2020
DOI: 10.26848/rbgf.v13.1.p076-086
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Análise Do Impacto Da Correção Atmosférica No Cálculo Do Índice De Vegetação Por Diferença Normalizada a Partir De Imagem Landsat 8/Oli

Abstract: 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 atmos… Show more

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“…Apesar de terem recorridos a apenas duas safras, Felix et al (2019) mostraram que a integração de dados de período de semeadura, total pluviométrico, perfil temporal de NDVI e produtividade, permitiram uma melhor representação da variabilidade de produção de soja entre diferentes anos-safras. Francisco et al (2020) mostraram que o cálculo feito com bandas corrigidas atmosfericamente, ou seja, com valores de refletância, resultou em uma imagem-índice que permitiu uma melhora na discriminação de maior número de classes e uso e cobertura de terra, melhorando o cálculo de índices de vegetação na resposta espectral dos alvos. Assim, há diferentes formas de usar índices de vegetação isoladamente ou em conjunto com outras variáveis, visando uma melhor eficiência na estimativa de características agronômicas das culturas.…”
Section: Resultsunclassified
“…Apesar de terem recorridos a apenas duas safras, Felix et al (2019) mostraram que a integração de dados de período de semeadura, total pluviométrico, perfil temporal de NDVI e produtividade, permitiram uma melhor representação da variabilidade de produção de soja entre diferentes anos-safras. Francisco et al (2020) mostraram que o cálculo feito com bandas corrigidas atmosfericamente, ou seja, com valores de refletância, resultou em uma imagem-índice que permitiu uma melhora na discriminação de maior número de classes e uso e cobertura de terra, melhorando o cálculo de índices de vegetação na resposta espectral dos alvos. Assim, há diferentes formas de usar índices de vegetação isoladamente ou em conjunto com outras variáveis, visando uma melhor eficiência na estimativa de características agronômicas das culturas.…”
Section: Resultsunclassified
“…A análise das imagens de NDVI evidencia que há diferença significativa nos resultados dos índices quando calculados pelos números digitais e pelos valores reais de reflectância, como apontado por outros autores (e.g. Francisco et al, 2020).…”
Section: Comparação Entre As Imagens Ndviunclassified
“…O NDVI calculado a partir dos valores reais de reflectância (Figura 5) manifestou os melhores resultados, dado que possibilitou uma maior discriminação entre os diferentes alvos da paisagem, sobretudo entre diferentes fitofisionomias, além de minimizar o efeito topográfico no índice da vegetação situada nas encostas. Esses resultados corroboram aqueles encontrados por Neto et al (2008), Weiss et al (2015) e Francisco et al (2020).…”
Section: Comparação Entre As Imagens Ndviunclassified
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