Projeto 3 - sensoriamento

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Universidade Federal Rural de Pernambuco Departamento de Ciência Florestal Engenharia Florestal
Projeto 3 - Análise de Índice de Vegetação
Carlos Antônio Campelo Cavalcanti Silva
Docente: Emanuel Silva
Recife
2023
INTRODUÇÃO
O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é bastante empregado em estudos de Sensoriamento Remoto, nos quais apresenta-se como um rápido e simples método de identificação de áreas de vegetação. O presente trabalho foi realizado com o objetivo de calcular e analisar os mapas temáticos e dos valores de NDVI do satélite LANDSAT 8-9 C2 L1, que foram determinados em uma área de plantio silvicultural. As imagens foram obtidas através do Earth Explore (https://earthexplorer.usgs.gov/) utilizando o sensor Landsat 8. 
O Landsat 8 é um satélite de observação da Terra construído, lançado e operado pela NASA e pelo USGS em cooperação. A coleta de dados é realizada por dois sensores principais sintonizados na banda Landsat 8 especificada. Os satélites operam em luz visível, infravermelho próximo; infravermelho de ondas curtas a infravermelho termal (ondas longas). As bandas Landsat 8 são predefinidas para um total de 11 bandas Landsat 8, diferenciadas de acordo com o comprimento de onda da sua visualização. Um dos sensores, o Operational Land Imager (OLI), usa nove bandas no espectro visível e infravermelho próximo. O segundo sensor - Sensor Infravermelho Térmico (TIRS) opera na faixa de frequência infravermelha - luz infravermelha de onda longa. O satélite fornece imagens na banda Landsat 8 em uma resolução moderada, variando de 15 metros por pixel no seu ponto mais preciso, a 100 metros na banda infravermelha de ondas longas, onde a precisão não é crítica.
Tabela 1 - Caracteristicas do sensor Landsat 8
Os índices de vegetação são um dos algoritmos mais eficientes para destacar o verde da vegetação, e ao mesmo tempo, minimizar as variações na irradiância solar e os efeitos do substrato de um dossel de vegetação. Para isso, utilizou-se a fórmula do NDVI:
Dessa forma, no Landsat 8, devemos gerar o NDVI utilizando as Bandas 5 (infravermelho próximo) e banda 4 (vermelho).
MÉTODOLOGIA
A área adotada para a realização desse trabalho foi escolhida através de identificação visual do plantio de silvicultura e delimitada manualmente sobre imagem do Google Earth (2021) localizando-se, aproximadamente, entre os municípios de Porto de pedras e Japaratinga, no município de Alagoas. (Figura 1).
Figura 1 - Área de estudo escolhida
Para a realização da pesquisa foram obtidas cenas (Banda 01 a 11) do satélite LANDSAT 8, através do United States Geological Survey (USGS), as quais se encontram disponíveis gratuitamente link no <https://earthexplorer.usgs.gov/> (Figura 2).
Figura 2 - Cenas Baixadas
As cenas foram baixadas na data de 24 de janeiro do ano de 2021, devido a melhor qualidade e menor cobertura de nuvens da área fotografada. 
Para o recorte e processamento das imagens usou-se o software livre Qgis 3.28.0. Foram utilizadas as funções: Raster > Extrair > Recortar raster pela camada de máscara > Selecionar as camadas > Executar.
Foram selecionadas as bandas espectrais adequadas para o cálculo do NDVI, todas de mesma resolução espacial. Em seguida, os cálculos dos valores de NDVI foram processados. O cálculo desse índice foi realizado pela Equação 1, definida pela razão da diferença dos valores das bandas do infravermelho (IR) e vermelho (R), pela soma das mesmas bandas espectrais.
A modelagem dos índices de vegetação possui como base o comportamento da refletância da vegetação. Assim, quanto menor a densidade vegetal, menores são os valores de NDVI. Numericamente, o NDVI varia de -1 a +1, sendo que valores negativos representam as nuvens, água, e os próximos de zero representam solo exposto ou sem vegetação e, quanto mais próximo de 1, maior o grau de verde da superfície. 
Posteriormente, foi realizada a segmentação dos valores NDVI, usando a função propriedades > comando simbologia > gradiente de cores > banda simples falsa-cor > gradiente de cores: (vermelho, laranja, amarelo, verde e verde escuro). Gerando o seguinte recorte:
Figura 3 - Recorte de área com NDVI
RESULTADOS E DISCUSSÕES
A classificação sucedeu-se, de acordo com os valores encontrados (Tabela 3) do NDVI e foram subdivididos em 3 classes (Tabela 2).
Tabela 2 - Critérios de classificação NDVI
	Classes
	Valores de NDVI
	Solo exposto / outras classes
	≤ 0.39
	Vegetação em crescimento / cortada
	0.39 a 0.76
	Vegetação densa
	≥ 0.76
Tabela 3 - Valores dos encontrados do NDVI
	
	Mínimo
	Máximo
	Média
	Variância
	Desv. Padrão
	NDVI
	0,268824
	0,877636
	0,742823
	0,00675029
	0,08216
Foram escolhidas três classes para a visualização dos dados de NDVI (Tabela 2), e cinco cores para a confecção dos mapas, visto que a área escolhida é uma área de atividade agrícola. As variações de cores se modificam de acordo com cada imagem/sensor e, visualmente, é possível notar cenários diferentes de NDVI entre a cena gerada, tanto na abrangência espacial das cores como nas suas próprias tonalidades. É possível, através de análise visual, observar por meio da variação das cores nas classes, a diferença entre os valores de NDVI, ressalta-se que para todas as imagens, foi utilizada a simbologia banda simples falsa-cor com o modo contínuo para a classificação com 5 intervalos de cores, como mostra a figura 3.
Figura 4 - Resultado NDVI na área de recorte