Estudo de correlação entre o uso e cobertura da terra com a temperatura de superfície registrada pelo satélite Landsat 8
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Palavras-chave

Sensoriamento remoto
Sensor TIRS
Processamento de imagens
Aplicativo SPRING

Como Citar

HENDGES, E. R. .; FOLLADOR, F. A. C. .; ANDRES, J. Estudo de correlação entre o uso e cobertura da terra com a temperatura de superfície registrada pelo satélite Landsat 8. Sociedade & Natureza, [S. l.], v. 32, p. 357–366, 2020. DOI: 10.14393/SN-v32-2020-42828. Disponível em: https://seer.ufu.br/index.php/sociedadenatureza/article/view/42828. Acesso em: 8 nov. 2024.

Resumo

A cobertura vegetal da superfície terrestre é um dos condicionante da variação de temperatura do ar encontrado nestes locais. Assim o objetivo da presente pesquisa é verificar a correlação espacial existente entre os padrões de uso da terra e valores de temperatura de superfície (Ts) registrados pelo satélite Landsat 8. A área de estudo está localizada na zona rural de Francisco Beltrão/PR, caracterizada pela presença de usos agrícolas de subsitência.  Foram processados dados de cenas datadas de 27/11/2017 e 13/12/2017, tanto para a obtenção dos mapas de uso e cobertura da terra, como para os dados de temperatura de superfície. As Ts registradas por cada uma das classes de uso da terra: água, floresta, campo sujo, campo, lavoura e solo exposto, demosntraram uma forte correlação de Pearson, sendo de 0,9116 e 0,9292 respectivamente para as cenas mapeadas. Ao analisar a homogeneidade entre as variâncias da Ts de cada classe, verificou-se que os valores das médias não possuem uma similaridade mínima significativa entre si. O teste de Tukey indicou que para a primeira data nenhuma das classes de uso apresentou valores semelhantes entre si. Já para a segunda data  as classes de água e floresta apresentaram Ts estatisticamente similares, além das classes de campo sujo e campo.

https://doi.org/10.14393/SN-v32-2020-42828
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Referências

ARIZA, A. Description y Correccion de Productos Landsat 8. Instituto Geográfico Agustin Codazzi, Bogotá, 2013.

BARSI, J, A.; BARKER, J. L.; SCHOTT, J. R. An atmospheric correction parameter calculator for a single thermal band earth-sensing instrument. In: Geoscience and Remote Sensing Symposium. Toulouse, p. 3014-3016, 2003.

COELHO, A. L. N.; RAMOS, A. L. D.; BERGAMASCHI, R. B. Aplicação dos Produtos Landsat-8/TIRS/OLI e Aster/GDEM na Avaliação do Comportamento Termal de Superfície, Usos e Topografia. XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto – SBSR. João Pessoa, p. 1323-1330, 2015.

COLGATON, R. G. A review of assessing the accuracy of classifications of remotely sensed data. Remote Sensing of Environment , v. 49, n. 12, p. 1671-1678, 1991.

ESTEVES, F. A. Fundamentos da Limnologia. 2ª Ed Interciência Rio de Janeiro. 1998. 602 p.

FLORENZANO, T. G. Iniciação em Sensoriamento Remoto: Imagens de satélites para estudos ambientais. 2ª Ed.Oficina de Textos, São Paulo, 2007

FLORENZANO, T. G. Geotecnologias na Geografia Aplicada: difusão e acesso, Revista do Departamento de Geografia, USP no 17, p. 24 – 29. 2005. https://doi.org/10.7154/RDG.2005.0017.0002.

IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Base de Informações do Censo Demográfico 2010: resultados do universo por setor censitário - documentação do arquivo. Rio de Janeiro: IBGE, 2011, 201 p.

IPARDES, Instituto Paranaense de Desenvolvimento Econômico e Social. Leituras regionais: Mesorregião Sudoeste Paranaense. Curitiba, BRDE, 2004, 139 p.

JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: uma perspectiva em Recursos Terrestres. Traduação de José Carlos Neves Epiphanio. São José dos Campos, SP: Parênteses, 2009. 598 p.

MONTEIRO, C. A. de F.; MENDONÇA, F. Clima urbano. São Paulo. Contexto. 2003

MOREIRA, M., A. Fundamentos do Sensoriamento Remoto e metodologias de aplicação. 3a edição. Viçosa: UFV. 3a edição. 2005.

MOREIRA, M. A. Uso de imagens do Google Earth capturadas através do software stitch map e do TM/Ladsat-5 para mapeamento de lavouras cafeeiras – nova abordagem metodológica. XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Curitiba, p. 481-488. 2011.

NASCIMENTO, I. J. de. Emprego de técnicas de sensoriamento remoto e de geoprocessamento na análise multitemporal do fenômeno de ilhas de calor no município de Goiânia-GO (1986/2010). 96f. Dissertação (Mestrado em Geografia) – Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2011.

NICHOL, J. E. A GIS-Based Approach to Microclimate Monitoring in Singapore’s High-Rise Housing Estates. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, v.60, n. 10, p. 1225-1232, 1994.

NOVO, E. M. L. de M. Sensoriamento remoto: princípios e aplicações. 3a edição. São Paulo, Edgard Blucher, 2008.

OLIVEIRA, A. S. Influência da vegetação arbórea no microclima e uso de praças públicas. Cuiabá,. 2011.

PONZONI, F. J.; Shimabukuro, Y. E. Sensoriamento Remoto no Estudo da Vegetação. Editora Parêntese, São Paulo. 2010.

RIBEIRO, A. G. As Escalas do clima. Boletim de Geografia Teorética, Rio Claro, v. 23, p. 288-294, 1993.

SANTOS, J. S. dos. Campo térmico urbano e sua relação com o uso e cobertura do solo em cidade tropical úmida. Revista Brasileira de Geografia Física, Recife, v. 03, p. 540-557, 2012. https://doi.org/10.26848/rbgf.v5i3.232851.

SOARES FILHO, B. S. Modelagem da dinâmica da paisagem de uma região de fronteira de colonização amazônica. 299f. Tese (Doutorado), Escola Politécnica, Universidade de São Paulo. São Paulo, 1998.

SCHOTT, J. R.; GERACE, A.; RAQUENO, N.; IENTILUCCI, E.; RAQUENO, R.; LUNSFORD, A. W. Chasing the TIRS ghosts: calibrating the Landsat 8 thermal bands, Earth Observing Systems XIX, Califórnia, v. 9218, p. A1 - A20, 2014. https://doi.org/10.1117/12.2063236.

SOUZA, S. B. de; JÚNIOR, L. G. F. Relação entre temperatura de superfície terrestre, índices espectrais e classes de cobertura da terra no município de Goiânia (GO). Revista Espaço Geográfico em Análise. Vol. 26. Paraná, p. 75-99. 2012. https://doi.org/10.5380/raega.v26i0.30151.

TURKMAN, M. A.; SILVA, G. L. Modelos Lineares Generalizados - da teoria à prática. Sociedade Portuguesa de Estatística, Lisboa. 2000.

USGS (United States Geological Survey). Using the USGS Landsat 8 Product. Disponível em: https://landsat.usgs.gov/Landsat8_Using_Product.php .Acesso em: 29.out.2014.

WENG, Q.; LU, D.; SHUBRING, J. Estimation of land surface temperature–vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment. n. 89, p. 467-483, 2004. https://doi.org/10.1016/j.rse.2003.11.005

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