ÍNDICES DE VEGETAÇÃO OBTIDOS DE IMAGENS MULTIESPECTRAIS APLICADOS NA DISCRIMINAÇÃO DA COBERTURA VEGETAL EM RELEVO MONTANHOSO / VEGETATION RATES OBTAINED FROM MULTISPECTRIC IMAGES APPLIED IN THE DISCRIMINATION OF VEGETABLE COVERAGE IN MOUNTAIN RELIEF
Resumo
Os índices de vegetação são utilizados para investigar as
propriedades espectrais da vegetação e podem ser relacionados a
parâmetros biofísicos. Também podem ser utilizados para minimizar os
efeitos de iluminação causados pela topografia na resposta espectral, o
que dificulta a discriminação da fisionomia da vegetação. Para avaliar a
eficiência dos índices de vegetação na discriminação da cobertura
vegetal em áreas montanhosas, foram calculados dois índices de imagens
multiespectrais do LANDSAT8/OLI que cobrem o Maciço da Tijuca, situado
na área central da cidade do Rio de Janeiro. Os resultados revelaram que
ambos índices (IVDN e RS) foram eficientes para separar os corpos
d'água e discriminar as classes de vegetação e não-vegetação. Contudo, a
área urbana, sombra e rocha ficaram misturadas, enquanto não foi
possível classificar a fisionomia da vegetação devido ao efeito da
iluminação nos índices de vegetação. A floresta localizada nas encostas
sul, que recebia menor iluminação no momento de coleta dos dados pelo
sensor orbital, apresentou índices similares à vegetação herbácea e,
desta forma, não foi possível separá-las. Enquanto a floresta localizada
nas vertentes norte e oeste, que recebiam menos iluminação solar,
apresentaram os maiores índices e não confundiu com outras classes de
cobertura da terra. Conclui-se que os índices de vegetação (IVDN e RS)
não foram eficientes na minimização dos efeitos topográficos na
discriminação da fisionomia da vegetação. Por outro lado, os índices
mostraram-se eficientes para demonstrar que as bacias hidrográficas
situadas em áreas protegidas apresentaram índices mais elevados do que
as bacias localizadas próximas às áreas urbanas.
Palavras-chave
índice de vegetação da diferença normalizada (IVDN), razão simples (RS), índices de vegetação, sensoriamento remoto
Texto completo:
PDFDOI: https://doi.org/10.12957/geouerj.2018.16931
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ISSN: 1415-7543 | E-ISSN: 1981-9021 | JournalDOI: http://dx.doi.org/10.12957/geouerj



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