Analysis of the availability of Landsat and Sentinel-2 images for Brazil

Authors

DOI:

https://doi.org/10.5902/2236499461324

Keywords:

Remote sensing, Land use, Brazilian biomes, Phenodynamics

Abstract

This paper analyzed the availability of cloud-free data from the programs Landsat (surface reflectance, 1982-2019) and Sentinel-2 (TOA reflectance, 2015-2019) over the Brazilian territory. In the case of Landsat, the amount of information available increased considerably in 1999 with the start of Landsat 7. However, mainly due to the presence of clouds, the availability of data varies greatly in space and time. The Amazon biome, in particular, has scarcity of data with an average of 0.72 valid observations per month and five months with less than 0.4 valid observations (December to April). The Caatinga and Mata Altântica biomes also present, to a lesser extent, little data (0.96 and 1.07 valid observations per month, on average). On the contrary, other biomes, such as the pampa, present a significant number of data (1.44 valid observations per month on average for pampa) more evenly distributed over the year. Due to its better temporal resolution, Sentinel-2 is able to reach a larger number of valid observations per month (about 3 for the Amazon and 4 for the pampa). However, the Sentinel-2 satellite constellation became fully operational in 2018 and, for studies of historical periods, Landsat, eventually combined with other sensors, such as CBERS or SPOT, remains the basis of many studies.

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Author Biographies

Jean Francois Mas, Universidad Nacional Autónoma de México, Laboratorio de Análisis Espacial Centro de Investigaciones en Geografía Ambiental,

Possui doutorado em Ecologia Tropical / sensoriamento remoto pela Université Toulouse III Paul Sabatier(1998). Atualmente é pesquisador da Universidad Nacional Autónoma de Mexico. Tem experiência na área de Geografia, com ênfase em analise espacial.

Carlos Henrique Sopchaki, Universidade Federal do Ceará, Departamento de Geografia, Fortaleza, CE

Bacharel e Licenciado em Geografia (Universidade Federal do Paraná - UFPR - 2006), Especialista em Análise Ambiental (UFPR - 2011), Mestre em Geografia (UFPR - 2012), Doutor em Geografia (UFPR - 2016). Atua principalmente nas áreas de Cartografia, Qualidade da Informação em Dados Geoespaciais, Geoprocessamento, SIG, Geomorfologia e Análise Ambiental. Atua em projetos de Consultoria Ambiental. Foi editor das Revistas Geografar e Ra'e Ga (UFPR) e Editor de Seção na Revista Mercator (UFC). Foi membro Titular do Conselho do Programa Institucional de Apoio a Publicação de Periódicos Científicos da UFPR. Atuou como assessor técnico junto ao Programa Nacional do Livro Didático (PNLD) - Geografia - Ensino Médio - 2015. Foi Professor Substituto no Departamento de Geografia da UFPR. É Professor Adjunto, com Dedicação Exclusiva, no Departamento de Geografia da Universidade Federal do Ceará (UFC), onde atualmente é o Vice-coordenador dos Cursos de Graduação em Geografia. É Professor Colaborador no Programa de Pós-Graduação em Geografia da UFC.

Francisco Davy Braz Rabelo, Universidade do Estado do Amazonas, Centro de Estudos Superiores de Tefé, Tefé, AM

Graduação em Geografia pela Universidade Federal do Ceará - UFC (2010), especialização em Geoprocessamento e Georreferenciamento de Imóveis pela Universidade Cidade de São Paulo - UNICID (2017), mestrado em Geografia pela Universidade Federal do Ceará - UFC (2018).

Francisca Soares de Araújo, Universidade Federal do Ceará , Departamento de Biologia, Laboratório de Fitogeografia, Fortaleza, CE

Possuo graduação em Ciências Biológicas pela Universidade Federal do Ceará (1987), mestrado em Botânica pela Universidade Federal Rural de Pernambuco (1992) e doutorado em Biologia Vegetal pela Universidade Estadual de Campinas (1998). Atualmente sou professora Titular da Universidade Federal do Ceará. Atuo em atividades de ensino, pesquisa, administração e popularização de C & T. Fui vice-coordenadora do Curso de Ciências Biológicas da UFC no peri odo de 2000 a 2001. Em 2006/2007 fui responsável pela elaboração da proposta de criação do Programa de Pós-Graduação em Ecologia e Recursos Naturais da UFC (mestrado e doutorado) do qual fui a primeira coordenadora no período de agosto de 2007 a julho de 2011 e vice - coordenadora no período de agosto de 2011 e agosto de 2013. Atualmente estou novamente Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Ecologia e Recursos Naturais da UFC, mandato iniciado em dezembro de 2018. Fui membro permanente da Câmara de Ciências Biológicas e Ambientais da FUNCAP (Fundação Cearense de Amparo a Pesquisa) no período de 2011 a maio de 2017. Membro do Comitê Interno de Avaliação PIBIC-UFC - Área do Conhecimento: Biodiversidade área desde 2016. Na pesquisa, atuo na área de Ecologia da Vegetação e Fitogeografia, com ênfase nos seguintes temas: estruturação, dinâmica e funcionamento da vegetação, conservação biológica do semiárido, padrões de distribuição de espécies, heterogeneidade espacial e diversidade.

Jonathan Vidal Solórzano, Universidad Nacional Autónoma de México, Centro de Investigaciones en Geografía Ambiental - Programa de Doctorado en Geografía, Morelia, México

Estudiante doctorado

References

AB’SÁBER, A. N. Litoral do Brasil. São Paulo: Metalivros, 2005.

ASNER, G. P. Cloud cover in Landsat observations of the Brazilian Amazon. International Journal of Remote Sensing, v. 22, n. 18, p. 3855-3862, jan. 2001. http://dx.doi.org/10.1080/01431160010006926. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160010006926

AMANAJÁS, J. C.; BRAGA, C. C. Padrões espaço-temporal Pluviométricos na Amazônia Oriental utilizando Análise Multivariada. Revista Brasileira de Meteorologia, v.27, n.4, 323 - 338, 2012. DOI: https://doi.org/10.1590/S0102-77862012000400006

BARRY, R.G.; CHORLEY, R.J. Atmosfera, tempo e clima. Porto Alegre: Bookman, 2013.

BERGER, M.; MORENO, J.; JOHANNESSEN, J. A.; LEVELT, P. F.; HANSSEN, R. F. ESA's sentinel missions in support of Earth system science. Remote Sensing of Environment, v. 120, p. 84-90, 2012. DOI 10.1016/j.rse.2011.07.023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.07.023

BERTUCINI JUNIOR, J. J.; SILVA CENTENO, J. A. Detecção de alterações em alvos agrícolas e florestais empregando índices de vegetação em uma série multitemporal de imagens LANDSAT. Revista Brasileira de Cartografia, v. 69, n. 6, 15 jun. 2017. DOI: https://doi.org/10.14393/rbcv69n6-44306

BEZERRA, U. A.; OLIVEIRA, L. M. M.; CANDEIAS, A. L. B.; SILVA, B. B.; LEITE, A. C. L. D. S.; SILVA, L. T. M. D. S. Comparativo do Índice de Vegetação de Diferença Normalizada (NDVI) entre os Sensores OLI-Satélite Landsat-8 e MSI–Satélite Sentinel-2 em Região Semiárida. Anuário do Instituto de Geociências, v. 41, n. 3, p. 167-177, 2019. DOI: https://doi.org/10.11137/2018_3_167_177

CHEN, J.; ZHU, X.; VOGELMANN, J.; GAO, F.; JIN, S. A simple and effective method for filling gaps in Landsat ETM+ SLC-off images. Remote Sensing of Environment, 2011. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2010.12.010. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2010.12.010

CLAVERIE, M.; JU, J.; MASEK, J. G.; DUNGAN, J. L.; VERMOTE, E. F.; ROGER, J.-C.; SKAKUN, S. V.; JUSTICE, C. The Harmonized Landsat and Sentinel-2 surface reflectance data set. Remote Sensing of Environment, v. 219, p. 145-161, 2018. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.09.002

COLUZZI, R.; IMBRENDA, V.; LANFREDI, M.; SIMONIELLO. T. A First Assessment of the Sentinel-2 Level 1-C Cloud Mask Product to Support Informed Surface Analyses. Remote Sensing of Environment, v. 217, p. 426–443, 2018. DOI 10.1016/j.rse.2018.08.009 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.009

COPERTINO, M.; PIEDADE, M. T. F.; VIEIRA, I. C. G.; BUSTAMANTE, M. Desmatamento, fogo e clima estão intimamente conectados na Amazônia. Ciência e Cultura, 2019, São Paulo, v. 71, n. 4, p. 04-05. DOI 10.21800/2317-66602019000400002. DOI: https://doi.org/10.21800/2317-66602019000400002

COSTA, T.; ACCIOLY, L.; OLIVEIRA, M.; BURGOS, N.; SILVA, F. Mapeamento da Fitomassa da Caatinga do Núcleo de Desertificação do Seridó, pelo Índice de Área de Planta (IAP) e o Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI), obtido com dados do Sensor Landsat 7

TM. X Simpósio Brasileiro De Sensoriamento Remoto, Foz do Iguaçu, p. 1563-1573, 2001.

DEMARCHI, J. C.; PIROLI, E. L.; ZIMBACK, C. R. L. Análise temporal do uso do solo e comparação entre os índices de vegetação NDVI e SAVI no município de Santa Cruz do Rio Pardo–SP usando imagens LANDSAT-5. Raega-O Espaço Geográfico em Análise, v. 21, 2011. DOI: https://doi.org/10.5380/raega.v21i0.17416

DRUSCH, M., U. DEL BELLO, S. CARLIER, O. COLIN, V. FERNANDEZ, F. GASCON, [et al.]. Sentinel-2: ESA’s Optical High-Resolution Mission for GMES Operational Services. Remote Sensing of Environment, v. 120, p. 25-36, 2012. DOI 10.1016/j.rse.2011.11.026 DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.11.026

ESA (European Space Agency). Sentinel-2 User Handbook, 2015, 64 p. Disponível em: https://earth.esa.int/documents/247904/685211/Sentinel-2_User_Handbook. Acesso em: 11 maio 2020.

ESA (European Space Agency). Technical Guide Overview. Disponível em: https://sentinels.copernicus.eu/web/sentinel/sentinel-technical-guides. Acesso em: 20 abr. 2020.

ESA (European Space Agency). Sentinel-2 MSI Technical Guide, 2020b. Disponível em: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/technical-guides/sentinel-2-msi. Acesso em: 12 mai 2020.

FRANCA, R. R. da; MENDONÇA, F. de A. A pluviosidade na Amazônia meridional: variabilidade e teleconexões extra-regionais. Confins, n. 29, p. 1-13, 11 dez. 2016. http://dx.doi.org/10.4000/confins.11580. DOI: https://doi.org/10.4000/confins.11580

GOMES, D.D.M., MENDES, L.M.S., MEDEIROS, C.N. de, VERISSIMO, C.U.V.; Análise multitemporal do processo de degradação da vegetação da bacia hidrográfica do Rio Jaibaras no Estado do Ceará, Geografia Ensino & Pesquisa, v. 15, n.2, p. 41-62, 2011. DOI: https://doi.org/10.5902/223649947360

GORELICK, N.; HANCHER, M.; DIXON, M.; ILYUSHCHENKO, S.; THAU, D.; MOORE, R. Google Earth Engine: Planetary-scale geospatial analysis for everyone, Remote Sensing of Environment, v. 202, p. 18-27, 2017. ISSN 0034-4257, DOI 10.1016/j.rse.2017.06.031. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2017.06.031

GRECCHI, R. C.; BERTANI, G.; TRABAQUINI, K.; SHIMABUKURO, Y. E.; FORMAGGIO, A. R. Análise espaço-temporal da conversão do cerrado em áreas agrícolas na região de Sapezal, Mato Grosso, entre os anos de 1981 e 2011. Revista Brasileira de Cartografia, v. 68, n. 1, 21 fev. 2016. DOI: https://doi.org/10.14393/rbcv68n1-44473

HANSEN, M.C.; LOVELAND, T.R. A review of large area monitoring of land cover change using Landsat data. Remote Sensing of Environment, v. 122, p. 66–74, 2012. DOI 10.1016/j.rse.2011.08.024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rse.2011.08.024

HANSEN, M. C.; POTAPOV, P. V.; MOORE, R.; HANCHER, M.; TURUBANOVA, S. A.; TYUKAVINA, A.; [et al.]. High-Resolution Global Maps of 21st-Century Forest Cover Change. Science, v. 342, n. 6160, p. 850-853, 2013 DOI: https://doi.org/10.1126/science.1244693

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Manual técnico da vegetação brasileira : sistema fitogeográfico : inventário das formações florestais e campestres : técnicas e manejo de coleções botânicas : procedimentos para mapeamentos. Rio de Janeiro, 2012. Disponível em: <https://biblioteca.ibge.gov.br/visualizacao/livros/liv63011.pdf>. Acesso em: 6 maio 2020.

INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Monitoramento de uso e cobertura da terra do Brasil. Rio de Janeiro, 2018. Disponível em: <https://www.ibge.gov.br/apps/monitoramento_cobertura_uso_terra/v1/>. Acesso em: 21 mar 2020.

INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS (INPE). A estimativa da taxa de desmatamento por corte raso para a Amazônia Legal em 2019 é de 9.762 km². São José dos Campos, 2019. Disponível em: < http://www.inpe.br/noticias/noticia.php?Cod_Noticia=5294>. Acesso em: 20 mar 2020.

JENSEN, J. R. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. Tradução: José Carlos Neves Epiphanio (coord.) et al. São José dos Campos: Parêntese, 2009.

LEÃO, C.; KRUG, L. A.; KAMPEL, M.; FONSECA, L. M. G. Avaliação de métodos de classificação em imagens TM/Landsat e CCD/CBERS para o mapeamento do uso e cobertura da terra na região costeira do extremo sul da Bahia. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, v. 13, p. 939-946, 2007.

LI, J.; ROY, D. P. A Global Analysis of Sentinel-2a, Sentinel-2b and Landsat-8 Data Revisit Intervals and Implications for Terrestrial Monitoring. Remote Sensing, v. 9, n. 9, p. 902, 2017. DOI 10.3390/rs9090902 DOI: https://doi.org/10.3390/rs9090902

LIESENBERG, V.; LIMA, A. Estudo comparativo entre as estimativas de áreas florestadas a partir de dados TM/Landsat e MODIS/EOS-AM1. In: Congresso Brasileiro de Computação. 2004. p. 791-799.

LIZUNDIA-LOIOLA, J.; PETTINARI, M.L.; CHUVIECO, E. Temporal Anomalies in Burned Area Trends: Satellite Estimations of the Amazonian 2019 Fire Crisis. Remote Sensing. v. 12, 151, 2020. DOI 10.3390/rs12010151 DOI: https://doi.org/10.3390/rs12010151

LYRA, B. U.; RIGO, D. Impacto do desmatamento no regime de vazões da bacia hidrográfica do rio Doce. Revista Ambiente & Água, v.14, n. 4, 2019. DOI 10.4136/ambi-agua.2370 DOI: https://doi.org/10.4136/ambi-agua.2370

MAACK, R. Geografia física do Estado do Paraná. Ed. Banco de Desenvolvimento do PR. 1ª Edição. Curitiba-PR, 1968.

MAIA, M. A. M; MARMOS, J. L. Geodiversidade do Estado do Amazonas. Manaus: CPRM, 2010.

MANTOVANI, J. E.; PEREIRA, A. Estimativa da integridade da cobertura vegetal de Cerrado através de dados TM/Landsat. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, v. 9, p. 11-18, 1998.

MEDEIROS, J. S. Desenvolvimento metodológico para a detecção de alterações da cobertura vegetal através da análise digital de dados

MSS/Landsat. Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto, INPE, São José dos Campos, Dissertação de Mestrado, 1987.

MELO, A. B. C.; CAVALCANTI, I. F de A.; SOUZA, P. P. Zona de Convergência Intertropical do Atlântico. In: CAVALCANTI, I. F. A.; FERREIRA, N.

J.; SILVA, M. G. A. J.; DIAS, M. A. F. S. (Orgs.). Tempo e clima no Brasil. São Paulo: Oficina de Textos, 2009.

MOREIRA, M. Identificação de reflorestamentos por meio da análise quantitativa de imagens orbitais Landsat. 65 p. 1984. Dissertação (Mestrado), Universidade Federal de Viçosa, Viçosa.

MOREIRA, M. A. Expansão direta para estimar áreas de soja e milho através de dados multiespectrais e temporais do LANDSAT/TM1. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 26, n. 10, p. 1607-1613, 1991.

NOVO, E. M. L. M. Sensoriamento remoto: princípios e aplicações. Edgard Blücher, 2008.

PEREIRA, J. L. G. Estudos de áreas de florestas em regeneração através de imagens Landsat TM. São José dos Campos. 104 p. (INPE-5987-TDI/578). Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto), Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, 1996.

PEREIRA, M. D. B.; BATISTA, G. T. Correlação de fitomassa verde de campo cerrado com dados espectrais obtidos pelo sistema MSS-Landsat e por radiometria de campo. São José dos Campos, 1985.

PONZONI, F. J.; HERNANDEZ FILHO, P.; PEREIRA, M.; LORENZI, C. A fisionomia da cobertura vegetal do Parque Nacional do Pantanal Matogrossense (PNPM) identificada através do sensor TM/LANDSAT: uma análise temporal. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, v. 5, p. 670-674, 1988.

R CORE TEAM. R: A Language and Environment for Statistical Computing, R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria, 2020. https://www.R-project.org/

ROSA, M. B.; SILVA, L. T. Alguns Aspectos Climatológicos da ZCIT sobre o Atlântico. Climanálise Edição comemorativa de 30 anos, 2016.

SAMPAIO, R.C.; WACHHOLZ, F. Dinâmica da Agropecuária e o Mapeamento do Uso da Terra no Município de Manacapuru. Acta Geográfica, Boa Vista, v.12, n.30, p. 215-226, 2018. DOI: https://doi.org/10.18227/2177-4307.acta.v12i30.5040

SANO, E.E.; FERREIRA, L.G.; ASNER, G.P.; STEINKE, E.T. Spatial and temporal probabilities of obtaining cloud-free Landsat images over the Brazilian tropical savanna. International Journal of Remote Sensing, v. 28, p. 2739-2752, 2007. https://doi.org/10.1080/01431160600981517. DOI: https://doi.org/10.1080/01431160600981517

SANO, E. E.; ROSA, R.; BRITO, J. L. S.; FERREIRA, L. G.; BEZERRA, H. D. S. Mapeamento da cobertura vegetal natural e antrópica do bioma Cerrado por meio de imagens Landsat ETM+. Anais do Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. INPE, Natal, p. 1199-1206, 2009.

SANTOS, J. R. Monitoring of Amazonian forest ecosystem: Present conjuncture on the use of remote sensing technology. Academia Brasileira de Ciências, v. 66, p. 109-109, 1994.

SILVA, J. P. R; REBOITA, M. S; ESCOBAR, G. C. J. Caracterização da Zona de Convergência do Atlântico Sul em Campos Atmosféricos Recentes. Revista Brasileira de Climatologia, v. 25, p. 355-377, 2019. Universidade Federal do Paraná. DOI: http://dx.doi.org/10.5380/abclima.v25i0.64101. DOI: https://doi.org/10.5380/abclima.v25i0.64101

TAVARES, J. P. N. Características da Climatologia de Macapá - AP. Caminhos de Geografia, Uberlândia, v. 15, n. 50, p. 138–151, Jun/2014. DOI: https://doi.org/10.14393/RCG155026031

UNITED STATES GEOLOGICAL SURVEY (USGS). Landsat Science Products. Disponível em: <https://www.usgs.gov/land-resources/nli/landsat/landsat-surface-reflectance?qt-science_support_page_related_con=0#qt-science_support_page_related_con>. Acesso em: 25 mar 2020.

VILANI, M.T.; SANCHES, L.; PINHEIRO, M.R; JUNIOR, O.B.P.; Estimativa da radiação de onda longa incidente em uma floresta semidecídua tropical da Bacia Amazônica. Ciência e Natura, UFSM, v. 32, n. 1, p. 65 - 81, 2010, http://dx.doi.org/10.5902/2179460X9498.

WATRIN, O. dos S.; ROCHA, A. M. A. Levantamento da vegetação natural e do uso da terra no município de Paragominas (PA) utilizando imagens TM/LANDSAT. Embrapa Amazônia Oriental-Séries Anteriores (Infoteca-E), 1992.

ZHANG, X.; FRIEDL, M.A.; SCHAAF, C.B. Sensitivity of vegetation phenology detection to the temporal resolution of satellite data, International Journal of Remote Sensing, v. 30, n. 8, p. 2061-2074, 2009. DOI: 10.1080/01431160802549237 DOI: https://doi.org/10.1080/01431160802549237

Published

2020-12-31

How to Cite

Mas, J. F., Sopchaki, C. H., Braz Rabelo, F. D., Araújo, F. S. de, & Solórzano, J. V. (2020). Analysis of the availability of Landsat and Sentinel-2 images for Brazil. Geografia Ensino & Pesquisa, 24, e47. https://doi.org/10.5902/2236499461324

Issue

Section

Geoinformação e Sensoriamento Remoto em Geografia