@Article{FranciscoRuiAlmGruAnj:2020:AnImCo,
               author = "Francisco, Cristiane Nunes and Ruiz, Paulo Roberto da Silva and 
                         Almeida, Cl{\'a}udia Maria de and Gruber, Nina Cardoso and Anjos, 
                         Camila Souza dos",
          affiliation = "{Universidade Federal Fluminense (UFF)} and {Instituto Nacional de 
                         Pesquisas Espaciais (INPE)} and {Instituto Nacional de Pesquisas 
                         Espaciais (INPE)} and {Universidade Federal Fluminense (UFF)} and 
                         {Instituto Federal de Ci{\^e}ncia e Tecnologia do Sul de Minas 
                         Gerais (IFSULMINAS)}",
                title = "An{\'a}lise do impacto da corre{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica 
                         no c{\'a}lculo do {\'{\i}}ndice de vegeta{\c{c}}{\~a}o por 
                         diferen{\c{c}}a normalizada a partir de imagem Landsat 8/OLI",
              journal = "Revista Brasileira de Geografia F{\'{\i}}sica",
                 year = "2020",
               volume = "13",
               number = "1",
                pages = "76--86",
             keywords = "sensoriamento remoto, floresta urbana, corre{\c{c}}{\~a}o 
                         atmosf{\'e}rica, remote sensing, urban forest, atmospheric 
                         correction.",
             abstract = "As opera{\c{c}}{\~o}es aritm{\'e}ticas efetuadas entre bandas 
                         espectrais de imagens de sensoriamento remoto necessitam de 
                         corre{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica para eliminar os efeitos 
                         atmosf{\'e}ricos na resposta espectral dos alvos, pois os 
                         n{\'u}meros digitais n{\~a}o apresentam escala equivalente em 
                         todas as bandas. {\'{\I}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o, 
                         calculados com base em opera{\c{c}}{\~o}es aritm{\'e}ticas, 
                         al{\'e}m de caracterizarem a vegeta{\c{c}}{\~a}o, minimizam os 
                         efeitos da ilumina{\c{c}}{\~a}o da cena causados pela 
                         topografia. Com o objetivo de analisar a efic{\'a}cia da 
                         corre{\c{c}}{\~a}o atmosf{\'e}rica no c{\'a}lculo de 
                         {\'{\i}}ndices de vegeta{\c{c}}{\~a}o, este trabalho comparou 
                         os {\'{\I}}ndices de Vegeta{\c{c}}{\~a}o por Diferen{\c{c}}a 
                         Normalizada (Normalized Difference Vegetation Index - NDVI), 
                         calculados com base em imagens corrigidas e n{\~a}o corrigidas de 
                         um recorte de uma cena Landsat 8/OLI situado na cidade do Rio de 
                         Janeiro, Brasil. Os resultados mostraram que o NDVI calculado pela 
                         reflect{\^a}ncia, ou seja, imagem corrigida, apresentou o melhor 
                         resultado, devido {\`a} maior discrimina{\c{c}}{\~a}o das 
                         classes de vegeta{\c{c}}{\~a}o e de corpos d'{\'a}gua na 
                         imagem, bem como {\`a} minimiza{\c{c}}{\~a}o do efeito 
                         topogr{\'a}fico nos valores dos {\'{\i}}ndices de 
                         vegeta{\c{c}}{\~a}o. ABSTRACT: The image arithmetic operations 
                         must be executed on previously atmospherically corrected bands, 
                         since the digital numbers do not present equivalent scales in all 
                         bands. Vegetation indices, calculated by means of arithmetic 
                         operations, are meant for both targets characterization and the 
                         minimization of illumination effects caused by the topography. 
                         With the purpose to analyze the efficacy of atmospheric correction 
                         in the calculation of vegetation indices with respect to the 
                         mitigation of atmospheric and topographic effects on the targets 
                         spectral response, this paper compared the NDVI (Normalized 
                         Difference Vegetation Index) calculated using corrected and 
                         uncorrected images related to an inset of a Landsat 8 OLI scene 
                         from Rio de Janeiro, Brazil. The result showed that NDVI 
                         calculated from reflectance values, i.e, corrected images, 
                         presented the best results due to a greater number of vegetation 
                         patches and water bodies classes that could be discriminated in 
                         the image, as well the mitigation of the topographic effect in the 
                         vegetation indices values.",
                 issn = "1984-2295",
             language = "en",
           targetfile = "francisco-analise.pdf",
        urlaccessdate = "16 maio 2024"
}