Intraurban Analysis of Surface Urban Heat Island From Disagregated Thermal Radiance Images

Surface Urban Heat Islands (SUHI) are areas with higher surface temperatures than their surroundings. Several studies have used thermal images from satellites to research the influence of urbanization on surface temperature patterns, however the low spatial resolution of thermal sensors limits the analysis of LST intraurban variations. Attempting to overcome this limitation, we used the Enhanced Physical Model (EPM) for disaggregation of land surface temperature (DLST) to generate fine scale LST for Sao Paulo city in Brazil. This method uses a linear regression and Planck’s law to combine NDVI, NDWI and UI to estimate LST at finer spatial detail. First, we calibrate the method by upscaling an ASTER thermal band to 1000 m and using EPM to estimate the original 100 m thermal band. The original and estimated ASTER thermal bands achieved and R² of 0.66. Following, we apply the EPM model to estimate the LST at 15 m and compare it with data from meteorological stations. The 15 m LST image facilitated the identification of potential SUHIs. The EPM model provides an enhanced product with higher level of spatial detail, which allows researchers to identify changes of surface temperature that would not be evident from an ASTER LST (90 m spatial resolution) product. In summary, the model allowed us to quantify and map the influence of different urbanization patterns on the LST distribution.Ilhas de calor de superfície (ICS)são áreas com temperature de superfície maior do que as áreas ao redor. Vários estudos tem usado imagens termais de satélite para investigar a influência da urbanização nos padrões de temperatura de superfície; entretanto a baixa resolução espacial dos atuais sensores termais limita a análise dos padrões de variação intraurbana de temperatura de superfície. Com o objetivo de surpassar essa limitação, nós utilizamos o the Enhanced Physical Model (EPM) para gerar dados de temperatura de superfície com maior nível de detalhamento para a cidade de São Paulo- Brasil. Esse método utiliza um modelo de regressão linear e a lei de Planck para combinar NDVI, NDWI e UI para estimar a temperatura de superfície com maior nível de detalhes espaciais.  Primeiro, para calibrar o modelo, nós reamostramos uma banda termal ASTER para 1000 m e utilizamos o método EPM para estimar a banda original de 100 m. A banda termal estimatada de 100 m atingiu um R2= 0.66 em relação a banda termal original. A seguir,  nós aplicamos o método EPM para estimar a temperatura de superfície à 15 m. A imagem de temperatura de superfície de 15 m facilitou a identificação de potenciais ilhas de calor de superfície. O modelo EPM fornece um produto com alto grau de detalhamento espacial, o que permite que pesquisadores identifiquem as mudanças de temperatura de superfície que não seriam evidentes na imagem  termal ASTER original (90 m de resolução espacial). Em suma, o modelo nos permitiu quantificar e mapear a influência de diferentes padrões de urbanização na distribuição dos padrões de temperatura de superfície

Identifying Urban and Socio-Environmental Patterns of Brazilian Amazonian Cities by Remote Sensing and Machine Learning

Identifying urban patterns in the cities in the Brazilian Amazon can help to understand the impact of human actions on the environment, to protect local cultures, and secure the cultural heritage of the region. The objective of this study is to produce a classification of intra-urban patterns in Amazonian cities. Concretely, we produce a set of Urban and Socio-Environmental Patterns (USEPs) in the cities of Santarém and Cametá in Pará, Brazilian Amazon. The contributions of this study are as follows: (1) we use a reproducible research framework based on remote sensing data and machine learning techniques; (2) we integrate spatial data from various sources into a cellular grid, separating the variables into environmental, urban morphological, and socioeconomic dimensions; (3) we generate variables specific to the Amazonian context; and (4) we validate these variables by means of a field visit to Cametá and comparison with patterns described in other works. Machine learning-based clustering is useful to identify seven urban patterns in Santarém and eight urban patterns in Cametá. The urban patterns are semantically explainable and are consistent with the existing scientific literature. The paper provides reproducible and open research that uses only open software and publicly available data sources, making the data product and code available for modification and further contributions to spatial data science analysis

Identifying Precarious Settlements and Urban Fabric Typologies Based on GEOBIA and Data Mining in Brazilian Amazon Cities

Although 70% of the Amazon population lives in urban areas, studies on the urban Amazon are scarce. Much of the urban Amazon population lives in precarious settlements. The distinctiveness and diversity of Amazonian precarious settlements are vast and must be identified to be considered in the development of appropriate public policies. Aiming at investigating precarious settlements in Amazon, this study is guided by the following questions: For the Brazilian Amazon region, is it possible to identify areas of precarious settlements by combining geoprocessing and remote sensing techniques? Are there different typologies of precarious settlements distinguishable by their spatial arrangements? Thus, we developed a methodology for identifying precarious settlements and subsequently classifying them into urban fabric typologies (UFT), choosing the cities of Altamira, Cametá, and Marabá as study sites. Our classification model utilized geographic objects-based image analysis (GEOBIA) and data mining of spectral data from WPM sensor images from the CBERS-4A satellite, jointly with texture metrics, context metrics, biophysical index, voluntary geographical information, and neighborhood relationships. With the C5.0 decision tree algorithm we carried out variable selection and classification of these geographic objects. Our estimated models show accuracy above 90% when applied to the study sites. Additionally, we described Amazonian UFT in six types to be identified. We concluded that Amazonian precarious settlements are morphologically diverse, with an urban fabric different from those commonly found in Brazilian metropolitan areas. Identifying and characterizing distinct precarious areas is vital for the planning and development of sustainable and effective public policies for the urban Amazon

Comunidades ribeirinhas como forma socioespacial de expressão urbana na Amazônia: uma tipologia para a região do Baixo Tapajós (Pará-Brasil)

O fenômeno urbano na Amazônia contemporânea se estende pelo território e se estrutura por diversas formas socioespaciais, tais como as comunidades locais, que, ao formarem redes urbanas incipientes, têm características particulares definindo sua importância na estruturação do território regional. Neste artigo, é proposto o uso de técnicas quali-quantitativas para definir uma tipologia para as comunidades ribeirinhas do Baixo Tapajós (Pará): variáveis descritoras, obtidas por questionários de campo aplicados a 62 comunidades, entre Santarém e Itaituba, e submetidas à estatística multivariada. A partir da análise de componentes principais para 30 variáveis e agrupamento hierárquico, cinco grupos de comunidades foram identificados e descritos; resultado considerado consistente com as observações de campo. Variáveis relacionadas principalmente ao uso da terra e à infraestrutura condicionaram esta classificação. Comunidades em unidades de conservação, independente da localização na margem do Rio Tapajós, apresentaram situação distinta das demais, sendo que a presença do Estado, suportando programas governamentais, mostrou-se fundamental para manutenção de todas as comunidades