Comparação da reflectância espectral e do IVDN dos sensores LISS-III/Resourcesat-1 e TM/Landsat 5 em povoamento florestal

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Berra, Elias Fernando
Data de Publicação: 2014
Outros Autores: Fontana, Denise Cybis, Kuplich, Tatiana Mora
Tipo de documento: Artigo
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/236397
Resumo: Com o encerramento das atividades do Landsat 5, tem-se buscado satélites cujos sensores apresentem características semelhantes aos da série Landsal Neste contexto, sensores embarcados na série de satélites Indian Remote Sensing satellites (IRS) surgem como opção. O objetivo deste trabalho foi realizar uma comparação das bandas equivalentes e do IVDN do sensor Linear lmaging Self-Scanner III (LISS-III, a bordo do ResourceSat-1) e do sensor Thematic Mapper (fM, a bordo do Landsat 5) com vistas a avaliar a capacidade de integração entre os sensores. A comparação foi baseada em leitura de pixels localizados dentro de talhões florestais de Pinus elliottii. Os pixels selecionados foram os coincidentes com coordenadas geográficas medidas durante inventário florestal. Cenas foram adquiridas com uma diferença de 17 dias entre os dois sensores. Destas, os valores de reflectância de superfície foram recuperados e o IVDN calculado. Gráficos de dispersão com curvas de regressão ajustadas e coeficientes de determinação dos dados equivalentes aos dois sensores foram gerados para quantificar as incertezas nestas relações e prover uma avaliação das diferenças entre os sensores. As regressões ajustadas apontaram as bandas do infravermelho médio como as de maior similaridade (R2=0,90 e coeficiente angular de 0,91) e as bandas do verde como tendo a maior diferença (R2=0,67 e coeficiente angular de 0,63). O IVDN, com R2 de 0,86 e coeficiente angular de 0,92, apresentou as menores diferenças relativas entre os sensores. Conclui-se que o LISS-III é uma altemativa válida aos dados TM, contudo, deve-se ter em mente a ocorrência de diferenças devido às características intrínsecas a cada sensor e área de estudo.
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