@MastersThesis{Fuckner:2007:ApImAS,
author = "Fuckner, Marcus Andre",
title = "Aplica{\c{c}}{\~a}o de imagens ASTER no estudo do ambiente
urbano de S{\~a}o Paulo e Rio de Janeiro",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2007",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2007-10-03",
keywords = "ASTER, S{\~a}o Paulo, Rio de Janeiro, modelo digital de
eleva{\c{c}}{\~a}o, ilha urbana de calor, MESMA, qualidade do
ar, uso do solo, digital elevation model, urban heat island, air
quality, land use.",
abstract = "Imagens de sensoriamento remoto constituem a base de dados para
estudos urbanos, envolvendo elementos f{\'{\i}}sicos,
biol{\'o}gicos e antr{\'o}picos do ambiente. O objetivo deste
trabalho foi explorar o potencial de aplica{\c{c}}{\~a}o de
imagens ASTER/Terra no estudo ambiental de um setor de duas
regi{\~o}es metropolitanas: S{\~a}o Paulo (SP) e Rio de Janeiro
(RJ), os maiores aglomerados urbanos do Brasil. Avaliou-se o uso
dos algoritmos FLAASH, ISAC, AsterDTM e VIPER Tools no
processamento de imagens de duas datas de cada {\'a}rea de
estudo. As t{\'e}cnicas e formas de an{\'a}lise dos resultados
adotadas se mostraram vi{\'a}veis para estudos de mesoescala e
para a gera{\c{c}}{\~a}o de subs{\'{\i}}dios ao Planejamento
Urbano e Regional. Foram gerados modelos digitais de
eleva{\c{c}}{\~a}o (MDE) e imagens de reflect{\^a}ncia e de
temperatura (aparente e da superf{\'{\i}}cie), aplicaram-se
modelos de mistura espectral e analisou-se a
correla{\c{c}}{\~a}o de dados das imagens com dados de
polui{\c{c}}{\~a}o do ar. Os MDEs obtidos apresentaram alta
correla{\c{c}}{\~a}o com o mapa topogr{\'a}fico de
refer{\^e}ncia, entretanto, foi necess{\'a}rio o ajuste dos
resultados, pois seus valores foram em m{\'e}dia 20 m inferiores
aos de refer{\^e}ncia. A agrega{\c{c}}{\~a}o de dados SRTM ao
processamento se mostrou outra possibilidade fact{\'{\i}}vel
para minimizar estes erros. Atrav{\'e}s das imagens de
temperatura foi poss{\'{\i}}vel detectar a presen{\c{c}}a tanto
de ilhas de calor quanto de {"}ilhas de frio{"} no espa{\c{c}}o
intra-urbano, considerando os dois m{\'e}todos utilizados:
Normaliza{\c{c}}{\~a}o da Emissividade e Banda de
Refer{\^e}ncia. Para decompor a mistura espectral das imagens
atrav{\'e}s de um Modelo de M{\'u}ltiplos Componentes (MESMA),
foram selecionados espectros representativos das categorias
Vegeta{\c{c}}{\~a}o, Superf{\'{\i}}cies Imperme{\'a}veis e
Solo (V-I-S). As imagens-fra{\c{c}}{\~a}o vegeta{\c{c}}{\~a}o
obtidas foram semelhantes ao inverso das
imagens-fra{\c{c}}{\~a}o de superf{\'{\i}}cies
imperme{\'a}veis e solo, que foram agrupados devido {\`a}
confus{\~a}o espectral. Foi necess{\'a}ria a
constru{\c{c}}{\~a}o de bibliotecas espectrais
espec{\'{\i}}ficas para cada {\'a}rea e data com criteriosa
sele{\c{c}}{\~a}o de componentes. Divergindo dos resultados
apresentados na bibliografia, n{\~a}o foi verificada alta
correla{\c{c}}{\~a}o entre a concentra{\c{c}}{\~a}o de
material particulado e os dados das imagens. Isto pode ser
justificado pela baixa densidade de esta{\c{c}}{\~o}es de
monitoramento da qualidade do ar, por sua localiza{\c{c}}{\~a}o
inadequada, ou por particularidades das imagens de sensores
remotos. Ap{\'o}s a obten{\c{c}}{\~a}o destes resultados foram
selecionados planos de informa{\c{c}}{\~a}o (classes de uso e
ocupa{\c{c}}{\~a}o do solo) de mapas da Empresa Paulista de
Planejamento Metropolitano S/A e da Secretaria de Meio Ambiente do
Rio de Janeiro. Foi analisado o comportamento da m{\'e}dia e do
desvio padr{\~a}o da altitude, temperatura e fra{\c{c}}{\~o}es
mapeadas por classe, bem como realizada uma an{\'a}lise integrada
dos resultados atrav{\'e}s do {\'{\i}}ndice de
correla{\c{c}}{\~a}o. A an{\'a}lise mostrou que a altitude, as
fra{\c{c}}{\~o}es mapeadas e o uso do solo influenciam a
temperatura da superf{\'{\i}}cie. Os resultados por classe
indicaram um aquecimento de 3 a 4°C em S{\~a}o Paulo e de 6°C no
Rio de Janeiro. Para a maioria dos casos, o sentido da
correla{\c{c}}{\~a}o e o ranking por classe permaneceram
inalterados, o que permitiu concluir que a rela{\c{c}}{\~a}o
entre as vari{\'a}veis se mant{\'e}m. ABSTRACT: Remote Sensing
images are a database for urban studies involving physical,
biological and human elements of the environment. The objective of
this study is to explore Terra/ASTER images applied to an
environmental study of a sector from two Metropolitan Regions: Sao
Paulo (SP) and Rio de Janeiro (RJ), the largest urban areas of
Brazil. The FLAASH, ISAC, AsterDTM and VIPER Tools algorithms were
evaluated for the processing of study area images in two different
dates. The techniques used and the analysis of results are an
important contribution to urban medium scale studies and to
regional and urban planning. The Digital Elevation Model (DEM),
top of the atmosphere and surface reflectance, and brightness and
surface temperature images were obtained. The spectral mixture
model was applied and the correlation between spectral data and
air pollution data were analyzed. The DEM obtained showed high
correlation with the topographic reference map. However, it was
necessary to make adjustments to the results obtained because
there were 20 meters less than the reference data. Another
possibility for correction of this problem was integration with
SRTM data. From the temperature images, using both methods
(Emissivity Normalization and Reference Channel), it was possible
to detect the urban heat islands as well {"}urban cold islands{"}.
In order to unmix the spectral data, the Multiple Endmember
Spectral Mixture Model (MESMA) was used. To perform this unmixing,
the representative spectra of the following categories were
selected: vegetation, impervious surfaces and soil (V-I-S). The
vegetation fraction images are similar to inverse the impervious
surface and soil fraction images. Due to this spectral confusion,
impervious surface and soil were grouped together. In this sense,
it is necessary for each study area and date to set up specific
spectral libraries. In contrast to the results obtained in other
studies, the correlation between spectral data and particulate
matter was not high. The low density of the automatic air quality
monitoring stations, their inadequate localization, and the remote
sensing image characteristics can explain this result. The layers
of the land cover/land use, along with information obtained from
reference maps made by the Metropolitan Planning Agency (SP) and
the Municipal Environment Agency (RJ), were selected. The mean and
the standard deviation of the altitude, temperature and physical
fractions mapped per class were analyzed. The integrated analysis
of the results was carried out using a correlation index. This
analysis showed that the temperature was influenced by altitude,
the fractions mapped and the land use. The results obtained per
class showed warming around 3 to 4°C in Sao Paulo, and 6°C in Rio
de Janeiro. In most cases the correlation and the ranking per
class did not change. We concluded that the relation among
variables is stable.",
committee = "Almeida, Cl{\'a}udia Maria de (presidente) and Moraes, Elisabete
Caria (orientadora) and Florenzano, Teresa Gallotti (orientadora)
and Cruz, Carla Bernadete Madureira and Souza Filho, Carlos
Roberto de",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "ASTER image application in the urban environmental study of
S{\~a}o Paulo and Rio de Janeiro",
language = "pt",
pages = "230",
ibi = "6qtX3pFwXQZGivnK2Y/T97RK",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/T97RK",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "15 jun. 2024"
}