Uso de Google Earth Engine para minimização automática de incertezas causadas por alta cobertura de nuvens em série histórica de NDVI

Código

XVISRHNE0096

Autores

Cinthia Maria de Abreu Claudino, JAQUELINE VÍGOLO COUTINHO, Filipe Carvalho Lemos, VICTOR HUGO RABELO COELHO, Cristiano das Neves Almeida, Ana Claudia Villar e Luna Gusmão, GUILLAUME F. BERTRAND

Tema

9. Geoprocessamento e sensoriamento remoto aplicado a Recursos Hídricos

Resumo

O NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) é um índice amplamente utilizado para aplicações hidrológicas e sua estimativa pode ser realizada a partir de dados de sensoriamento remoto, como os dos sensores MODIS. Contudo, existem desafios quanto à disponibilidade e qualidade desses dados, como a interferência por cobertura de nuvens. Este estudo objetiva minimizar essa interferência, automaticamente na plataforma Google Earth Engine (GEE), numa série temporal de NDVI de 19 anos. Para isso, foram selecionados os pixels com maiores valores, de todas as imagens MOD e MYD disponíveis de cada mês, admitindo que estariam livres de nuvens e que o índice permanece constante no mês. Variações de NDVI foram obtidas na região do Rio Gramame e Baixo Paraíba que se destaca socioeconomicamente no Nordeste Brasileiro e apresenta grande incidência de nuvens. Essa seleção minimizou os ruídos causados pelas nuvens acarretando o aumento nas classes com valores baixos (próximos a 0) e as com valores altos (próximos a 0,8), distinguindo melhor o vigor da vegetação. Ainda, observou-se uma variação temporal dos valores de NDVI relacionada ao regime pluviométrico. Portanto, essa metodologia pode ser amplamente aplicada na composição de imagens de satélite, com redução da interferência de nuvens, automaticamente no GEE.