Palabras clave
Método BAEM
ACP
Cómo citar
Resumen
El presente estudio trata del análisis temporal y cálculo de áreas construidas utilizando el método BAEM. Como fuente de datos, se utilizaron imágenes del sistema satelital Landsat 8 del Parque Estatal de la Serra da Tiririca, en Niterói, Río de Janeiro, Brasil, correspondientes a los años 2013 y 2018. El método BAEM utiliza el Índice de Vegetación con Diferencia Normalizada (NDVI), el Índice de Agua con Diferencia Normalizada Modificada (MNDWI) y el Índice de Construcción con Diferencia Normalizada Modificada (NDBIm). Además, se aplicaron análisis de componentes principales (ACP) para eliminar redundancias de datos presentes en las bandas multiespectrales, lo que permitió refinar los resultados. El resultado de la cuantificación de áreas construidas en los dos años evaluados mostró un aumento de construcciones irregulares dentro de los límites del parque. El método BAEM resultó eficiente en la determinación de las áreas construidas en comparación con los resultados obtenidos, individualmente, por cada índice, demostrando que este método puede ser utilizado para evaluar y monitorear el crecimiento urbano en áreas de conservación y en otras zonas.
Citas
BARROS, A. A. M. Análise Florística e estrutural do Parque Estadual da Serra da Tiririca, Niterói e Maricá, RJ, Brasil. 237 f. Tese de Doutorado - Programa de Pós-Graduação em Botânica e Diversidade Vegetal, Escola Nacional de Botânica Tropical, Instituto de Pesquisas Jardim Botânico do Rio de Janeiro, 2008.
BARROS, A. A. M.; SEOANE, C. E. S. A problemática da conservação do Parque Estadual da Serra da Tiririca, Niterói/Maricá, RJ, Brasil. In: Vallejo, L.R. & Silva, M.T.C. (eds) Os (Des)Caminhos do Estado do Rio de Janeiro Rumo ao Século XXI. Anais... Niterói: Instituto de Geociências da UFF, 1999. p. 114–124.
BHATTI, S. S.; TRIPATHI, N. Built-up Area Extraction Using Landsat 8 OLI Imagery. GIScience & Remote Sensing, Tailândia, Vol. 51, No. 4, 445–467, http://dx.doi.org/10.1080/15481603.2014.939539, 2014.
CRÓSTA, A. P. Processamento Digital de Imagens de Sensoriamento Remoto. Campinas, SP: IG/UNICAMP, 1992. ISBN 85-85369-02-7.
FUNDAÇÃO SOS MATA ATLÂNTICA. Atlas da evolução dos remanescentes florestais e ecossistemas associados no Domínio de Mata Atlântica no período 1985-1995. São Paulo: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais e Instituto Socioambiental, 1998.
GAO, B. A Normalized Difference Water Index for Remote Sensing of Vegetation Liquid Water From Space. Remote Sensing of Environment, v. 58, p. 257-266, 1996.
GARTLAND, L. Heat Islands: Understanding and Mitigating Heat in Urban Areas. London: Earthscan, 2010.
ISA. Dossiê Mata Atlântica 2001. Monitoramento participativo da Mata Atlântica. Instituto Sócio Ambiental. 409p, 2001.
JENSEN, J. R. Introductory Digital Image Processing: A Remote Sensing Perspective. 3rd Edition. NJ: Prentice Hall Logicon Geodynamics, Inc, 2004.
JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente – Uma Perspectiva em Recursos Terrestres. 2ª Edição. São José dos Campos: Parêntese, 2009.
JI, L.; ZHANG, L.; WYLIE, B. Analysis of Dynamic Thresholds for the Normalized Difference Water Index. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing, Vol. 75, No. 11, pp.1307-1317¸ 2009.
JOLLIFFE, I. T. Graphical Representation of Data Using Principal Components. In: Principal Component Analysis, edited by I. T. Jolliffe, 78–110. New York: Springer, 2002.
JUSUF, S. K.; WONG, N. H.; HAGEN, E.; ANGGORO, R.; HONG, Y. The Influence of Land Use on the Urban Heat Island in Singapore. Habitat International, 31 (2): 232–242. doi:10.1016/j.habitatint.2007.02.006, 2007.
KIM, H. H. Urban Heat Island. International Journal of Remote Sensing, 13 (12): 2319–2336. doi:10.1080/01431169208904271, 1992.
LIU, W. T. H. Aplicações de Sensoriamento Remoto. Campo Grande: Editora UNIDERP, 2007.
LO, C. P. Testing Urban Theories Using Remote Sensing. GiScience & Remote Sensing, 41 (2): 95–115. doi:10.2747/1548-1603.41.2.95, 2004.
MALLICK, J.; KANT, Y.; BHARATH, B. D. Estimation of Land Surface Temperature over Delhi Using Landsat-7 ETM+. Journal of Indian Geophysical Union, 12 (3): 131–140, 2008.
MCFEETERS, S. K. The Use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the Delineation of Open Water Features. International Journal of Remote Sensing, v.17, n.7, p.1425-1432, 1996.
MEHEBUB, S.; RAIHAN, A.; NUHUL, H.; HAROON, S. Assessing Flood Inundation Extent and Landscape Vulnerability to Flood Using Geospatial Technology: A Study of Malda District of West Bengal, India. Volume XIV, Issue 2, pp. 156-163 (8) http://dx.doi.org/10.5775/fg.2067-4635.2015.144.d, 2015
NEVES, A. C. Determinantes do Desmatamento na Mata Atlântica: Uma Análise Econômica. 94 p. Dissertação de Mestrado - Programa de Pós-Graduação em Ciências Econômicas do Instituto de Economia da Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Rio de Janeiro, 2006.
OKE, T. R. City Size and the Urban Heat Island. Atmospheric Environment (1967) 7 (8): 769–779. doi:10.1016/0004-6981(73)90140-6, 1973.
OLIVEIRA, R. F. Mata Atlântica: Reserva da biodiversidade no Estado do Rio de Janeiro. Revista FEEMA, 4(18): 46-50, 1995
PEREIRA, G. C.; MORAIS, F. de. Índice NDWI e imagem SRTM aplicados ao mapeamento das áreas inundáveis do entorno da Lagoa da Confusão – TO. In: Territórios brasileiros: dinâmica, potencialidade e vulnerabilidades, p. 511 a 518, Teresina – Piauí, 2015.
PONTES, J. A. L. Serra da Tiririca, RJ. Necessidade de conservação (1a Contribuição). Bol. FBCN, Rio de Janeiro, n. 22, p. 89 – 94, 1987.
PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E. Sensoriamento Remoto no Estudo da Vegetação. São José dos Campos, SP: Ed. Parêntese, 2010.
PRIMACK, R. B.; RODRIGUES, E. Biologia da Conservação. Londrina: E. Rodrigues, 2001.
RICHARDS, J. A. Remote Sensing Digital Image Analysis: An Introduction. 5th ed. New York: Springer, 2013.
ROSENDO, J. dos S. Índices de Vegetação e Monitoramento do uso do solo e cobertura vegetal na Bacia do rio Araguari -MG - utilizando dados do sensor Modis. 130 p. Dissertação (Mestrado em Geografia e Gestão do Território) - Programa de Pós-Graduação em Geografia, Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2005.
ROUSE, J. W.; HAAS, R. H.; SCHELL, J. A.; DEEERING, D. W. Monitoring Vegetation Systems in the Great Plains with ERTS (Earth Resources Technology Satellite). In: PROCEEDINGS OF THE THIRD ERTS SYMPOSIUM, SP – 351 Goddard Space Flight Center. Washington: NASA, 1973, p. 309–317.
SILVA, C. C. S. Monitoramento da Ocupação Urbana por meio de Índices NDVI e NDBI a partir de Imagens Landsat-5 do Parque Estadual da Serra da Tiririca. 72 f. Monografia – Faculdade de Engenharia, UERJ, Rio de Janeiro, 2017.
SOS Mata Atlântica. Atlas dos remanescentes florestais da Mata Atlântica período 1995 – 2000. Relatório parcial. Estado do Rio de Janeiro, 2002. Disponível em: http://www.sosmatatlântica.org.br/atlas2001/dados/relatorioatlas.pdf. Acesso em: 13 janeiro. 2019.
TANIZAKI-FONSECA, K. & MOULTON, T. P. A Fragmentação da Mata Atlântica no Estado do Rio de Janeiro. In: Bergalo, H.G.; Rocha, C.F.D.; Alves, M.A.D. & Sluys, M.V. (eds) A fauna ameaçada de extinção do estado do Rio de Janeiro. EDUERJ: p. 23–35, 2000.
TRAN, H.; UCHIHAMA, D.; OCHI, S.; YASUOKA, Y. Assessment with Satellite Data of the Urban Heat Island Effects in Asian Mega Cities. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 8 (1): 34–48. doi:10.1016/j.jag.2005.05.003, 2006.
USGS. Landsat Data Access. Disponível em: https://landsat.usgs.gov/landsat-8-mission Acesso em 15 abril. 2018
WENG, Q. A Remote Sensing-GIS Evaluation of Urban Expansion and Its Impact on Surface Temperature in the Zhujiang Delta, China. International Journal of Remote Sensing, 22 (10): 1999–2014, 2001.
WENG, Q.; LU D.; SCHUBRING, J. Estimation of Land Surface Temperature–Vegetation Abundance Relationship for Urban Heat Island Studies. Remote Sensing of Environment, 89 (4): 467–483. doi:10.1016/j.rse.2003.11.005, 2004.
XU, H. Modification of Normalised Difference Water Index (NDWI) to Enhance Open Water Features in Remotely Sensed Imagery. International Journal of Remote Sensing, ISSN 0143-1161 print/ISSN 1366-5901, China, online - 2006 Taylor & Francis. DOI: 10.1080/01431160600589179, 2006.
YUAN, F.; BAUER M. E. Comparison of Impervious Surface Area and Normalized Difference Vegetation Index as Indicators of Surface Urban Heat Island Effects in Landsat Imagery. Remote Sensing of Environment, 106 (3): 375–386. doi:10.1016/j.rse.2006.09.003, 2007.
ZHA, Y.; GAO, J.; NI, S. Use of Normalized Difference Built-Up Index in Automatically Mapping Urban Areas from TM Imagery. International Journal of Remote Sensing, 24 (3): 583–594. doi:10.1080/01431160304987, 2003.
ZHANGYAN, J.; YUNHAO, C.; JING, L. On Urban Heat Island of Beijing Based on Landsat TM Data. Geo-Spatial Information Science, 9 (4): 293–297. doi:10.1007/BF02826743, 2006.
Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución 4.0.