AVALIAÇÃO DE ÁREAS QUEIMADAS A PARTIR DE ÍNDICES ESPECTRAIS DERIVADOS DE DADOS ORBITAIS

The objective of this work is the evaluation of three different multispectral indices derived from environmental orbital satellites. Were used TM/Landsat 5 images for 3 different vegetation types, corresponding to Amazon Forest, to Pantanal and to Atlantic Coast restingas, in Ji-Paraná (RO), in Passo do Lontra (MS) and in Serra do Tabuleiro State Park (SC), respectively. The analysis was done using the delta Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the delta Normalized Burnt Ratio (NDBR and NDBR2.5) from two images, one with a pre-burnt area and the other one with the burnt area. The DNDVI, DNDBR and DNDBR2.5 indices presents a satisfactory result in mapping the burnt area, the best distinction between the burnt area and the adjacent areas was made by DNDBR2.5 where the background had values between -0,01 and 0,02 while burnt area had 0,27 and -0,14 values. In the case of non-supervised classification of burnt area the best result was obtained through DNDBR2.5 index, with an average underestimated area of 33% and a detection error of 20%. Key words: Biomass burning. Environmental impacts. Multispectral indices.O objetivo desta pesquisa foi avaliar e mapear as áreas de queimadas através de três diferentes índices multiespectrais extraídos de imagens orbitais. Foram utilizadas imagens do sensor TM/Landsat 5 para 3 biomas brasileiros diferentes, correspondentes à floresta amazônica, ao pantanal e à vegetação de restinga, em Ji-Paraná (RO), Passo do Lontra (MS) e Parque Estadual Serra do Tabuleiro (SC), respectivamente. Analisou-se a variação do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e dos Índices de Queimada Normalizados (NDBR e NDBR2.5) de uma cena antes e depois da ocorrência da queima de biomassa. Além disto, a imagem resultante da diferença entre as imagens de duas datas distintas foi segmentada e classificada utilizando o algoritmo ISOSEG e comparada com as estimativas de área calculada. Os índices de variação pré e pós queimada, denominados de DNDVI, DNDBR e DNDBR2.5 apresentaram resultados satisfatórios, porém, a melhor distinção entre a área queimada e as áreas adjacentes foram diagnosticadas pelo DNDBR2.5, com os valores médios na área queimada variando de -0,27 a -0,10 e os valores de vizinhança variando de -0,01 a 0,02. Na classificação não-supervisionada da área queimada o melhor resultado foi obtido pelo DNDBR2.5, que em média subestimou as áreas queimadas em 33% e apresentou um erro na detecção médio de 20%. Palavras-chave: Queimadas. Impactos ambientais. Índices multiespectrais

iCOR Atmospheric Correction on Sentinel-3/OLCI over Land: Intercomparison with AERONET, RadCalNet, and SYN Level-2

To validate the iCOR atmospheric correction algorithm applied to the Sentinel-3 Ocean and Land Color Instrument (OLCI), Top-of-Atmosphere (TOA) observations over land, globally retrieved Aerosol Optical Thickness (AOT), Top-of-Canopy (TOC) reflectance, and Vegetation Indices (VIs) were intercompared with (i) AERONET AOT and AERONET-based TOC reflectance simulations, (ii) RadCalNet surface reflectance observations, and (iii) SYN Level 2 (L2) AOT, TOC reflectance, and VIs. The results reveal that, overall, iCOR's statistical and temporal consistency is high. iCOR AOT retrievals overestimate relative to AERONET, but less than SYN L2. iCOR and SYN L2 TOC reflectances exhibit a negative bias of ~−0.01 and −0.02, respectively, in the Blue bands compared to the simulations. This diminishes for RED and NIR, except for a +0.02 bias for SYN L2 in the NIR. The intercomparison with RadCalNet shows relative differences < ±6%, except for bands Oa02 (Blue) and Oa21 (NIR), which is likely related to the reported OLCI "excess of brightness". The intercomparison between iCOR and SYN L2 showed R2 = 0.80–0.93 and R2 = 0.92–0.96 for TOC reflectance and VIs, respectively. iCOR's higher temporal smoothness compared to SYN L2 does not propagate into a significantly higher smoothness for TOC reflectance and VIs. Altogether, we conclude that iCOR is well suitable to retrieve statistically and temporally consistent AOT, TOC reflectance, and VIs over land surfaces from Sentinel-3/OLCI observations

Optical Satellite Remote Sensing of the Coastal Zone Environment — An Overview

Optical remote-sensing data are a powerful source of information for monitoring the coastal environment. Due to the high complexity of coastal environments, where different natural and anthropogenic phenomenon interact, the selection of the most appropriate sensor(s) is related to the applications required, and the different types of resolutions available (spatial, spectral, radiometric, and temporal) need to be considered. The development of specific techniques and tools based on the processing of optical satellite images makes possible the production of information useful for coastal environment management, without any destructive impacts. This chapter will highlight different subjects related to coastal environments: shoreline change detection, ocean color, water quality, river plumes, coral reef, alga bloom, bathymetry, wetland mapping, and coastal hazards/vulnerability. The main objective of this chapter is not an exhaustive description of the image processing methods/algorithms employed in coastal environmental studies, but focus in the range of applications available. Several limitations were identified. The major challenge still is to have remote-sensing techniques adopted as a routine tool in assessment of change in the coastal zone. Continuing research is required into the techniques employed for assessing change in the coastal environment

Data-Driven Artificial Intelligence for Calibration of Hyperspectral Big Data

Near-earth hyperspectral big data present both huge opportunities and challenges for spurring developments in agriculture and high-throughput plant phenotyping and breeding. In this article, we present data-driven approaches to address the calibration challenges for utilizing near-earth hyperspectral data for agriculture. A data-driven, fully automated calibration workflow that includes a suite of robust algorithms for radiometric calibration, bidirectional reflectance distribution function (BRDF) correction and reflectance normalization, soil and shadow masking, and image quality assessments was developed. An empirical method that utilizes predetermined models between camera photon counts (digital numbers) and downwelling irradiance measurements for each spectral band was established to perform radiometric calibration. A kernel-driven semiempirical BRDF correction method based on the Ross Thick-Li Sparse (RTLS) model was used to normalize the data for both changes in solar elevation and sensor view angle differences attributed to pixel location within the field of view. Following rigorous radiometric and BRDF corrections, novel rule-based methods were developed to conduct automatic soil removal; and a newly proposed approach was used for image quality assessment; additionally, shadow masking and plot-level feature extraction were carried out. Our results show that the automated calibration, processing, storage, and analysis pipeline developed in this work can effectively handle massive amounts of hyperspectral data and address the urgent challenges related to the production of sustainable bioenergy and food crops, targeting methods to accelerate plant breeding for improving yield and biomass traits

Efecto de la corrección atmosférica en el dominio óptico en la determinación exacta de la emisividad en el infrarrojo térmico

La temperatura de la superficie de la Tierra es una magnitud física clave para el análisis de muchos procesos de la naturaleza. Su determinación desde satélite en el infrarrojo térmico implica resolver el efecto acoplado de la atmósfera y la emisividad térmica en dicho dominio espectral. El método de la cobertura vegetal (MCV) es un método para la determinación exacta de la emisividad, operativo y preciso, basado en la determinación de la cobertura vegetal (Pv) con el índice de vegetación normalizada por diferencia (NDVI). Los índices de vegetación se calculan con reflectividades del dominio óptico, que se encuentran afectadas, en cierta medida, por la interacción de la radiación solar con la atmósfera. En este trabajo, se analiza cómo la corrección atmosférica en el dominio óptico puede ayudar en la determinación exacta de la emisividad en el infrarrojo térmico con el MCV, así como su repercusión en la determinación de la temperatura. Para esto, se plantea y discute una metodología alternativa para el MCV con el uso de cualquier índice de vegetación que se resuelve de forma numérica para la obtención de la Pv. Los efectos de la atmósfera en el dominio óptico, que afectan a la determinación de la Pv y, por tanto, a la emisividad y temperatura, se modelizan con una ecuación de transferencia radiativa en el óptico. Esta ecuación se aplica con simulaciones de transferencia radiativa del Second Simulation of a Satellite Signal in the Solar Spectrum (6S). Este método se aplica a espectros de píxeles puros y mixtos, generados a partir de nueve muestras de suelo y tres muestras de vegetación puras, seleccionadas de bibliotecas espectrales, a la máxima resolución espectral del modelo 6S. Posteriormente se computan los valores de canal del AVHRR, MODIS y MERIS en el visible, infrarrojo próximo e infrarrojo medio con los que calcular los índices de vegetación, de los que se deriva la Pv y la emisividad. El análisis del efecto de la atmósfera se realiza para dos entornos de suelo y vegetación: suelo radiométricamente homogéneo y suelo radiométricamente heterogéneo. En todos los casos se calcula la desviación de los resultados por efecto de la atmósfera respecto a los datos sin efecto atmosférico. Adicionalmente, con los datos MODIS, se estudian veinte alternativas al NDVI en el MCV, con la metodología propuesta, para resolver si se puede salvar la dependencia del NDVI a la radiometría del suelo, y los efectos en la posterior determinación de la emisividad en el infrarrojo térmico. Para el mejor índice alternativo se calcula también el efecto de la atmósfera para dos entornos de suelo y vegetación. El efecto atmosférico que más influye en el NDVI es la dispersión por aerosoles. Al emplear el NDVI, la Pv presenta una variación apreciable en el caso de un suelo radiométricamente heterogéneo, mientras que es poco apreciable en el caso homogéneo. En el primer caso, el comportamiento de la emisividad es semejante al de la Pv, con una variación apreciable en el caso de un suelo radiométricamente homogéneo, lo que implica leves variaciones en temperatura, comprendidas entre +0,07 K y −0,04 K. Sin embargo, en el caso heterogéneo, hay una importante variación de la emisividad que comporta importantes variaciones en temperatura de entre +2, 5 K y −1, 0 K. La radiometría de un suelo desprovisto de vegetación, sin la concurrencia del efecto atmosférico, afecta tanto a la Pv como a la emisividad, con una variación en temperatura de entre +3 K y −0,3 K. De esto se concluye que la emisividad térmica es poco sensible a la atmósfera pero muy sensible a la radiometría del suelo. El índice que mejor comportamiento demuestra frente al suelo en esta Tesis es el WDVI (Weighted Difference Infrared Index). El efecto atmosférico que más modifica el WDVI también es la dispersión por aerosoles. En este caso, tanto la Pv como la emisividad se muestran menos sensibles que al calcularlas con el NDVI, con una variación en la temperatura de entre +0,9 K y −0,2 K. El efecto de la atmósfera en la Pv y la emisividad, con todas las simulaciones atmosféricas y en los casos de un suelo radiométricamete homogéneo y heterogéneo, es inferior al del NDVI. En el caso de un suelo radiométricamente homogéneo, implica leves variaciones en temperatura comprendidas entre 0,14 K y −0,09 K, mientras que en el caso heterogéneo, implica variaciones en temperatura de entre +0,9 K y −0,2 K. Estos resultados con el WDVI son mejores que los correspondientes con el NDVI. En conclusión, se puede reducir la sensibilidad de la emisividad térmica a la atmósfera y a la radiometría del suelo desprovisto de vegetación utilizando en el MCV un índice como el WDVI, principalmente por su menor sensibilidad al efecto del suelo. Sin embargo, la línea de suelo no siempre está disponible para aplicar el MCV, por lo que la operatividad de esta alternativa puede ser limitada en tal caso