Renata dos Santos Cardoso Mestranda em Geografia da Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP, campus de

Presidente Prudente-SP. E-mail: renatacardoso16@gmail.com

Margarete Cristiane de Costa Trindade Amorim

Profa. Dra. do curso de Graduação e de Pós-Graduação em Geografia da Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP, campus de Presidente Prudente-SP.

E-mail: mccta@fct.unesp.br

AVALIAÇÃO DOS ÍNDICES NDVI, NDBI E NDWI COMO FERRAMENTAS

AO MAPEAMENTO DO USO E COBERTURA DA TERRA

INTRODUÇÃO

As técnicas de sensoriamento remoto são cada vez mais utilizadas nas análises

ambientais, pois compreendem procedimentos capazes de gerar mapas e produtos finais

com rico conteúdo, associado a vários elementos e temas. As imagens obtidas através

dessas técnicas proporcionam uma visão de conjunto multitemporal dos ambientes e sua

transformação, destacando impactos causados por fenômenos naturais e antrópicos ou

outras alterações na superfície da terra (FLORENZANO, 2005).

Conforme indicam estudos aplicados sobre sensoriamento remoto (WENG;

QUATTROCHI, 2006; MELESSE et al., 2007), a maioria dos trabalhos realizados nas

últimas décadas têm focado os ambientes naturais, sendo que a aplicação dessas

tecnologias nas áreas urbanas são relativamente recentes. Com o advento de imagens

de média e alta resolução e técnicas mais robustas, o sensoriamento remoto tem

ganhado o interesse na comunidade acadêmica e sido muito utilizado para mapear os

tipos de uso e cobertura da terra e para a detecção dos elementos que compõem o espaço

intraurbano urbano.

No caso do mapeamento do uso e da cobertura da terra, as imagens de satélite

permitem adquirir e explorar alguns dados e informações para a análise de qualidade

ambiental, que podem subsidiar o planejamento e a gestão territorial. Sendo que o nível

de detalhe e a precisão obtida dependerão das características dos sensores orbitais, das

técnicas utilizadas no processamento das imagens, além do conhecimento da área de

estudo.

Muitas vezes o processamento das imagens e sua conversão em mapas temáticos

através de interpretação manual ou classificação multiespectral consiste em um trabalho

demorado e com baixa precisão. Isso porque o avanço das técnicas de sensoriamento

remoto tem proporcionado uma grande quantidade de informação obtida por sensores

orbitais, e quando se trata de áreas urbanas a diversidade de alvos implica em confusões

espectrais que diminuem a consistência do produto cartográfico com a realidade (XU,

2007; ZHA et al., 2003).

Em contrapartida, para automatizar o processo de mapeamento da superfície

terrestre a partir da resposta espectral única dos diferentes alvos a uma determinada

região do espectro eletromagnético, combinações apropriadas entre as bandas das

imagens de satélite têm servido de base ao desenvolvimento de um conjunto de índices

radiométricos que procuram discriminar os principais tipos de uso e cobertura da terra

(ZHA et al., 2003; PINHEIRO; LARANJEIRA, 2013).

Os índices radiométricos são medidas capazes de identificar e realçar em

imagens de satélites determinados tipos de informações, tais como áreas edificadas,

cobertura vegetal, cursos d’água, solo exposto, entre outros, além de a normalização

contribuir na redução de ruídos e efeitos de iluminação (FRANÇA et al., 2012).

Nesse sentido, esse estudo teve como objetivo analisar a aplicação dos índices

NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDBI (Normalized Difference Built-

up Index) e NDWI (Normalized Difference Water Index) na detecção de alvos como

água, edificações, vegetação e solo exposto na imagem do sensor OLI do satélite

Landsat 8 de 9 de novembro de 2013 (órbita/ponto – 222/075), em Presidente

Prudente/SP.

ÁREA DE ESTUDO

O município de Presidente Prudente está localizado no extremo oeste do estado

de São Paulo (Figura 1), entre os paralelos de 22º 07’ de latitude sul e 51º 23’ de

longitude oeste, com área urbana de aproximadamente 60 km² e população estimada de

218.960 habitantes (IBGE, 2013).

Desde o processo de povoamento da região, entre o final do século XIX e início

do XX, com a vinda de mineiros e de desbravadores, o oeste paulista tem sofrido

grandes transformações na paisagem. A ocupação por cafeicultores, a construção de

ferrovias, e até a ação de grileiros e especuladores imobiliários contribuiu para a

supressão da cobertura vegetal natural e sua substituição por culturas e pastagens

(BOIN, 2000).

Figura 1 - Localização da área de estudo. Fonte: Imagem do sensor OLI do Landsat 8 de 9 de novembro de 2013.

Malhas digitais do IBGE.

Com relação ao cenário atual de Presidente Prudente, resultado de um processo

de urbanização no qual o planejamento ineficaz impulsionou a ocupação das áreas

periféricas e de baixo custo, tem-se um perfil urbano caracterizado por alta densidade de

construções e baixo índice de cobertura vegetal arbórea, associados aos lotes

majoritariamente pequenos e impermeabilizados dos bairros residenciais populares.

Por sua vez, as áreas não urbanizadas dentro do perímetro urbano e até mesmo a

área rural no entorno do município são constituídas majoritariamente por vegetação

rasteira e resquícios de vegetação arbórea próximos aos fundos de vale e cursos d’água.

Além disso, em muitas propriedades rurais são desenvolvidas atividades de cultivos

temporários ou a pecuária, sendo que em decorrência dos ciclos fenológicos ou do

pisoteio do gado, é possível identificar áreas com solos expostos ao longo do ano.

PROCEDIMENTOS DA PESQUISA

As imagens orbitais utilizadas para o cálculo dos índices radiométricos são do

satélite Landsat 8, lançado no dia 11 de fevereiro de 2013 pela NASA. Sua passagem na

linha do equador ocorre às 10h, com diferença de 15 minutos para mais ou para menos e

resolução temporal de 16 dias (USGS, 2013).

O Landsat 8 opera com dois sensores imageadores: o Operational Land Imager

(OLI), com nove bandas espectrais incluindo a banda pancromática, e o Thermal

Infrared Sensor (TIRS) com resolução espacial original de 100 metros, processadas e

disponibilizadas em 30 metros para coincidir com as demais bandas multiespectrais do

sistema imageador OLI (Tabela 1).

Tabela 1 - Características gerais dos sensores OLI e TIRS do Landsat 8

Bandas Comprimentos de ondas (µm)

Resolução Espacial (m)

Banda 1 - Ultra-Azul 0.43 - 0.45 30

Banda 2 - Azul 0.450 - 0.51 30

Banda 3 - Verde 0.53 - 0.59 30

Banda 4 - Vermelho 0.64 - 0.67 30

Banda 5 - Infravermelho Próximo 0.85 - 0.88 30

Banda 6 - Infravermelho Médio/SWIR 1.57 - 1.65 30

Banda 7 - Infravermelho Médio/SWIR 2.11 - 2.29 30

Banda 8 - Pancromática 0.50 - 0.68 15

Banda 9 - Cirrus 1.36 - 1.38 30

Banda 10 - Infravermelho Termal/TIRS 1 10.6 - 11.19 100 m - tratada e

disponibilizada com pixel de 30 m

Banda 11 - Infravermelho Termal/TIRS 2 11.5 - 12.51 100 m - tratada e

disponibilizada com pixel de 30 m

Fonte: Adaptado de USGS (2013).

Para aprimorar as informações do sensor OLI, realizou-se a operação de fusão de

imagens no software ENVI, que combina a banda pancromática (resolução espacial de

15 m) com as bandas multiespectrais (resolução espacial de 30 m) para sintetizar uma

nova imagem com melhor resolução espacial do que a imagem multiespectral original.

Em seguida, através de uma composição falsa cor com as bandas R(4) G(3) B(2)

foi possível visualizar a melhoria da nitidez na imagem fusionada em relação à

composição sem o pré-processamento, na qual podem ser identificados os contornos dos

pixels e menor detalhamento das feições terrestres existentes na área (Figura 2).

Figura 2 - Composição R(4)G(3)B(2) sem fusão (a) e fusionada (b).

Fonte: Fonte: Imagem do sensor OLI do Landsat 8 de 9 de novembro de 2013.

Após esses procedimentos foram calculados os índices NDVI (utilizado para

destacar a vegetação através da refletância no infravermelho próximo e a refletância no

vermelho), NDBI (utilizado para mapear áreas urbanas por meio da reflectância no

infravermelho próximo e a reflectância no infravermelho médio) e NDWI (desenvolvido

para realçar corpos de água a partir da reflectância no infravermelho próximo e da

reflectância na faixa do verde).

O princípio do NDVI está relacionado à absorção da radiação na região espectral

do vermelho pelas clorofilas presentes nas células vegetais e ao espalhamento ou

reflectância pelas folhas da radiação na região do infravermelho próximo. Entretanto, a

cobertura vegetal com estresse hídrico tende a absorver menos radiação solar, o que

aumenta sua reflectância no espectro visível e a maior absorção no infravermelho

próximo (POELKING et al., 2007; SARTORI et al., 2009).

Sendo assim, o índice de vegetação é calculado da seguinte maneira:

NDVI = (IVP - V) / (IVP + V) (1)

Os resultados da operação (1) apresentarão valores negativos próximos a -1,

correspondentes à presença de vegetação com características de estresse hídrico, corpos

d’água, solo exposto ou áreas construídas e impermeabilizadas, e valores positivos de

até +1 relacionados à vegetação saudável.

O índice NDBI foi desenvolvido para identificar áreas urbanas e construídas

com base no incremento de resposta espectral das áreas construídas entre as bandas do

infravermelho próximo e infravermelho médio (FRANÇA et al., 2012; XU, 2007; ZHA

et al., 2003). Através da equação (2) são obtidos valores entre -1 e +1, sendo que os

valores positivos se referem às áreas edificadas.

NDBI = (MIR - NIR) / (MIR + NIR) (2)

O NDWI foi obtido conforme sugerido por França et al. (2012), segundo os

quais o índice é calculado através da reflectância do verde e infravermelho próximo e

pode ser utilizado para estimar o teor de umidade na vegetação, bem como para destacar

os corpos d’água presentes na imagem.

NDWI = (VD – IVP) / (VD + IVP) (3)

A seleção destes comprimentos de onda maximiza as propriedades de

reflectância da água, isto é, maximiza a reflectância típica da água, usando

comprimentos de onda verdes; minimiza a baixa reflexão de IVP pelos recursos

hídricos; e maximiza a alta reflexão de IVP pela vegetação e características do solo.

Assim, os resultados desta equação são água com valores positivos, enquanto o solo e a

vegetação apresentam valores negativos ou zero (MCFEETERS, 1996; XU, 2007;

HERBEI; DRAGOMIR, 2012).

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Os índices radiométricos NDVI, NDBI e NDWI (Figura 3) foram obtidos

através de operações matemáticas com a combinação de bandas específicas, nas quais

certos comprimentos de onda do espectro eletromagnético são absorvidos e outros são

refletidos, de modo a destacar o alvo desejado.

No que se refere ao NDVI, em geral, quando há mais radiação refletida em

comprimentos de onda do infravermelho próximo do que em comprimentos de onda

visíveis, é provável que a vegetação seja densa e contenha algum tipo de floresta. Por

outro lado, se há pouca diferença na intensidade da reflectância entre comprimentos de

onda visíveis e no infravermelho próximo, a vegetação pode ser escassa e,

provavelmente, constituída por pastagens (WEIER; HERRING, 2000).

O cálculo do NDVI para Presidente Prudente resultou em valores entre -1 e +1,

sendo que a ausência de folhas verdes correspondeu a um valor próximo de zero, e

valores perto de +1 com coloração branca indicaram maior densidade de vegetação

arbórea. Já a água, por apresentar maior reflectância na região do verde do que na do

infravermelho próximo, apareceu na imagem com valores negativos, próximos a -1.

O NDBI proposto é capaz de servir como uma alternativa interessante para o

mapeamento rápido e objetivo de áreas construídas. Por outro lado, seu desempenho

pode ser negativamente afetado pela presença de outros usos do solo cuja refletância

varia sazonalmente (PINHEIRO; LARANJEIRA, 2013; ZHA et al., 2003).

Isto pode ser verificado nos solos destinados à agricultura ou implantação de

novos loteamentos, pois quando descobertos apresentam uma resposta espectral similar

à das áreas construídas. Esse foi o caso das áreas com solo exposto no extremo norte de

Presidente Prudente, que apresentaram tonalidades mais claras e valores positivos

próximos a +1, semelhantes às áreas edificadas da malha urbana.

Figura 3 - Índices NDVI, NDBI e NDWI de Presidente Prudente-SP.

Fonte: Imagem do sensor OLI do Landsat 8 de 9 de novembro de 2013.

Apesar da capacidade em destacar e delimitar cursos d’água, cujos valores

chegam a +1 e coloração branca, o NDWI não remove completamente os efeitos da

reflectância de fundo do solo. Além disso, a informação extraída da água pode ser

muitas vezes confundida com áreas construídas, apresentando valores positivos na

imagem derivada do NDWI (GAO, 1996; XU, 2007).

As assinaturas espectrais da área urbana e de solo exposto na faixa do verde e do

infravermelho próximo observados na Figura 3 foram semelhantes com as de água, ou

seja, ambos refletiram mais radiação no comprimento de onda verde do que na do

infravermelho próximo. Consequentemente, o cálculo do NDWI também produziu um

valor positivo para a urbana, assim como para a água.

Com base nos produtos cartográficos obtidos através do cálculo dos índices

radiométricos, foi gerada a composição RGB, onde R = NDBI, G = NDVI e B = NDWI,

que serviu como ferramenta na obtenção de contrastes mais interessantes na

identificação das classes de uso e cobertura da terra: áreas construídas, solo exposto,

vegetação arbórea, vegetação rasteira, cultivos, áreas de pastagem e água (Figura 4).

Figura 4 - Mapa temático da composição dos índices R (NDBI) G (NDVI) B (NDWI). Fonte: Imagem do sensor OLI do Landsat 8 de 9 de novembro de 2013.

Elaboração: Cardoso (2014).

No entanto, identificou-se uma limitação em relação ao comportamento

espectral de alguns alvos nessa associação dos canais aos índices na composição

colorida. Os solos expostos foram confundidos com as áreas construídas, sendo que não

foi possível distinguir as áreas de pastagem das áreas destinadas aos cultivos, o que

levou à junção desses alvos em uma só classe.

CONSIDERAÇÕES FINAIS Os resultados e discussões apresentados se referem à temática de sensoriamento

remoto abordada na pesquisa em andamento financiada pela FAPESP, intitulada

“Classificação de potenciais unidades climáticas em Presidente Prudente”. Assim,

apesar de a aplicação dos índices NDVI, NDBI e NDWI na imagem do satélite Landsat

8 apresentar algumas confusões entre alvos com comportamento espectral semelhantes,

houve correspondência significativa com os alvos destacados por cada índice.

A composição RGB (R→NDBI, G→NDVI, B→NDWI) também demonstrou

vantagem para o mapeamento temático automatizado quando se trabalha com áreas

urbanas e periurbanas. Todavia, destaca-se a necessidade de refinamento do mapa

temático de uso e cobertura da terra, pois a qualidade radiométrica da imagem pode

influenciar na identificação e delimitação precisa de alguns alvos.

REFERENCIAS

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