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PublicouLuan Caravalho Alterado mais de 9 anos atrás
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Índices de vegetação Medidas quantitativas do vigor da vegetação Aplicações: Detecção de mudanças no uso do solo Avaliação da densidade da cobertura vegetal Identificação e previsão de colheita/análise de produtividade Balanço de energia em superfície, pois pode-se correlacionar os índices de vegetação à emissividade da superfície Enchentes, secas Estudos climáticos Risco de incêndio
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Diferentes coberturas vegetais apresentam diferentes respostas espectrais: Radiação no vermelho (630 a 690 nm) é absorvida pela clorofila Radiação no infravermelho próximo ( 760 a 900 nm) é refletida pelas estruturas celulares das folhas, portanto, a resposta é controlada pelo índice de área foliar e densidade de vegetação verde
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Normalized difference vegetation index – Índice de vegetação por diferença normalizada
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Importância Diferentes tipos de superfície: diferentes características como albedo, emissividade, evapotranspiração NDVI: pode ser utilizado para identificar os diferentes tipos de superfície/cobertura vegetal Passível de determinação remotamente
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Informação da superfície Relembrando, no espectro solar, o sinal medido pelo satélite é composto por?...
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Seletividade espectral
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onde NIR é a refletância medida no TOA na região espectral do infravermelho próximo e R é a refletância medida no TOA na região espectral do vermelho NDVI = (NIR - R) ⁄ (NIR + R)
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http://earthobservatory.nasa.gov/Features/MeasuringVegetation/ measuring_vegetation_2.php
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http://neo.sci.gsfc.nasa.gov/Search.html Mapas de vegetação de satélite mostram a densidade de crescimento das plantas por todo o globo.Valores muito baixos de NDVI (<=0,1) correspondem a áreas estéreis de rocha, areia ou neve. Valores moderados representam arbustos e pastagens (0,2 a 0,3), valores elevados indicam florestas temperadas e tropicais (0,6 a 0,8).
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Dificuldades Superfícies não são lambertianas Existe orientação preferencial de reflexãoExiste orientação preferencial de reflexão Efeito da atmosfera: espalhamento molecular, presença de gases, partículas de aerossol e nuvens Necessidade de correção
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Nuvens podem dificultar a análise: Ilha de Bornéu, em setembro de 1999
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Dependendo da aplicação, é possível a utilização de mapas compostos como os exemplificados no slide anterior. Outra possibilidade é excluir imagens contaminadas por nuvens das análises.
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Métodos para correção dos efeitos atmosféricos Partículas de aerossol: Análise de várias imagens consecutivas escolhendo um valor que corresponda ao máximo índice de vegetação para cada pixel Definição de um índice de vegetação pouco sensível a variações na concentração de partículas de aerossol na atmosfera
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Atmospheric resistant vegetation index – Índice de vegetação resistente à atmofera
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RB = 2R - B onde NIR é a refletância medida no TOA na região espectral do infravermelho próximo, R é a refletância medida no TOA na região espectral do vermelho e B a refletância medida no TOA na região espectral do azul
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Hipóteses Para a grande maioria de tipos de superfície, refletâncias no vermelho e azul são similares informação contida em RB é igual à contida em R Para a grande maioria de tipos de aerossol, 1< α < 2, onde α é o coeficiente de Angström efeito da atmosfera é ~ 2 vezes maior em B do que em R, i.e., efeito atmosférico em RB e muito menor que em R
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Se a profundidade óptica do aerossol no azul ( λ ~ 420 nm) for igual a 1,0, quanto valeria no vermelho ( λ ~ 680 nm)? Para α = 2 Para α = 1 Lembrando que α = - ln( τ 1 /τ 2 )/ln(λ 1 /λ 2 ) onde τ, neste caso, é a profundidade óptica do aerossol
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Simulações numéricas indicam ARVI ~ NDVI ARVI 4 vezes menos sensível que NDVI aos efeitos da atmosfera ARVI apresenta resultados: melhores para superfícies com cobertura vegetal do que para solo exposto ruins na presença de partículas da moda grossa (poeira ou sal marinho)
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Enhanced vegetation index – Índice realçado de vegetação
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EVI Correções para efeito de superfície abaixo da copa Correções para efeitos da atmosfera
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EVI
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Evolução temporal do desmatamento em Rondônia Filme produzido pela NASA/Goddard Space Flight Center Scientific Visualization Studio utilizando imagens do Landsat 5 e 7
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