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		<site>mtc-m21d.sid.inpe.br 808</site>
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		<secondarykey>INPE-18809-TDI/3409</secondarykey>
		<citationkey>Petri:2024:EfIlSo</citationkey>
		<title>Efeitos de iluminação solar em atributos espectro-espaciais da constelação planetscope obtidos na Amazônia</title>
		<alternatetitle>Solar illumination effects on spectral-spatial attributes of the planetscope constellation obtained in the Amazon</alternatetitle>
		<course>SER-SRE-DIPGR-INPE-MCTI-GOV-BR</course>
		<year>2024</year>
		<date>2023-12-15</date>
		<thesistype>Tese (Doutorado em Sensoriamento Remoto)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
		<numberofpages>96</numberofpages>
		<numberoffiles>2</numberoffiles>
		<size>6128 KiB</size>
		<author>Petri, Caio Arlanche,</author>
		<committee>Körting, Thales Sehn (presidente),</committee>
		<committee>Galvão, Lenio Soares (orientador),</committee>
		<committee>Aragão, Luiz Eduardo de Oliveira e Cruz de (orientador),</committee>
		<committee>Moura, Yhasmin Mendes,</committee>
		<committee>Breunig, Fábio Marcelo,</committee>
		<e-mailaddress>caioarlanchepetri@gmail.com</e-mailaddress>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>constelações de satélites, iluminação solar, alta resolução espacial, Amazônia, satellite constellations, solar illumination, high spatial resolution, Amazon.</keywords>
		<abstract>Estudos fenológicos da vegetação por sensoriamento remoto orbital na Amazônia são limitados pela pouca disponibilidade de dados multitemporais, com observações de alta resolução espacial regularmente espaçadas no tempo. O recente advento das constelações de satélites poderá suprir parte destas limitações. No entanto, quando a alta resolução espacial é utilizada em estudos de fenologia das florestas tropicais da Amazônia, os efeitos das condições de iluminação solar e do terreno podem ser críticos para a determinação de alguns atributos espaciais e espectrais das imagens. Não há, contudo, estudos que abordem os efeitos de iluminação solar em dados de constelações de satélites obtidos ao nadir na Amazônia. Este trabalho, portanto, teve como objetivo a investigação de efeitos da geometria de iluminação solar em dados de alta resolução espacial obtidos pela constelação PlanetScope (PS) em florestas tropicais da Amazônia. Para isso, utilizaram-se séries temporais, compostas por um total de 493 imagens PS, livres de cobertura nuvens. As imagens foram obtidas entre os anos de 2017 e 2019 sobre 12 áreas de estudo, abrangendo regiões ao norte e ao sul deste bioma. O processo analítico baseou-se na observação da geometria de iluminação solar, durante a aquisição de dados PS na estação seca (Junho a Setembro), e das relações entre ângulos solares com: (i) atributos espectrais de imagens PS, representados por valores de reflectância, índices de vegetação (IVs) (Enhanced Vegetation Index - EVI e Normalized Difference Vegetation Index - NDVI), brilho da vegetação, determinado da análise por componentes principais (ACP) e por frações-sombra extraídas de um modelo linear de mistura espectral {{{(MLME);}}} e (ii) atributos espaciais de imagens PS, representados por métricas de textura Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM). Os resultados mostraram que o aumento no ângulo zenital solar (AZS) e a redução no ângulo azimutal solar (AAS), em direção ao final da estação seca, produziu um incremento consistente na reflectância das quatro bandas do PS, especialmente na banda do infravermelho próximo (IVP). De forma concordante, o brilho da vegetação aumentou de junho para setembro, conforme registrado pelos valores da primeira componente principal (CP1). O EVI, índice mais anisotrópico e fortemente dependente da reflectância do IVP, apresentou valores mais altos em direção a setembro, acompanhando as variações nos ângulos solares. O NDVI, ao contrário, foi pouco correlacionado com estes ângulos. A média da textura GLCM apresentou incremento do início para o final da estação seca, enquanto a variância da textura diminuiu no mesmo período. Foram observadas correlações estatisticamente significantes entre as métricas de textura GLCM e os ângulos solares. O EVI apresentou alta correlação com a média GLCM da textura da banda do IVP do PS, ao contrário do observado para o NDVI. As frações-sombra, resultantes das variações de iluminação entre as copas das árvores e no terreno, diminuíram na direção do final da estação seca. Estas frações foram correlacionadas com o EVI, mas não com o NDVI. Em geral, os resultados destacaram a importância da correção dos efeitos de iluminação solar e, em alguns casos, de iluminação do terreno, se IVs anisotrópicos como o EVI forem utilizados em estudos de fenologia da vegetação com dados de alta resolução espacial do PS. ABSTRACT: Vegetation phenological studies using orbital remote sensing in the Amazon are hampered by the limited availability of high spatial resolution data and the analysis of regularly spaced time series observations. The recent advent of satellite constellations may overcome some of these limitations. However, when high spatial resolution is used in phenology studies of Amazonian tropical forests, the effects of solar and terrain illumination conditions can be important in determining spatial and spectral attributes from images. In this scenario, there are currently no studies addressing the effects of solar illumination on data from satellite constellations obtained at nadir in the Amazon. This work aimed to investigate the effects of solar illumination geometry on high spatial resolution data obtained by the PlanetScope (PS) constellation in tropical forests of the Amazon. A time series from a total of 493 PS cloud-free images was used. The images were obtained between 2017 and 2019 over 12 study areas, covering regions from the north and south of this biome. The analytical process was based on the observation of solar illumination geometry during the acquisition of PS data in the dry season (June to September), and the relationships between solar angles with: (i) spectral attributes of PS images, represented by reflectance values, vegetation indices (VIs) (Enhanced Vegetation Index - EVI and Normalized Difference Vegetation Index - NDVI), vegetation brightness, determined from a principal component analysis (PCA), and shade fractions extracted from a linear spectral mixture model {{{(LSMM);}}} and (ii) spatial attributes of PS images, represented by Gray-Level Co-occurrence Matrix (GLCM) texture metrics. The results showed that the increase in the solar zenith angle (SZA) and the reduction in the solar azimuth angle (SAA), towards the end of the dry season, produced a consistent increase in the reflectance of the four PS bands, especially in the near-infrared band (NIR). Concordantly, vegetation brightness increased from June to September, as recorded by the scores of the first principal component (PC1). The EVI, a more anisotropic index and strongly dependent on NIR reflectance, showed higher values towards September, following variations in solar angles. NDVI, on the contrary, was poorly correlated with these angles. The average GLCM texture increased from the beginning to the end of the dry season, while the texture variance decreased in the same period. Statistically significant correlations were observed between GLCM texture metrics and solar angles. The EVI showed a high correlation with the GLCM average of the PS NIR band texture, contrary to what was observed for the NDVI. Shade fractions, resulting from variations in illumination of tree canopies and terrain, decreased towards the end of the dry season. These fractions were correlated with EVI, but not with NDVI. Overall, the results highlighted the importance of correcting for solar illumination effects, and in some cases terrain illumination, if anisotropic VIs such as EVI are to be used in vegetation phenology studies with high spatial resolution data of PS.</abstract>
		<area>SRE</area>
		<language>pt</language>
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