Estação Meteorológica de Observação de Superfície Automática. Disponível em: http://www.inmet.gov.br. Acesso: 10 abr. 2020.

Jovanovic, N., Garcia, C.L., Bugan, R.D.H., Teich, I., Rodriguez, C.M.G., 2014. Validation of Remotely-Sensed Evapotranspiration and NDWI Using Ground Measurements at Riverlands, South Africa. Water SA [online] 40. Disponível em: http://dx.doi.org/10.4314/wsa.v40i2.3. Acesso: 10 abr. 2020.

Julien, Y., Sobrino, J.A., Jiménez-Muñoz, J.-C., Sória, G., Skokovic, D., Gomis-Cebolla, J., Garcia Monteiro, S., 2018. Using MSG-Seviri Data to Monitor the Planet in Near Real Time. Anais... IGARSS 2018 - 2018 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, Valencia, Spain. Disponível em: https://doi.org/10.1109/IGARSS.2018.8518647. Acesso: 10 abr. 2020.

Karamihalaki, M., Stagakis, S., Sykioti, O., Kyparissis, A., Parcharidis, I., 2016. Monitoring drought effects on Mediteranean Conifer Forests using Spot-vegetation NDVI and NDWI timeseries. Anais… Living Planet Symposium. Praga, República Tcheca. Disponível em: https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2016ESASP.740E.188K/abstract. Acesso: 10 abr. 2020.

Landau, E.C., Guimarães, D.P., Reis, R.J., 2013. Mapeamento das áreas irrigadas por pivôs centrais no Estado de Goiás e no Distrito Federal-Brasil. Disponível em: https://www.embrapa.br/busca-de-publicacoes/-/publicacao/974474/mapeamento-das-areas-irrigadas-por-pivos-centrais-no-estado-de-goias-e-no-distrito-federal-brasil. Acesso: 10 abr. 2020.

LAPIG. Laboratório de Processamento de Imagens e Geoprocessamento, 2020. Mapa Interativo. Áreas de queimadas do Brasil. Disponível em: http://maps.lapig.iesa.ufg.br/lapig.html. Acesso: 10 abr. 2020.

Machado, T.S., Caioni, C., Fernandes, R.S., 2014. Análise de NDVI e NDWI em diferentes intensidades pluviométricas para bacia hidrográfica do rio do Cachoeirinha – Mato Grosso, Brasil. Anais… 5° Simpósio de Geotecnologias no Pantanal. Campo Grande, Brasil. Disponível em: https://www.geopantanal.cnptia.embrapa.br/2014/cd/p108.pdf . Acesso: 10 abr. 2020.

Mckee, T.B., Doesken, N.J., Kleist, J., 1993 The relationship of drought frequency and duration to time scales. Anais... 8TH Conference On Applied Climatology. Califórnia, Estados Unidos. Disponível em: http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.462.4342&rep=rep1&type=pdf Acesso: 10 abr. 2020.

Nicácio, R.M., Araújo, L.L., Gonzaga, E.P., Libos, M.I.P.C., Oliveira, L.M.T., 2009. Relação NDVI e precipitação na bacia do rio Coxim - MS. Geografia [online] 34. Disponível em: https://www.periodicos.rc.biblioteca.unesp.br/index.php/ageteo/article/view/4855. Acesso: 10 abr. 2020..

Oliveira, B.S., Moraes, E.C., Mataveli, G.A.V., Bertani, G., 2017. Análise da dinâmica da evapotranspiração, precipitação e NDVI no Cerrado brasileiro entre 2001 e 2013 utilizando dados MODIS e TRMM. Anais… XVIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Santos, Brasil. Disponível em: https://proceedings.science/sbsr/papers/analise-da-dinamica-da-evapotranspiracao--precipitacao-e-ndvi-no-cerrado-brasileiro-entre-2001-e-2013-utilizando-dados-m?lang=pt-br. Acesso: 10 abr. 2020.

Oliveira, T.H., Machado, C.C.C., Silva, J.S., Galvíncio, J.D., Pimentel, R.M.M., Silva, B.B., 2010. Índice de Umidade (NDWI) e Análise Espaço-Temporal do Albedo da Superfície da Bacia Hidrográfica do Rio Moxotó-PE. Revista Brasileira de Geografia Física [online] 3. Disponível em: https://doi.org/10.5935/1984-2295.20100009. Acesso: 10 abr. 2020.

Paulo, L.C.C.V, Almeida, A. A. S., 2016. Resistência à penetração em Latossolo sob floresta ripária e submetido ao pisoteio animal. Ambiente & Água - An Interdisciplinary Journal ofApplied Science [online] 11. Disponível em: doi:10.4136/ambi-agua.1899. Acesso: 10 abr. 2020.

Porto, M.F.A., Porto, R.L.L., 2008. Gestão de bacias hidrográficas. Estudos Avançados [online] 22. Disponível em: http://www.revistas.usp.br/eav/article/view/10292. Acesso: 10 abr. 2020.

Ratana, P., Huete, A.R., Ferreira, L.G. 2005. Analysis of Cerrado Physiognomies and Conversion in the MODIS Seasonal–Temporal Domain. Earth Interactions [online] 9. Disponível em: https://doi.org/10.1175/1087-3562(2005)009<0001:AOCPAC>2.0.CO;2. Acesso: 10 abr. 2020.

Rudorff, B., Risso, J., et al., 2015. Análise Geoespacial da Dinâmica das Culturas Anuais no Bioma Cerrado: 2000 a 2014. Agrosatélite Geotecnologia Aplicada Ltda. Disponível em: http://biomas.agrosatelite.com.br/img/Analise_geoespacial_da_dinamica_das_culturas_anuais_no_bioma_Cerrado_2000a2014.pdf. Acesso: 10 abr. 2020.

Rulinda C. M., Bijker W., e Stein A., 2010. Image mining for drought monitoring in eastern Africa using Meteosat SEVIRI data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation [online] 12S. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.jag.2009.10.008. Acesso: 10 abr. 2020.

Rulinda C.M., Bijker W., Stein, A., 2011. The chlorophyll variability in Meteosat derived NDVI in a context of drought monitoring. Procedia Environmental Sciences [online] 3. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.proenv.2011.02.007. Acesso: 10 abr. 2020.

Schmetz, J., Pili, P., Tjemkes, S., Just, D., Kerkmann, J., Rota, S., Ratier, A., 2002. An Introduction to Meteosat Second Generation (MSG). Bulletin of the American Meteorological Society [online] 83. Disponível em: https://doi.org/10.1175/1520-0477(2002)083<0977:AITMSG>2.3.CO;2. Acesso: 10 abr. 2020.

Silva, D.C.C., Filho, J.L.A., Oliveira, R.A., Lourenço, R.W.,2017. Aplicação do NDWI para avaliar a disponibilidade de água em bacias hidrográficas. Revista da Universidade Vale do Rio Verde [online] 15. Disponível em: http://dx.doi.org/10.5892/ruvrd.v15i1.2842. Acesso: 10 abr. 2020.

Tian, E., Fensholt, R., Verbesselt, J., Grogan, K., Horion, S., Wang, Y., 2015. Evaluating temporal consistency of long-term global NDVI datasets for trend analysis. Remote Sensing of Environment [online] 163. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2015.03.031. Acesso: 10 abr. 2020.

Tucker, C.J., 1979. Red and Photographic Infrared Linear Combinations for Monitoring Vegetation. Remote Sensing of Environment [online] 150. Disponível em: https://doi.org/10.1016/0034-4257(79)90013-0. Acesso: 10 abr. 2020.

Vermote, E.F., Tanre, D., Deuze, J.L., Herman, M., Morcrette, J.-J., 1997. Second Simulation of the Satellite Signal in the Solar Spectrum, 6S: An Overview. IEEE Geoscience and Remote Sensing [online] 35. Disponível em: https://doi.org/10.1109/36.581987. Acesso: 10 abr. 2020.

Weng, Q., Fu, P., 2014. Modeling annual parameters of clear-sky land surface temperature variations and evaluating the impact of cloud cover using time series of Landsat TIR data. Remote Sensing of Environment [online] 140. Disponível em: https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.09.002. Acesso: 10 abr. 2020.

Yassuda, E.R., 1993. Gestão de recursos hídricos: fundamentos e aspectos institucionais. Revista de Administração Pública [online] 27. Disponível em: http://bibliotecadigital.fgv.br/ojs/index.php/rap/article/view/8663. Acesso: 10 abr. 2020.




DOI: https://doi.org/10.26848/rbgf.v13.6.p2944-2962

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

      

Revista Brasileira de Geografia Física - ISSN: 1984-2295

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