Amostragem de componentes puros (vegetação, solo, água/sombra) em imagens de satélite Sentinel-2 como subsídios à interpretação do NDVI na Bacia Hidrográfica do Ribeirão das Cruzes, Selvíria/MS.

Autores

  • Alisson R. Santori Universidade Federal do Mato Grosso do Sul (CPTL/UFMS)

Palavras-chave:

Sensoriamento Remoto, Análise Ambiental, Indice de Vgetação, PDI

Resumo

O presente estudo serve de contribuição metodológica para correlação e validação de produtos obtidos no processamento digital de imagens de satélite (PDI) e na aplicação de técnicas de sensoriamento remoto na bacia hidrográfica do Ribeirão das Cruzes (BHRC).  Os mapas de cobertura da terra e índices de vegetação, são alguns dos produtos que as geotecnologias e o sensoriamento remoto fornecem para o monitoramento e análise ambiental, e para extração dos dados em sistemas ambientais. A revisão teórica e a contribuição da metodologia consistem na identificação e seleção de regiões de interesse que oferecem apoio representativo na execução dos processamentos mencionados, apoio que oferece subsídios a finalização e confirmação de estudos ambientais mais complexos. O objetivo deste estudo é avaliar uma das técnicas de interpretação dos dados radiométricos apoiados em produtos e conceitos do sensoriamento remoto. Deste modo, busca-se a definição de componentes puros (pixels) de vegetação, solo e sombra/água, realizada pela interpretação das imagens orbitais com a avaliação do comportamento e assinatura espectral destes três elementos. Como conclusão, buscam-se dois resultados, o primeiro indica a relação de separabilidade e pureza de determinados alvos de superfície em imagens orbitais, o segundo é a limitação dos intervalos espectrais e a identificação do comportamento das respostas de cada um dos elementos. Os resultados podem ser utilizados como reforço para a chave de interpretação no processamento temático dos usos da terra e como amostra referencial de resolução espectral nas metodologias/resultados obtidos em índices de vegetação e modelos de mistura na área de estudo.

Referências

BERTALANFFY, L. von. General system theory: foundations, development, applications. New York: G. Braziller, 1968.

CHRISTOFOLETTI, A. Análise de sistemas em geografia: introdução. Editora Hucitec, Editora da Universidade de São Paulo, 1979.

CHRISTOFOLETTI, A. A morfologia de bacias de drenagem. Notícias

Geomorfológicas, Campinas, v.18, n.36, p.130-2, 1978.

CHRISTOFOLETTI, A.; PEREZ FILHO, A. Estudos sobre a forma de bacias hidrográficas. Boletim de Geografia Teorética, v. 5, n. 9, p. 83-92, 1975.

DEMATTÊ, J. M et al. Uso de imagens de satélite na discriminação de solos desenvolvidos de basalto e arenito na região de Paraguaçu Paulista. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 40, n. 7, p. 697-706, 2005.

EPIPHANIO, J. C. N et al. Comportamento espectral de solos do Estado de São Paulo. São José dos Campos: INPE, p. 131, 1992.

GUIMARAES, J. C. S.; SANTORI, A. R.; MIRANDOLA-GARCIA, P. H. Geotecnologias Aplicadas ao Uso e Cobertura da Terra na Bacia Hidrográfica Ribeirão Das Cruzes (BHRC)-Três Lagoas/MS. In: XVI FÓRUM AMBIENTAL DA ALTA PAULISTA, 2020. ANAIS DO FÓRUM AMBIENTAL DA ALTA PAULISTA. Tupã: ANAP, 2020. v. 16.

LILLESAND, T. M.; KIEFER, R. W.; CHIPMAN, J. W. Concepts and foundations of remote sensing. Remote Sensing and Image Interpretation; Lillesand, T., Kiefer, R., Chipman, J., Eds, p. 1-57, 1987.

MIRANDOLA, P. H. Discussão teórica dos métodos e técnicas para estudos em bacias hidrográficas. Ciência Geográfica, Bauru, 20, n. 1, p. 44-57, jan/dez. 2016.

MOREIRA, M.A. Fundamentos de Sensoriamento Remoto e Metodologias de Aplicação. 2ª ed. Viçosa, UFV, 2001.

NOVO, E. M. L. M.; PONZONI, F. J. Introdução ao sensoriamento remoto. Instituto Nacional, 2001.

PIROLI, E. L. Introdução ao geoprocessamento. Ourinhos: Unesp/Campus Experimental de Ourinhos, 2010.

PONZONI, F. J.; DISPERATI, A. A. Aplicação do modelo SAIL no estudo e reflectância de dosséis de mudas de Eucalyptus sp. e de Aspidosperma sp. Floresta, v. 21, n. 1/2, 1991.

PONZONI, F. J.; REZENDE, A. C. P. Caracterização espectral de estágios sucessionais de vegetação secundária arbórea em Altamira (PA), através de dados orbitais. Revista Árvore, v. 28, n. 4, p. 535-545, 2004.

SHIMABUKURO, Y. E.; NOVO, E. M. L. M.; PONZONI, F. J. Índice de vegetação e modelo linear de mistura espectral no monitoramento da região do Pantanal. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 33, n. 13, p. 1729-1737, 1998.

SHIMABUKURO, Y. E.; PONZONI, F. J. Mistura Espectral: modelo linear e aplicações. Oficina de Textos, 2017.

SHIMABUKURO, Y. E.; SMITH, J. The least-squares mixing models to generate fraction images derived from remote sensing multispectral data. IEEE Transactions on Geoscience and Remote sensing, v. 29, n. 1, p. 16-20, 1991.

SHEPHERD, K. D.; WALSH, M. G. Sensing soil quality: the evidence from Africa. International Centre for Research in Agroforestry, 2000.

ZANZARINI, F. V et al. Correlação espacial do índice de vegetação (NDVI) de imagem Landsat/ETM+ com atributos do solo. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, v. 17, n. 6, p. 608-614, 2013.

Downloads

Publicado

2022-10-13

Como Citar

Santori, A. R. (2022). Amostragem de componentes puros (vegetação, solo, água/sombra) em imagens de satélite Sentinel-2 como subsídios à interpretação do NDVI na Bacia Hidrográfica do Ribeirão das Cruzes, Selvíria/MS. Boletim Paulista De Geografia, 1(107), 76–95. Recuperado de https://publicacoes.agb.org.br/boletim-paulista/article/view/1991