masterThesis
Análise de dados ASTER e TOPODATA usando índices físicos
Autor
BENÍCIO, Phablo Costa da Nóbrega
Institución
Resumen
Os DEMs (Modelos Digitais de Elevação) se mostram uma grande fonte de conhecimento do relevo da superfície terrestre, o que permite a derivação de informações sobre declividade. Os produtos gerados a partir desses modelos podem contribuir para pesquisas ambientais, planejamento e gestão do território, mas as diferenças nos resultados interferem nos produtos finais. Essas diferenças podem ser notadas dependendo do DEM utilizado. Enquanto modelos, ou aproximações da realidade, os DEMs estão sujeitos a erros e incertezas, que propagam através dos produtos derivados dos mesmos, prejudicando a qualidade das informações. O presente trabalho tem por objetivo desenvolver uma metodologia em ambiente GIS para comparar a qualidade e a precisão dos DEMs gerados a partir de diferentes fontes. Para tal, foram utilizados DEMs disponíveis gratuitamente, os quais sejam: ASTER e TOPODATA. A comparação foi realizada considerando como área os municípios de Recife e Jaboatão dos Guararapes, localizados no estado de Pernambuco. A escolha da área justifica-se pelo fato desta apresentar variação considerável de relevo, latitude, longitude, áreas costeiras e disponibilidade de imagens dos dois modelos comparados. O DEM ASTER (Radiômetro de emissão e reflexão térmica espacial avançado) foi gerado a partir de imagens estereoscópicas ópticas. O DEM TOPODATA foi derivado da interferometria radar. Todos os DEMs apresentaram divergências de elevação em comparação com informações sobre o solo. A precisão dos modelos digitais de elevação foi avaliada também em relação ao relevo, considerando a declividade do terreno. Os avanços tecnológicos de sensores remotos permitem analisar, a partir de imagens de satélites, a distribuição espacial de áreas cultivadas e as possíveis modificações da cobertura vegetal em diversas épocas, possibilitando o monitoramento das áreas vegetadas. Vários especialistas trabalharam na
melhoria desta técnica, para gerar resultados mais próximos da realidade. O índice mais utilizado é o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), que inclui o alcance -1 a 1, variando com a densidade da vegetação. A integração de imagens orbitais e linguagem Python para a realização destes estudos, nos permite diminuir os custos, maior rapidez e ainda possibilita uma ampla avaliação espacial, modelagem e análise com detalhamento e maior precisão da área estudada em questão. Para manipulação dos dados espaciais foi utilizado o sistema QGIS 2.18. O mesmo suporta a linguagem de script Python. O software fornece um console onde é possível digitar comandos na linguagem Python e
obter resultados. Este console é uma eficiente maneira de fazer processamento de dados rapidamente. Foi implementado uma rotina script, através do terminal Python. Desta maneira, utilizando as bandas 3, 4 e 5 do satélite LANDSAT 5, foram geradas duas novas camadas Raster no formato “.tif”, referente ao NDVI e NDBI. Os resultados dos dois processos foram exportados para planilhas do Excel onde foi possível elaborar análises estatísticas e comparações entre todos os resultados. CAPES The DEMs (Digital Elevation Models) are a great source of knowledge of the dissemination of the terrestrial surface, which allows a derivation of information on slope. The products generated from models oriented to knowledge, planning and territory management, but as in our results interfere in the final products. These differences can be noted depending on the DEM used. While models, or approximations of reality, the DEMs are subject to errors and uncertainties, which propagate through the products derived from them, impairing a quality of information. The present work aims to develop a methodology in GIS environment to compare a quality and precision of the DEMs generated from different sources. For this, free DEMs were used, which are: ASTER and TOPODATA. It was considered as an area of the municipalities of Recife and Jaboatão dos Guararapes, located in the state of Pernambuco. The choice of area is justified by the fact of this considerable variable exposure of relief, latitude, longitude, coastal areas and availability of images of the two models compared. The DEM ASTER (Radiometer for emission and advanced spatial thermal reflection) was generated from optical stereoscopic images. The DEM TOPODATA was derived from the interferometry radar. All DEMs showed elevation divergences compared to soil information. The accuracy of the digital elevation models was also evaluated in relation to the relief, considering the slope of the terrain. The technological advances of remote sensing allow to analyze, from satellite images, the spatial distribution of cultivated areas and the possible modifications of the vegetation cover in several times, allowing the monitoring of the vegetated areas. Several experts worked on improving this technique, to generate results closer to reality. The most commonly used index is the NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), which includes the range -1 to 1, varying with the density of the vegetation. The integration of orbit images and Python language for the realization of these studies, allows us to reduce costs, faster and still allows a wide spatial evaluation, modeling and analysis with detail and greater precision of the studied area in question. The QGIS 2.18 system was used to manipulate the spatial data. It supports the Python scripting language. The software provides a console where you can enter commands in the Python language and get results. This console is an efficient way to do data processing quickly. A script routine was implemented through the Python terminal. Thus, using bands 3, 4 and 5 of the LANDSAT 5 satellite, two new Raster layers were generated in the ".tif" format, referring to NDVI and NDBI. The results of the two processes were exported to Excel spreadsheets