Atmospheric effects on vegetation indices of TM and ETM+ images from a tropical region using the 6S model

Antunes, Mauro Antônio Homem; Gleriani, José Marinaldo; Debiasi, Paula

doi:10.1109/igarss.2012.6352099

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“…Atmospheric effects on vegetation indices were avoided, by calculating surface reflectance using the 6S model (Antunes et al, 2012). Watershed average altitude (780 m), a tropical gaseous atmosphere, a continental aerosol model, and horizontal visibility (km) of each image were adopted for this atmospheric correction.…”

Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Predicting soil erosion using Rusle and NDVI time series from TM Landsat 5

Carvalho

Durigon

Antunes

et al. 2014

Pesq. agropec. bras.

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-The objective of this work was to evaluate the seasonal variation of soil cover and rainfall erosivity, and their influences on the revised universal soil loss equation (Rusle), in order to estimate watershed soil losses in a temporal scale. Twenty-two TM Landsat 5 images from 1986 to 2009 were used to estimate soil use and management factor (C factor). A corresponding rainfall erosivity factor (R factor) was considered for each image, and the other factors were obtained using the standard Rusle method. Estimated soil losses were grouped into classes and ranged from 0. , respectively. Mean annual soil loss in the watershed was 109.5 Mg ha -1 , but the central area, with a loss of nearly 300.0 Mg ha -1 , was characterized as a site of high water-erosion risk. The use of C factor obtained from remote sensing data, associated to corresponding R factor, was fundamental to evaluate the soil erosion estimated by the Rusle in different seasons, unlike of other studies which keep these factors constant throughout time.Index terms: C factor, rainfall erosivity, remote sensing, soil loss, vegetation index. Predição da erosão do solo com uso da Rusle e séries temporais de NDVI do Landsat 5 TMResumo -O objetivo deste trabalho foi avaliar a variação estacional da cobertura do solo e da erosividade da chuva e suas influências na equação universal de perda de solo revisada (Rusle), para estimar as perdas de solo em uma microbacia, em escala temporal. , mas a área central da bacia, com perdas de aproximadamente 300,0 Mg ha -1 , foi considerada como de alto risco à erosão pela água. O uso do fator C obtido a partir da técnica de sensoriamento remoto, associado ao fator R correspondente, é fundamental para avaliar as perdas de solo estimadas pela Rusle em diferentes épocas do ano, diferentemente de outros estudos em que estes fatores são mantidos constantes ao longo do tempo.Termos para indexação: fator C, erosividade, sensoriamento remoto, perda de solo, índice de vegetação.

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Section: Methodsmentioning

confidence: 99%

Predicting soil erosion using Rusle and NDVI time series from TM Landsat 5

Carvalho

Durigon

Antunes

et al. 2014

Pesq. agropec. bras.

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“…6). Observa-se também neste caso um padrão de refl ectância condizente com o esperado para solos quando comparado com curvas típicas deste alvo (por exemplo, Bowker et al, 1985;Bellinaso et al, 2010).…”

Section: Resultsunclassified

“…A situação ideal é a remoção dos efeitos da atmosfera com a determinação da refl ectância da superfície através da correção atmosférica (KAUFMAN, 1985;MORAN et al, 1992;ANTUNES et al, 2012a). Mesmo quando se utiliza transformações espectrais como os índices de vegetação, é essencial que se faça a correção atmosférica, pois os efeitos atmosféricos afetam diferentemente as bandas espectrais utilizadas nestes índices (MYNENI e ASRAR, 1994;ANTUNES et al, 2012b).…”

Section: Introductionunclassified

Avaliação Espectral E Geométrica Das Imagens Rapideye E Seu Potencial Para O Mapeamento E Monitoramento Agrícola E Ambiental

Antunes

Debiasi

Siqueira

2014

Rev. Bras. Cartogr.

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A acurácia geométrica e as resoluções espacial, espectral, radiométrica e temporal são aspectos importantes para a seleção de imagens para o monitoramento agrícola e ambiental. O objetivo deste trabalho é avaliar a acurácia geométrica e as características de resolução das imagens RapidEye (nível de processamento 3A). Foram utilizadas imagens de três épocas distintas.Estas imagens foram corrigidas dos efeitos da atmosfera e armazenadas em 16-bit, sendo a reflectância de superfície escalonada de 0 a 10.000. A geometria das imagens ortorretificadas foi avaliada a partir de oito pontos extraídos de um ortofotomosaico. As imagens foram também registradas com polinômio de primeiro grau utilizando dez pontos extraídos deste ortofotomosaico para se obter amostras homólogas nas três imagens. Para a caracterização espectral da reflectância de superfície foram selecionados quatro pixels de áreas de plantação de eucalipto, pasto cultivado, solo exposto e água de cavas de extração de areia e foz de rio. Os resultados mostraram que a média posicional dos erros foi de 3,66 m e 10,07 m nas coordenadas E e N, respectivamente, compatível com Padrão de Exatidão Cartográfica (PEC) classe A na escala 1:20.000. A reflectância de superfície dos alvos selecionados se apresentou de acordo com as encontradas na literatura. Conclui-se que as imagens do satélite RapidEye são adequadas para o monitoramento de áreas agrícolas, pastagens, áreas florestais e para o monitoramento ambiental em geral. A resolução radiométrica de 12-bit é interessante para estas aplicações pela possibilidade de representar uma grande variedade de radiâncias da superfície.

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“…Los efectos de la atmósfera sobre los índices de vegetación son relevantes: Agapiou et al [19] encontraron diferencias significativas de hasta 15 % entre hacer o no correcciones atmosféricas en el cálculo del NDVI. Homem et al [20], a su turno, evaluaron los efectos atmosféricos en el NDVI y el SAVI utilizando el algoritmo de corrección 6S: encontraron que para la obtención de valores ajustados de estos índices es necesario corregir atmosféricamente las imágenes; así mismo, concluyen que estos efectos tienen alta incidencia cuando se busca relacionar los índices de vegetación con variables biofísicas como LAI y biomasa, por lo cual recomiendan efectuar mediciones de campo para ajustar los modelos.…”

Section: Introductionunclassified

Estimación de la captura de carbono en un relicto de bosque urbano mediante técnicas de teledetección

Lindo

Barrero

Cleves

2019

rev.ing.univ.Medellin

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El objetivo de este trabajo es calcular la capacidad de captura de CO2 del relicto boscoso de la Universidad del Quindío que recibe el nombre de “Jardín Botánico Cedro Rosado” a través de técnicas que integran mediciones in situ y teledetección. En esta primera fase se obtendrán las imágenes multiespectrales, índices de vegetación diferencial normalizado (NDVI), mejorado (EVI) y ajustado al suelo, (SAVI), y la clasificación basada en objetos. En una segunda fase se medirán variables arbóreas y se estimarán las variables biofísicas índice de área foliar (LAI) y fracción de radiación activa fotosintéticamente absorbida (Fapar) con el instrumento Tracing Radiation and Architecture of Canopies (Trac) para correlacionarlas con los índices de vegetación. Esto definirá las constantes del modelo exponencial de regresión a través del establecimiento de la ecuación alométrica local, para interpolar la biomasa contenida en la zona de estudio y relacionarla con su capacidad de almacenamiento de CO2.

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Atmospheric effects on vegetation indices of TM and ETM+ images from a tropical region using the 6S model

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Predicting soil erosion using Rusle and NDVI time series from TM Landsat 5

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Avaliação Espectral E Geométrica Das Imagens Rapideye E Seu Potencial Para O Mapeamento E Monitoramento Agrícola E Ambiental

Estimación de la captura de carbono en un relicto de bosque urbano mediante técnicas de teledetección

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