Análise da disponibilidade de imagens Landsat e Sentinel para o Brasil
DOI:
https://doi.org/10.5902/2236499461324Palabras clave:
Sensoriamento remoto, Biomas brasileiros, Uso da terra, Fenodinâmica.Resumen
Neste trabalho, analisamos a disponibilidade de dados sem nuvens dos programas Landsat (refletância da superfície, 1982-2019) e Sentinel 2 (reflectância no topo da atmosfera, 2015-2019) no território brasileiro. No caso do Landsat, a quantidade de informações disponíveis aumenta consideravelmente em 1999 com o início do Landsat 7. No entanto, principalmente devido à presença de nuvens, a disponibilidade de dados varia muito em espaço e tempo. O bioma Amazônia, em particular, apresenta escassez de dados com uma média de 0,72 observações válidas por mês e com cinco meses com menos de 0,4 observações válidas (dezembro a abril). Os biomas Caatinga e Mata Atlântica também apresentam, em menor grau, poucos dados (0,96 e 1,07 observações válidas por mês, em média). Entretanto, outros biomas, como o pampa, apresentam um número significativo de dados (1,44 observações válidas por mês em média para a pampa) distribuídos ao longo do ano de maneira mais regular. O Sentinel 2, devido à melhor resolução temporal, permite alcançar um número maior de observações válidas por mês (cerca de 3 para a Amazônia e 4 para o Pampa). No entanto, a constelação de satélites Sentinel tornou-se totalmente operacional somente em 2018 e, para estudos de períodos históricos, o Landsat, eventualmente combinado com outros sensores, como CBERS ou SPOT, permanece sendo a base de muitos estudos.Descargas
Citas
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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.
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
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.
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.
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
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.
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.
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.
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.
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.
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
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
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
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
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.
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.
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.
TAVARES, J. P. N. Características da Climatologia de Macapá - AP. Caminhos de Geografia, Uberlândia, v. 15, n. 50, p. 138–151, Jun/2014.
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
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2020 Geografia Ensino & Pesquisa
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0.
La revista Geografia – Ensino & Pesquisa retendrá el copyright de los trabajos publicados. Los derechos tienen referencia con la publicación del trabajo en cualquier parte del mundo, incluyendo los derechos a Las renovaciones, expansiones y diseminaciones de la contribución, así como otros derechos subsidiarios. Los autores tienen permiso para la publicación de la contribución en otra medio, materia impresa o digital, en portugués o en otra traducción, desde que los créditos tenidos sean dados a la Revista Geografia – Ensino & Pesquisa.