Protocolo Metodológico para Obtenção dos Valores de Reflectância e de NDVI de Imagens Landsat 8/OLI Utilizando LEGAL

Abstract

A obtenção dos valores de reflectância se mostra imprescindível para se calcular índices de vegetação, como o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Este índice é utilizado para classificar a distribuição global da vegetação e para inferir variáveis ecológicas e ambientais, como a produção de fitomassa. Apesar disso, não é incomum encontrar trabalhos que utilizam os números digitais (ND) para a obtenção direta dos índices de vegetação; entretanto, tais números digitais não representam valores físicos reais e, portanto, não podem ser utilizados diretamente para o cálculo do NDVI. Assim, o objetivo deste artigo é demonstrar um protocolo metodológico para a conversão dos ND das imagens Landsat 8/OLI em valores de reflectância e a subsequente obtenção do NDVI, através da linguagem LEGAL (Linguagem Espacial para Geoprocessamento Algébrico), e, dessa forma, possibilitar a replicação e execução de outras pesquisas que visem obter esse índice de vegetação no software SPRING. Além disso, objetivou-se também demonstrar a importância da conversão dos ND em reflectância, a partir da comparação de uma imagem NDVI gerada através da reflectância com a mesma imagem NDVI gerada por meio dos dados brutos. Os resultados apontaram que a obtenção do NDVI através dos valores brutos de imagens de sensoriamento remoto, sem a necessária conversão dos números digitais em valores reais de reflectância, leva a resultados incorretos na estimativa de dados ecológicos da vegetação, subestimando a fitomassa. Dessa forma, esse trabalho ressalta a importância de se seguir um protocolo metodológico para a estimativa correta da fitomassa, produtividade e outros parâmetros da vegetação. Methodological protocol for obtaining reflectance and NDVI values from Landsat 8/OLI images using LEGALA B S T R A C TObtaining reflectance values is essential for calculating vegetation indices, such as the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). This index is used to classify the global distribution of vegetation and to infer the ecological and environmental parameters such as phytomass production. Nevertheless, it is common to find works that use digital numbers (DN) to directly obtain vegetation indices; however, such digital numbers do not represent actual physical values and therefore cannot be used directly for NDVI calculation. Thus, this paper aims to demonstrate a methodological protocol for DN conversion of Landsat 8/OLI images into reflectance values and then for obtaining NDVI through the LEGAL (Spatial Language for Algebraic Geoprocessing). Therefore, this protocol enables the replication and execution of other studies aimed to obtain this vegetation index using SPRING. In addition, the objective was also to demonstrate the importance of converting DN to reflectance by comparing an NDVI image generated from reflectance with the same NDVI image generated through the raw data. The results showed that obtaining the NDVI through the raw values of remote sensing images, without the conversion of digital numbers to real reflectance values, leads to incorrect results in the estimation of ecological vegetation data, underestimating phytomass, thus emphasizing the importance of following a methodological protocol for the correct estimation of biomass, productivity and other phytological parameters.Keywords: protocol, NDVI, reflectance, Landsat 8, SPRING

Mapeamento, quantificação e caracterização das áreas extrativas do caranguejo-uçá (Ucides cordatus) no sistema estuarino-lagunar de Cananéia (Litoral Sul de São Paulo, Brasil) utilizando geotecnologias

“…O sensor OLI possui resolução espacial de 15 m no pancromático e de 30 m no multiespectral, o que possibilita a geração de imagens de 15 m coloridas através de técnicas de fusão digital, ampliando a capacidade para novos estudos e aplicabilidades dos resultados para detecção de alvos (e.g. Krizek & Santos, 2021;, levando em consideração as mudanças e inovações agregadas à resolução radiométrica, que estão quantificadas numa faixa dinâmica de 16 bits (Soares et al, 2015). O presente trabalho tem como objetivo mapear, caracterizar e quantificar manguezais dos cinco setores extrativos do caranguejo-uçá (Ucides cordatus) em Cananéia (Litoral Sul de São Paulo, Brasil) utilizando imagens Landsat-8/OLI, e em especial investigar o potencial dessas imagens e de técnicas de sensoriamento remoto para o mapeamento de manguezais, e assim contribuir para uma futura elaboração de um plano de gestão para a pesca sustentável do caranguejo-uçá na área de estudo.…”

Meio Ambiente, Sustentabilidade e Tecnologia - Volume 13

“…O sensor OLI possui resolução espacial de 15 m no pancromático e de 30 m no multiespectral, o que possibilita a geração de imagens de 15 m coloridas através de técnicas de fusão digital, ampliando a capacidade para novos estudos e aplicabilidades dos resultados para detecção de alvos (e.g. Krizek & Santos, 2021;, levando em consideração as mudanças e inovações agregadas à resolução radiométrica, que estão quantificadas numa faixa dinâmica de 16 bits (Soares et al, 2015). O presente trabalho tem como objetivo mapear, caracterizar e quantificar manguezais dos cinco setores extrativos do caranguejo-uçá (Ucides cordatus) em Cananéia (Litoral Sul de São Paulo, Brasil) utilizando imagens Landsat-8/OLI, e em especial investigar o potencial dessas imagens e de técnicas de sensoriamento remoto para o mapeamento de manguezais, e assim contribuir para uma futura elaboração de um plano de gestão para a pesca sustentável do caranguejo-uçá na área de estudo.…”