Análise Comparativa entre Métodos de Índice de Água por Diferença Normalizada (NDWI) em Área Úmida Continental

Authors

  • Luciana Escalante Pereira Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Faculdade de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo e Geografia, Laboratório de Geoprocessamento para Aplicação Ambiental. 78720-100. Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil
  • Gustavo Amorim Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, FUNDECT – Fundação de Apoio ao Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do Estado de Mato Grosso do Sul. Campo Grande, Cidade Universitária, Instituto de Física, Unidade 7-A Campo Grande – Mato Grosso do Sul, Brasil
  • Alfredo Marcelo Grigio Universidade do Estado do Rio Grande do Norte, Departamento de Gestão Ambiental, 59625-620. Mossoró, Rio Grande do Norte, Brasil
  • Antonio Conceição Paranhos Filho Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Faculdade de Engenharias, Arquitetura e Urbanismo e Geografia, Laboratório de Geoprocessamento para Aplicação Ambiental. 78720-100. Campo Grande, Mato Grosso do Sul, Brasil

DOI:

https://doi.org/10.11137/2018_2_654_662

Keywords:

Pantanal, Sensoriamento remoto, MODIS, NDWI

Abstract

Os dados provenientes de sensoriamento remoto, como os índices radiométricos, representam fontes alternativas na geração de dados que podem colaborar para o entendimento dos processos naturais que ocorrem no Pantanal. O Índice de Água por Diferença Normalizada (NDWI) é um método conhecido por parte da comunidade cientifica que faz uso de geotecnologias. Entretanto, o seu uso e aplicação ainda causa algumas dúvidas e confusões, isto porque, existem dois métodos diferentes para o calculo do NDWI e ambos com objetivos distintos. Neste sentido, o estudo analisou qual método de NDWI teve melhor performance para ilustrar as áreas úmidas e inundadas do Pantanal. O NDWI foi calculado 4x, uma vez para o método proposto por McFeeteres (1996) e 3x para o método de Gao (1996). A repetição para o método de Gao deu-se devido à disponibilidade de banda do infravermelho médio (SWIR) do produto MODIS utilizado. Os resultados mostraram que o NDWI de McFeeters apresenta maior confusão espectral para os alvos de solo úmido, solo exposto e vegetação rasteira. Já os alvos de água e vegetação arbórea são mais fáceis de caracterizar. No NDWI de Gao a melhor relação entre infravermelho próximo (IVP) e SWIR ficou por conta da banda 2 (IVP) e 5 (SWIR), onde cada alvo apresenta um comportamento espectral mais centrado dentro de uma determinado intervalo. Nas bandas 6 (SWIR) e 7 (SWIR) a confusão espectral foi alta, principalmente entre os alvos de solo úmido e água.

Published

2019-09-09

Issue

Section

Article