XX SBSR
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Evento Nacional - Trabalho Vinculado à Tese/Dissertação
Evento Nacional - Trabalho Não Relacionado à Tese/Dis.
Evento Nacional - Trabalho Externo
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Afiliação (2° Autor)
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Afiliação (4° Autor)
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Afiliação (6° Autor)
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Páginas
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Palavras-Chave
(*)
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Resumo
(*)
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O uso de séries temporais de sensoriamento remoto é fundamental para capturar variações dos fenômenos ambientais e das características fenológicas da vegetação. A presença de artefatos introduzidos pelas aquisições de imagens e horários distintos podem afetar as saídas dos modelos. Assim, o objetivo do estudo foi quantificar a amplitude das variações de índices de vegetação associadas a distintos horários de aquisição de dados PlanetScope e seu efeito sobre as séries temporais. Foram utilizadas 663 imagens de reflectância de superfície adquiridas sobre uma floresta subtropical do sul do Brasil, no período de 2016 a 2022. O NDVI e EVI foram selecionados para a análise do efeito da amplitude derivada da hora de aquisição da imagem. Os resultados mostraram uma amplitude média de 0,040 (±0,006) e 0,035 (±0,010) para o NDVI e EVI, respectivamente. As variações observadas parecem não ter relação com o horário de aquisição. Por outro lado, elas podem ter impactos significativos na análise de séries temporais de produtos de vegetação. ABSTRACT: The use of remote sensing time series is essential to capture variations in environmental and phenological vegetation characteristics. Artifacts introduced by image acquisitions and different times can affect the outputs of the models. Thus, the objective of the study was to quantify the amplitude of variations in vegetation indices associated with different PlanetScope data acquisition times and their effect on the time series. We used 663 surface reflectance images acquired over a subtropical forest in southern Brazil, from 2016 to 2022. The NDVI and EVI were selected to analyze the effect of the amplitude derived from the time of image acquisition. The results showed a mean amplitude of 0.040 (±0.006) and 0.035 (±0.010) for NDVI and EVI, respectively. The observed variation does not seem to be related with the acquisition time. On the other hand, they may lead to significant impact on vegetation time series analysis.
Tema
(*)
Análise de séries temporais de imagens de satélite
Aquacultura
Áreas úmidas
Cartografia e fotogrametria
Classificação e mineração de dados
Degradação de florestas
Educação
Floresta e outros tipos de vegetação
Geologia
Geomorfologia
Geoprocessamento e aplicações
Hidrologia
LIDAR: sensores e aplicações
Meteorologia e climatologia
Modelagem espacial
Monitoramento e modelagem ambiental
Mudança de uso e cobertura da Terra
Mudanças climáticas
Oceanografia
Poluição
Processamento de imagens
Produção e previsão agrícola
Saúde
Sensoriamento remoto de águas interiores
Sensoriamento remoto de microondas
Sensoriamento remoto hiperespectral
Sistemas de coleta de dados e telemetria
Sistemas marinhos costeiros
Sistemas sensores: projeto, calibração e avaliação
Sistemas, gerenciamento e política de dados
Solos e umidade do solo
Urbanização
Uso e qualidade da água
VANTs, videografia e alta resolução
Serviços e Tecnologias Espaciais
Inteligência Artificial para Observação da Terra
Biodiversidade e Conservação
Mapeamento Colaborativo
Queimadas e Incêndios Florestais
Sustentabilidade e Meio Ambiente
Idioma
(*)
Português
Espanhol
Inglês
FileName
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