MAPEAMENTO DE CLASSES INTRAURBANAS NO MUNICÍPIO DE CARAGUATATUBA (SP) UTILIZANDO IMAGENS LANDSAT-5 TM E IMAGEM NDBI

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1 MAPEAMENTO DE CLASSES INTRAURBANAS NO MUNICÍPIO DE CARAGUATATUBA (SP) UTILIZANDO IMAGENS LANDSAT-5 TM E IMAGEM NDBI 1702 Bruna Lahos de Jesus Bacic Geografia Bacharelado Universidade Federal de Alfenas Fernando Shinji Kawakubo Universidade Federal de Alfenas Resumo O sensoriamento remoto constitui numa tecnologia valiosa no apoio ao planejamento urbano. Com as imagens do satélite Landsat TM (Thematic Mapper), é possível distinguir os tipos de cobertura de vegetação, agricultura, solo exposto, estradas etc. Em estudos urbanos, as aplicações mais comuns são direcionadas à detecção do crescimento da mancha urbana. Aplicações voltadas para estudos intraurbanos são menos comuns em razão da limitação da resolução espacial do sistema (30 metros nas bandas reflectidas). O presente trabalho tem como avaliar o potencial das imagens Landsat-5 Thematic Mapper e a utilização da imagem NDBI (Normalized Density Building Index) na classificação digital de classes intraurbanas. O trabalho parte do princípio que é possível melhorar o desempenho da classificação digital de classes intraurbanas incorporando na classificação imagens que realçam as dissimilaridades espectrais entre classes que apresentam frequentes confusões espectrais. A área de estudo corresponde a mancha urbana de Caraguatatuba, litoral norte do Estado de São Paulo. Palavras-chave: NDBI; NDVI; Expansão urbana; EIXO 13 - Sensoriamento remoto e mudanças da paisagem

2 MATERIAIS E MÉTODO Foram utilizadas para a realização do presente trabalho imagens refletidas do satélite landat-5 TM correspondente as bandas 1 (0,45-0,42µm), 2 (0,52-0,60 µm), 3 (0,63-0,69 µm), 4 (0,76-0,90 µm), 5 (1,55-1,75 µm) e 7 (2,08-2,35 µm) adquiridas no dia 22/06/1984 correspondentes à orbita 218 e Ponto 76. Inicialmente as imagens foram corrigidas geometricamente utilizando como referência pontos de controle identificados na imagem e na base cartográfica. Após a identificação de 23 pontos de controle bem distribuídos ao longo de toda a área de estudo, o erro de ajuste do georreferenciamento alcançado foi de 0.5 pixel. Em seguida, as imagens foram reamostradas com o interpolador vizinho mais próximo. Zha et al. (2010) propuseram o NDBI ou em português, Índice Normalizado de Diferença de áreas construídas. Este índice é baseado no incremento do número digital das áreas construídas nos intervalos da banda 4 e 5 do TM. Para a construção do NDBI a seguinte formula é utilizada: NDBI = (TM5 TM4) / (TM5 + TM4). Onde: TM4 = banda do infravermelho próximo TM5 = banda do infravermelho médio. O NDBI pode ainda ser melhorado subtraindo a imagem NDBI pelo o índice de vegetação pela diferença normalizada NDVI que é construída utilizando a fórmula: NDVI = (TM4-TM3)/(TM4+TM3) A imagem NDBI realçada com o NDVI é ilustrada na figura 1. No centro da imagem localiza-se á área central de Caraguatatuba e na porção ao sul a área de expansão urbana do município. 1703

3 1704 Figura 1. Imagem NDBI realçada com o NDVI. Oito classes forma amostradas na classificação: área de prédios, bairro arborizado, bairro adensado, favela, pasto verde, pasto seco, água e floresta. A figura 3 ilustra a distribuição das classes amostradas. O gráfico de valores de brilho é capaz de mostrar como cada alvo se comporta em relação á determinada banda, mostrando que a imagem NDBI distingue melhor os alvos urbanos das demais bandas. Figura 2: Gráfico dos valores de brilho dos objetos de acordo com as bandas do Landsat 5 TM e NDBI.

4 Para analisar a influencia da imagem NDBI na classificação, duas classificações foram realizadas. A primeira utilizando as seis bandas refletivas e a segunda, utilizando o mesmo conjunto de bandas com as respectivas amostras mais a banda NDBI. O resultado pode ser observado na figura 4. Conforme pode ser observado, há diferenças significativas nas duas classificações, o que mostra a influência da imagem NDBI na classificação a separação da área urbana Figura 3: Classificação com as bandas TM1 a TM7

5 1706 Figura 4: Classificação TM1 a TM7 e NDBI REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS FERRARI JÚNIOR, José Carlos. Limites e Potencialidades do Planejamento urbano: Uma discussão sobre os pilares e aspectos recentes da organização espacial das cidades brasileiras. Estudos Geográficos, Rio Claro, 2(1):15-28, junho GAMON, John A., FIELD, Christopher B., GOULDEN, M. L., GRIFFIN, K.L., HARTLEY, A. E. JOEL, G., PEÑUELAS, J., VALENTINI, R. Relationship between NDVI, Canopy structure, and photosynthesis in three Californian vegetation types. Ecological Applications, 5(1), p HE, Chuyang; SHI, Peijun; XIE, D; ZHAO, Y. Improving the normalized difference built-up index to map urban built-up areas using a semiautomatic segmentation approach. Remote Sensing Letters, 1: 4, , First published on: 26 April KAWAKUBO, Fernando Shinji ; MORATO, Rúbia G. ; LUCHIARI, Ailton. Use of fraction imagery, segmentation and masking techniques to classify land-use and landcover types in the Brazilian Amazon. International Journal of Remote Sensing (Print), JCR, v. 34, p , MORATO, Rúbia Gomes; KAWAKUBO, FERNANDO S.; MARTINES, M. R. Efeito do padrão de distribuição dos pontos de interpolação do NDBI. Anais VIII

6 Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil, INPE, p , abril

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