Mapeamento das Zonas de Neve Úmida e de Percolação por Meio do Sentinel-2

Authors

  • Fernando Luis Hillebrand Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Centro Polar e Climático, Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto. Avenida Bento Gonçalves, 9500, Prédio 43136, salas 208 e 210, CEP 91501-970, Porto Alegre, RS – Brasil
  • Cristiano Niederauer da Rosa Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Centro Polar e Climático, Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto. Avenida Bento Gonçalves, 9500, Prédio 43136, salas 208 e 210, CEP 91501-970, Porto Alegre, RS – Brasil
  • Ulisses Franz Bremer Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Centro Polar e Climático, Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto. Avenida Bento Gonçalves, 9500, Prédio 43136, salas 208 e 210, CEP 91501-970, Porto Alegre, RS – Brasil

DOI:

https://doi.org/10.11137/2018_3_96_103

Keywords:

NDSI, NDWS, Neve úmida, Neve em percolação, Sentinel-2

Abstract

O propósito deste trabalho consistiu em avaliar a aplicação de índices de sensoriamento remoto como o NDSI e NDSW e análises de geoprocessamento para mapear a ocorrência de água, zonas de neve em percolação e úmida, bem como a identificação das altitudes característica de cada zona de neve mapeada na Ilha Dundee situada na Península Antártica. Para tal, foi utilizada uma imagem Sentinel-2 representativa de um período de ablação correspondente ao fim do verão de 2016. Como resultado verificou-se que a interação entre os índices NDSI e NDSW possibilitou a distinção e delimitação das distintas zonas de neve. As análises de geoprocessamento que envolveram a sobreposição da classificação da cobertura da terra a partir dos índices, com os dados altimétricos advindos do Modelo Digital de Elevação ASTER GDEM, permitiram a identificação de algumas faixas altimetrias características de cada zoneamento. Na data analisada, foi identificado que 17,87% da área total da ilha foi classificada como zona de neve úmida e 81,15% como zona de neve em percolação. Contudo, estes resultados comprovam a eficácia da metodologia empregada com base em imagens do sensor MSI do satélite Sentinel-2 no mapeamento das distintas zonas de neve na área de estudo reunindo ferramentas de geoprocessamento.

Published

2019-10-16

Issue

Section

Article