Comparação de imagens multiespectrais utilizando Satélites e VANT para a análise de mudanças estruturais em área de Floresta Seca.
Comparação de imagens multiespectrais utilizando Satélites e VANT para a análise de mudanças estruturais em área de Floresta Seca.
Author(s): SANTOS, C. V. B. dos; MOURA, M. S. B. de; GALVÍNCIO, J. D.; CARVALHO, H. F. de S.; MIRANDA, R. de Q.; MONTENEGRO, S. M. G. L.
Summary: O sensoriamento remoto é uma ferramenta muito importante na aquisição de informações que permitem o monitoramento das características estruturais e de mudanças da vegetação nos biomas, e com o uso de índices espectrais de vegetação, é possível a análise de sua dinâmica ao longo do tempo. O presente estudo tem o objetivo de analisar a estrutura da cobertura vegetal em uma área do Bioma Caatinga comparando imagens multiespectrais adquiridas por satélite com diferentes resoluções e plataformas de veículos aéreos não tripulados (VANT) de baixa altitude e com câmeras em alta resolução. Foram realizados voos automatizados nos meses de novembro e dezembro de 2019 sobre a área de estudo e as imagens foram processadas para geração de orthomosaicos. Foram adquiridas gratuitamente imagens dos satélites Landsat-8 e Sentinel-2 para fins de comparação com o VANT. O vigor da vegetação verde foi analisado por meio do cálculo do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e verificado por meio da correlação entre produtos de alta resolução e baixa altitude com satélites. Ambos os produtos a partir de satélites mostraram-se eficazes e bons indicadores de vigor da vegetação, com destaque para as imagens do Sentinel-2 que obteve uma melhor correlação com as imagens aéreas de VANT chegando a (R = 0,7) em relação Landsat-8 (R = 0,6). Os produtos de Satélites mostraram bons indicadores para monitoramento de características estruturais da Caatinga, no entanto, não são indicados para avaliações de áreas com maior predominância de solo, agua ou outros alvos, pois eles podem afetar os valores de NDVI e impossibilitar uma avaliação mais detalhada das áreas.
Publication year: 2021
Types of publication: Journal article
Unit: Embrapa Semi-arid Region
Keywords: Dry forests, Floresta Seca, Imagem de satélite, NDVI, Remote sensing, Sensoriamento Remoto, VANT
Observation
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