Sensoriamento Remoto por Radar aplicado ao estudo dos Recursos Hídricos: Uma análise bibliométrica
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v17.6.p4409-4421Palavras-chave:
Água, Revisão, Bibliometria, Sensores ativosResumo
O Radar de Abertura Sintética (SAR) apresenta atributos distintos que fornecem os elementos necessários para a condução de estudos e a elaboração de artigos que destacam sua relevância na identificação de recursos hídricos, tais como lagos e rios. Este artigo apresenta uma análise de publicações de pesquisas, sob uma perspectiva bibliométrica, sobre sensoriamento remoto por radar aplicado a recursos hídricos. Esta análise foi realizada no período de 1979 a 2022. Para dados, um total de 7002 publicações acadêmicas foram recuperadas da base de dados Scorpus. O software Rstudio foi adotado para avaliar as o número de publicações, coautorias entre países, publicações por sistemas sensores, bem como as co-ocorrências de palavras-chave dos autores e de termos específicos em recursos hídricos. Os resultados apontaram para uma tendência de crescimento nas publicações anuais relacionadas ao uso de sensoriamento remoto por radar em recursos hídricos, com o aumento notável a partir de 2016, impulsionado principalmente pela disponibilidade de dados do Sentinel-1 e o desenvolvimento de métodos baseados em Big Data e Deep Learning. Palavras-chave como "Synthetic Aperture Radar" e "Remote Sensing" foram as mais comuns. Embora os países europeus tenham apresentado a maior frequência de artigos, é importante ressaltar que China e Estados Unidos lideraram em termos de quantidade de publicações. Essa análise tem o potencial de auxiliar pesquisadores e acadêmicos na compreensão mais profunda da estrutura intelectual desse campo e na identificação das direções futuras de pesquisa.
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Referências
Ahmed, A. A., Assadi, M., Kalantar, A., Sliwa, T., & Sapińska-Śliwa, A. (2022). A critical review on the use of shallow geothermal energy systems for heating and cooling purposes. Energies, 15(12), 4281. https://doi.org/10.3390/en15124281
Abdelkareem, M., & Nassir Al-Arifi. (2021). The use of remotely sensed data to reveal geologic, structural, and hydrologic features and predict potential areas of water resources in arid regions. Arabian Journal of Geosciences, 14(8). https://doi.org/10.1007/s12517-021-06942-6
Arai, H., Toan, T. L., Takeuchi, W., Oyoshi, K., Phan, H., Nguyen, L. D., … Inubushi, K. (2021, March 3). Detecting rice inundation status for water saving and methane emission mitigation measures using Sentinel-1 & ALOS-2/PALSAR-2 Data. Retrieved from meetingorganizer.copernicus.org website: https://meetingorganizer.copernicus.org/EGU21/EGU21-7831.html
Aria M. (2023). Package “bibliometrix” Title Comprehensive Science Mapping Analysis (pp. 1–72). Retrieved from https://cran.r-project.org/web/packages/bibliometrix/bibliometrix.pdf
Aria, M., & Cuccurullo, C. (2017). bibliometrix : An R-tool for comprehensive science mapping analysis. Journal of Informetrics, 11(4), 959–975. https://doi.org/10.1016/j.joi.2017.08.007
Barreto, T. L. M., Almeida, J., & Cappabianco, F. A. M. (2016). Estimating accurate water levels for rivers and reservoirs by using SAR products: A multitemporal analysis. Pattern Recognition Letters, 83, 224–233. https://doi.org/10.1016/j.patrec.2016.05.015
Biftu, G. F., & Gan, T. Y. (1999). Retrieving near-surface soil moisture from Radarsat SAR data. Water Resources Research, 35(5), 1569–1579. https://doi.org/10.1029/1998wr900120
Binh Pham-Duc, Nguyen, H., Thanh Hien Phan, & Quan Tran-Anh. (2023). Trends and applications of google earth engine in remote sensing and earth science research: a bibliometric analysis using scopus database. Earth Science Informatics, 16(3), 2355–2371. https://doi.org/10.1007/s12145-023-01035-2
Borba, A. A., Muhuri, A., Marengoni, M., & Frery, A. C. (2023). Feature Selection for Edge Detection in PolSAR Images. Remote Sensing, 15(9), 2479. https://doi.org/10.3390/rs15092479
Brás, G. R. (2023). Pillars of the Global Innovation Index by income level of economies: longitudinal data (2011-2022) for researchers’ use. Data in Brief, 46, 108818. https://doi.org/10.1016/j.dib.2022.108818
Brisco, B. (2015). Early Applications of Remote Sensing for Mapping Wetlands. CRC Press EBooks, 86–97. https://doi.org/10.1201/b18210-9
Canty, M. J., Nielsen, A. A., Conradsen, K., & Skriver, H. (2019). Statistical Analysis of Changes in Sentinel-1 Time Series on the Google Earth Engine. Remote Sensing, 12(1), 46. https://doi.org/10.3390/rs12010046
Chawla, I., Karthikeyan, L., & Mishra, A. K. (2020). A review of remote sensing applications for water security: Quantity, quality, and extremes. Journal of Hydrology, 585, 124826. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2020.124826
Chen, Y.-Q., Walim Lili, Zhang, G., & Qiao, S. (2020). Review on wetland water level monitoring using interferometric synthetic aperture radar. PubMed, 31(8), 2841–2848. https://doi.org/10.13287/j.1001-9332.202008.035
Dennis, L. E., & Grady, C. A. (2022). Watery research boundaries: A bibliometric and network science approach to explore gaps and overlaps in water research. Water Security, 16, 100117. https://doi.org/10.1016/j.wasec.2022.100117
Dong, L., Wang, W., Jin, R., Xu, F., & Zhang, Y. (2022). Surface Soil Moisture Retrieval on Qinghai-Tibetan Plateau Using Sentinel-1 Synthetic Aperture Radar Data and Machine Learning Algorithms. Remote Sensing, 15(1), 153–153. https://doi.org/10.3390/rs15010153
Donthu, N., Kumar, S., Mukherjee, D., Pandey, N., & Lim, W. M. (2021). How to conduct a bibliometric analysis: An overview and guidelines. Journal of Business Research, 133, 285–296. https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2021.04.070
Druce, D., Tong, X., Lei, X., Guo, T., Marie, C., Grogan, K., & Tøttrup, C. (2021). An Optical and SAR Based Fusion Approach for Mapping Surface Water Dynamics over Mainland China. 13(9), 1663–1663. https://doi.org/10.3390/rs13091663
Duan, P., Wang, Y., & Yin, P. (2020). Remote Sensing Applications in Monitoring of Protected Areas: A Bibliometric Analysis. Remote Sensing, 12(5), 772. https://doi.org/10.3390/rs12050772
Hoppinen, Z., Shadi Oveisgharan, Marshall, H.-P., Mower, R., Elder, K., & Vuyovich, C. (2023). Snow Water Equivalent Retrieval Over Idaho, Part B: Using L-band UAVSAR Repeat-Pass Interferometry. The Cryosphere Discussions, 2023. https://doi.org/10.5194/tc-2023-127
Iqbal, U., Muhammad, Barthelemy, J., Perez, P., & Muhammad Bilal Idrees. (2023). The last two decades of computer vision technologies in water resource management: A bibliometric analysis. Water and Environment Journal, 37(3), 373–389. https://doi.org/10.1111/wej.12845
Jaguaribe, A. (2016). Capacidades estatais comparadas: a china e a reforma do sistema nacional de inovação. Retrieved from https://portalantigo.ipea.gov.br/agencia/images/stories/PDFs/livros/livros/Capacidades_Cap_10.pdf
Lalchhanhima, R., Saha, G., Sur, S. N., & Kandar, D. (2021). Water body segmentation of Synthetic Aperture Radar image using Deep Convolutional Neural Networks. Microprocessors and Microsystems, 87, 104360. https://doi.org/10.1016/j.micpro.2021.104360
Levizzani, V., & Cattani, E. (2019). Satellite Remote Sensing of Precipitation and the Terrestrial Water Cycle in a Changing Climate. Remote Sensing, 11(19), 2301. https://doi.org/10.3390/rs11192301
Luckman, A., Baker, J., & U. Wegmuller. (2000). Repeat-Pass Interferometric Coherence Measurements of Disturbed Tropical Forest from JERS and ERS Satellites. Remote Sensing of Environment, 73(3), 350–360. https://doi.org/10.1016/s0034-4257(00)00110-3
Merzouki, A., McNairn, H., Powers, J., & Friesen, M. (2019). Synthetic Aperture Radar (SAR) Compact Polarimetry for Soil Moisture Retrieval. Remote Sensing, 11(19), 2227. https://doi.org/10.3390/rs11192227
Mohammad El Hajj, Johansen, K., Almashharawi, S. K., & McCabe, M. F. (2023). Water uptake rates over olive orchards using Sentinel-1 synthetic aperture radar data. Agricultural Water Management, 288(12), 108462–108462. https://doi.org/10.1016/j.agwat.2023.108462
Nogueira, R., Diego Pereira Costa, Soltan Galano Duverger, Souza, J., Elaine, Carlos, … Porsani, M. J. (2023). Bibliometric analysis of surface water detection and mapping using remote sensing in South America. Scientometrics, 128(3), 1667–1688. https://doi.org/10.1007/s11192-022-04570-9
Ouchi, K. (2013). Recent Trend and Advance of Synthetic Aperture Radar with Selected Topics. Remote Sensing, 5(2), 716–807. https://doi.org/10.3390/rs5020716
Park, E., Merino, E. R., Lewis, Q. W., Lindsey, E. O., & Yang, X. (2020). A Pathway to the Automated Global Assessment of Water Level in Reservoirs with Synthetic Aperture Radar (SAR). Remote Sensing, 12(8), 1353–1353. https://doi.org/10.3390/rs12081353
Passah, A., Sur, S. N., Abraham, A., & Kandar, D. (2023). Synthetic Aperture Radar image analysis based on deep learning: A review of a decade of research. Engineering Applications of Artificial Intelligence, 123, 106305. https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106305
Pech-May, F., Aquino-Santos, R., & Delgadillo-Partida, J. (2023). Sentinel-1 SAR Images and Deep Learning for Water Body Mapping. Remote Sensing, 15(12), 3009–3009. https://doi.org/10.3390/rs15123009
Pritchard, A. (1969) Statistical Bibliography or Bibliometrics. Journal of Documentation, 25, 348-349
Ren, Y., Xu, H., Liu, B., & Li, X. (2020). Sea Ice and Open Water Classification of SAR Images Using a Deep Learning Model. IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium. https://doi.org/10.1109/igarss39084.2020.9323990
Rincon, R. F., Carter, L. M., Banting, R., Perrine, M., Du Toit, C. F., Steigner, P., … Alberdeen, W. (2021, July 1). Recent Developments of the Space Exploration Synthetic Aperture Radar (SESAR) for Planetary Science Missions. https://doi.org/10.1109/IGARSS47720.2021.9554080
Sánchez, A. D., de la Cruz Del Río Rama, M., & García, J. Á. (2017). Bibliometric analysis of publications on wine tourism in the databases Scopus and WoS. European Research on Management and Business Economics, 23(1), 8–15. https://doi.org/10.1016/j.iedeen.2016.02.001
Silva J. A. S. J; & Silva, S. (2023). Water Body Extraction Using a Sentinel-1 Scene and Artificial Neural Networks: Case Study – Carpina-PE Dam. Sociedade & Natureza, 36(1). https://doi.org/10.14393/sn-v36-2024-70654
Sheffield, J., Wood, E. F., Pan, M., Beck, H., Coccia, G., Serrat‐Capdevila, A., & Verbist, K. (2018). Satellite Remote Sensing for Water Resources Management: Potential for Supporting Sustainable Development in Data‐Poor Regions. Water Resources Research, 54(12), 9724–9758. https://doi.org/10.1029/2017wr022437
Shen, X., Wang, D., Mao, K., Anagnostou, E., & Hong, Y. (2019). Inundation Extent Mapping by Synthetic Aperture Radar: A Review. Remote Sensing, 11(7), 879. https://doi.org/10.3390/rs11070879
Wu, Y., Liu, C., Qian, Z., & Liu, G. (2022). Bibliometric Analysis of Interferometric Synthetic Aperture Radar (InSAR) Application in Land Subsidence from 2000 to 2021. Journal of Sensors, 2022, 1–15. https://doi.org/10.1155/2022/1027673
Zare, Fateme; Elsawah, Sondoss; Iwanaga, Takuya; Jakeman, Anthony J.; Pierce, Suzanne A.. Integrated water assessment and modelling: a bibliometric analysis of trends in the water resource sector. Journal Of Hydrology, v. 552, p. 765-778, set. 2017. Elsevier BV. http://dx.doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.07.031
Zhang, B., Wu, Y., Zhao, B., Chanussot, J., Hong, D., Yao, J., & Gao, L. (2022). Progress and Challenges in Intelligent Remote Sensing Satellite Systems. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing, 15(1), 1814–1822. https://doi.org/10.1109/jstars.2022.3148139
Zhang, Z., Lin, H., Wang, M., Liu, X., Chen, Q., Wang, C., & Zhang, H. (2022). A Review of Satellite Synthetic Aperture Radar Interferometry Applications in Permafrost Regions: Current status, challenges, and trends. IEEE Geoscience and Remote Sensing Magazine, 10(3), 93–114. https://doi.org/10.1109/mgrs.2022.3170350.
Zortea, Maciel; Muszynski, Michal; Fraccaro, Paolo; Weiss, Jonas. Flood Mapping Using Sentinel-1 Images and Lightweight U-Nets Trained on Synthesized Events. Ieee Geoscience And Remote Sensing Letters, [S.L.], v. 20, p. 1-5, 2023. Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). http://dx.doi.org/10.1109/lgrs.2023.3305936.
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