scholarly journals Estimativa das taxas de desmatamento do município de Itacoatiara, Amazonas, utilizando séries Temporais Landsat-5/TM

2021 ◽  
Vol 3 (1) ◽  
pp. 13-22
Author(s):  
Bruno Ferezim Morales ◽  
Alan Lopes da Costa ◽  
Rodrigo Bíscaro Nogueira ◽  
Christiano Luna Arraes
Keyword(s):  
Landsat 5 Tm

Estimativas de taxas de desmatamento realizadas de forma continua, utilizando técnicas de sensoriamento remoto, favorecem o monitoramento de grandes áreas como a Amazônia. Sendo assim o presente estudo objetivou estimar as taxas de desmatamento anual e diária do Município de Itacoatiara- AM, utilizando para isso imagens do satélite Landsat-5/TM. A princípio foi realizado o registro das imagens Lansat-5/TM e na sequencia calculado os valores de NDVI, o que tornou possível gerar máscaras mais fiéis aos eventos estudados. Com bases nesses valores foram calculadas taxas anuais e diárias de desmatamento para o município entre os anos de 1997 e 2011. Os resultados indicaram oscilação entre valores positivos e negativos de desmatamento para o período analisado. Foram verificadas taxas positivas de desmatamento para os anos de 2000, 2005, 2007, 2009 e 2011, com destaque para o ano de 2007 com taxa anual de desmatamento de 1438,8  km2 por ano. Ressalta-se que nos anos de 2009 e 2011 foram estimadas taxas de desmatamento relativamente baixas se comparadas com as taxas dos anos anteriores. Verificou-se que as taxas de desmatamento para o período estudado tiveram o pico em 2007 e após isso sofreram uma diminuição, isso se deve a descaracterização do município como principal como principal pólo madeireiro do estado no mesmo período. Portanto, pode-se inferir que a exploração madeireira juntamente com agropecuária são os principais agentes do desmatamento nos municípios do interior da Amazônia legal.

PEMANFAATAN DATA PENGINDERAAN JAUH DAN TEKNOLOGI SIG UNTUK MENGIDENTIFIKASI BUILT UP AREA DAN KAITANNYA DENGAN RTRW DI KABUPATEN KENDAL

2019 ◽  
Vol 3 ◽  
pp. 521
Author(s):  
Mailendra Mailendra
Keyword(s):  
Supervised Classification ◽  
Landsat 8 ◽  
Landsat 8 Oli ◽  
Landsat 5 Tm

Integrasi data penginderaan jauh dengan sistem informasi geografis telah banyak dikembangkan, dan salah satunya dalam melihat perkembangan lahan terbangun. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat perkembangan lahan terbangun dan kesesuaiannya dengan Rencana Pola Ruang Kabupaten Kendal. Kemudian metode yang digunakan yaitu metode supervised classification dengan memanfaatkan data citra landsat 5 TM dan landsat 8 OLI yang selanjutnya dihitung luas dari masing lahan terbangun berdasarkan data temporal tahun 1990, tahun 2015 dan tahun 2017. Setelah diketahui luas lahan terbangun selanjutnya dioverlay dengan peta rencana pola ruang Kabupaten Kendal untuk melihat sesuai atau tidaknya penempatan lahan terbangun tersebut. Adapun hasil penelitiannya yaitu setiap tahunnya lahan terbangun terus meningkat di Kabupaten Kendal, terjadi peningkatan yang cukup signifikan dalam dua tahun terakhir yaitu tahun 2015 hingga tahun 2017. Selanjutnya diperkirakan 88 % lahan terbangun tersebut telah sesuai dengan RTRW karena sudah berada pada kawasan budidaya.

Cross-sensor comparisons between Landsat 5 TM and IRS-P6 AWiFS and disturbance detection using integrated Landsat and AWiFS time-series images

2012 ◽  
Vol 34 (7) ◽  
pp. 2432-2453 ◽  
Author(s):  
Xuexia Chen ◽  
James E. Vogelmann ◽  
Gyanesh Chander ◽  
Lei Ji ◽  
Brian Tolk ◽  
...  
Keyword(s):  
Time Series ◽  
Irs P6 ◽  
Landsat 5 Tm ◽  
Time Series Images ◽  
Disturbance Detection

scholarly journals DETERMINAÇÃO DO ALBEDO DE SUPERFÍCIE EM ÁREAS IRRIGADAS DO PROJETO JAÍBA (MINAS GERAIS), MEDIANTE IMAGENS LANDSAT 5 - TM

2016 ◽  
Vol 35 ◽  
pp. 126 ◽  
Author(s):  
Gabriel Alves Veloso ◽  
Manuel Eduardo Ferreira ◽  
Roberto Rosa ◽  
Bernardo Barbosa Da Silva
Keyword(s):  
Energy Balance ◽  
Surface Energy ◽  
Surface Energy Balance ◽  
Minas Gerais ◽  
Landsat 5 Tm

O presente estudo teve como objetivo determinar o albedo de áreas irrigadas do projeto Jaíba. A área de estudo encontra-se localizada no Norte de Minas Gerais, entre as coordenadas UTM de 595204 e 626309 E e 8308401 e 8341257 N. Na elaboração do trabalho foram utilizadas imagens TM do Satélite Landsat 5, órbita/ponto 219/70, obtidas nos dias 31 de janeiro, dia Juliano 31 (DJ31), 21 de abril (DJ111), 24 de junho (DJ175), 10 de julho (DJ191) e 12 de setembro (DJ255), todas do ano de 2011. A determinação do albedo de superfície foi realizada segundo os procedimentos do algoritmo SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for Land), que se baseia na radiância dos canais refletivos do TM.  A pesquisa obteve valores de albedo de superfície dos dias 31 e 111 para o rio São Francisco na ordem de 9 a 13%, associados ao aumento da carga de sedimentos provocado pela estação chuvosa. Os resultados do albedo de vegetação nativa foram os que demonstraram maior variação, apresentando valores na ordem de 9 a 16%. Este resultado pode estar associado à dinâmica que as estações do ano imprimem na vegetação e na pastagem, sendo que o dia 255 apresentou maior variação no período analisado, período este correspondente ao de estiagem. Os valores observados nas áreas irrigadas foram na ordem de 16 a 23%, enquanto os valores de vegetação degradada, pastagem e solo exposto variaram na ordem de 23 a 32%, sendo estes coerentes com os encontrados na literatura.

scholarly journals Estratificação de um povoamento de eucalipto por interpoladores geoestatísticos e sensoriamento remoto

2016 ◽  
Vol 51 (10) ◽  
pp. 1751-1761
Author(s):  
Aliny Aparecida dos Reis ◽  
José Márcio de Mello ◽  
Marcel Régis Raimundo ◽  
Fausto Weimar Acerbi Júnior ◽  
Marcelo Silva de Oliveira ◽  
...  
Keyword(s):  
Landsat 5 Tm

Resumo: O objetivo deste trabalho foi avaliar a utilização de interpoladores geoestatísticos e imagens de sensoriamento remoto, para a estratificação de povoamentos de Eucalyptus sp. em idade de corte. As estimativas da amostragem casual estratificada foram comparadas às estimativas da amostragem sistemática quanto à variável volume de madeira. A área de estudo correspondeu a um povoamento clonal de Eucalyptus sp. no Município de Lagoa Grande, MG. O inventário florestal foi realizado em 2011, em quatro situações de amostragem e diferentes números de parcelas. A estratificação da área foi feita por meio de krigagem da área basal (variável principal), da reflectância na banda TM5 (variável auxiliar) obtida em uma imagem Landsat 5 TM e com base na cokrigagem dessas variáveis. A área basal e a reflectância na banda TM5 apresentaram estrutura de dependência espacial. A estratificação reduziu o erro de amostragem em até 40%, em comparação ao erro da amostragem sistemática. As imagens de sensoriamento remoto e os interpoladores geoestatísticos krigagem e cokrigagem são eficientes na definição dos estratos em povoamentos de Eucalyptus sp., em decorrência da maior precisão dos estimadores da amostragem casual estratificada, que permitem estimativas volumétricas mais precisas do inventário florestal do que os da amostragem sistemática.

scholarly journals Detection of soybean planted areas through orbital images based on culture spectral dynamics

2012 ◽  
Vol 32 (5) ◽  
pp. 920-931 ◽  
Author(s):  
Erivelto Mercante ◽  
Luiz E. P. de Lima ◽  
Diego D. D. Justina ◽  
Miguel A. Uribe-Opazo ◽  
Rubens A. C. Lamparelli
Keyword(s):  
Satellite Images ◽  
Lower Cost ◽  
Reference Area ◽  
Kappa Index ◽  
Specific System ◽  
The West ◽  
Spectral Dynamics ◽  
Training Samples ◽  
Landsat 5 Tm ◽  
Global Accuracy

The soybean is important to the economy of Brazil, so the estimation of the planted area and the production with higher antecedence and reliability becomes essential. Techniques related to Remote Sensing may help to obtain this information at lower cost and less subjectivity in relation to traditional surveys. The aim of this study is to estimate the planted area with soybean culture in the crop of 2008/2009 in cities in the west of the state of Paraná, in Brazil, based on the spectral dynamics of the culture and through the use of the specific system of analysis for images of Landsat 5/TM satellite. The obtained results were satisfactory, because the classification supervised by Maximum Verisimilitude - MaxVer along with the techniques of the specific system of analysis for satellite images has allowed an estimate of soybean planted area (soybean mask), obtaining values of the metrics of Global Accuracy with an average of 79.05% and Kappa Index over 63.50% in all cities. The monitoring of a reference area was of great importance for determining the vegetative phase in which the culture is more different from the other targets, facilitating the choice of training samples (ROIs) and avoiding misclassifications.

scholarly journals Influência do Uso e Cobertura da Terra Aliado à Precipitação Pluviométrica na Qualidade da Água da Bacia Hidrográfica do Rio Ingaí – RS/Brasil

2016 ◽  
Vol 32 ◽  
pp. 143
Author(s):  
Makele Rosa De Paula ◽  
Ana Caroline Paim Benedetti ◽  
Waterloo Pereira Filho
Keyword(s):  
Chl A ◽  
Landsat 5 Tm

Os impactos resultantes da ação antrópica geram uma série de alterações na qualidade da água. Nesse sentido, o objetivo desta pesquisa consiste em analisar a influência do uso e cobertura da terra e da precipitação pluviométrica da bacia hidrográfica do rio Ingaí nos parâmetros de qualidade da água do mesmo. A partir das imagens do Landsat 5/TM foram realizados os mapas de uso e cobertura da terra para as datas 21/01/2009 (período vegetativo - agricultura) e 20/10/2009 (período de entressafra – solo exposto). Para isso, utilizou-se o software SPRING 4.3.3. As classes de uso e cobertura da terra definidas foram: floresta, agricultura, solo exposto, área urbana, água e campo. Conjuntamente aos dados de precipitação e uso e cobertura da terra observaram-se então as suas influências em alguns parâmetros limnológicos: total de sólidos em suspensão (TSS); transparência da água (DS), clorofila a (Chl a), temperatura da água (temp.), potencial hidrogeniônico (pH) e condutividade elétrica (CE). Concluiu-se que a alteração das propriedades da água do rio Ingaí possui forte relação com as alterações no uso e cobertura da terra da bacia, provenientes principalmente de fontes difusas, devido à extensa área destinada a agricultura, áreas de solo exposto, aliados a ocorrência de precipitação pluviométrica. 

scholarly journals Estimating the Biomass of Waterhyacinth (Eichhornia crassipes) Using the Normalized Difference Vegetation Index Derived from Simulated Landsat 5 TM

2015 ◽  
Vol 8 (2) ◽  
pp. 203-211 ◽  
Author(s):  
Wilfredo Robles ◽  
John D. Madsen ◽  
Ryan M. Wersal
Keyword(s):  
Vegetation Index ◽  
Normalized Difference Vegetation Index ◽  
Simulated Data ◽  
Water Bodies ◽  
Biomass Estimation ◽  
Aquatic Weed ◽  
Target Area ◽  
Data Set ◽  
Area Index ◽  
Landsat 5 Tm

Waterhyacinth is a free-floating aquatic weed that is considered a nuisance worldwide. Excessive growth of waterhyacinth limits recreational use of water bodies as well as interferes with many ecological processes. Accurate estimates of biomass are useful to assess the effectiveness of control methods to manage this aquatic weed. While large water bodies require significant labor inputs with respect to ground-truth surveys, available technology like remote sensing could be capable of providing temporal and spatial information from a target area at a much reduced cost. Studies were conducted at Lakes Columbus and Aberdeen (Mississippi) during the growing seasons of 2005 and 2006 over established populations of waterhyacinth. The objective was to estimate biomass based on nondestructive methods using the normalized difference vegetation index (NDVI) derived from Landsat 5 TM simulated data. Biomass was collected monthly using a 0.10m2 quadrat at 25 randomly-located locations at each site. Morphometric plant parameters were also collected to enhance the use of NDVI for biomass estimation. Reflectance measurements using a hyperspectral sensor were taken every month at each site during biomass collection. These spectral signatures were then transformed into a Landsat 5 TM simulated data set using MatLab® software. A positive linear relationship (r2 = 0.28) was found between measured biomass of waterhyacinth and NDVI values from the simulated dataset. While this relationship appears weak, the addition of morphological parameters such as leaf area index (LAI) and leaf length enhanced the relationship yielding an r2 = 0.66. Empirically, NDVI saturates at high LAI, which may limit its use to estimate the biomass in very dense vegetation. Further studies using NDVI calculated from narrower spectral bands than those contained in Landsat 5 TM are recommended.

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