Desenvolvimento de produto mensal em imagens MODIS/MAIAC e avaliação da distribuição de dados nulos na Amazônia

Pietro de Almeida Cândido, Liana Oighenstein Anderson, Yhasmin Mendes de Moura

Resumo


Existe uma forte discussão sobre os métodos e resultados das análises do EVI (Enhanced Vegetation Index), oriundo do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) em estudos da fenologia e de eventos extremos na Amazônia. Esta discussão pauta-se no grande número de dados não aproveitados devido a ocorrência de nuvens na região, assim como nos métodos de correção atmosférica utilizados no produto convencional. O Multi-angle Implementation of Atmospheric Correction (MAIAC), que é um algoritmo de correção dos dados MODIS com uma abordagem baseada no uso de séries temporais foi desenvolvido para melhorar tanto a precisão da detecção de nuvem, como a qualidade da correção atmosférica. Este produto da NASA é distribuído em mosaicos de oito dias. Nesta pesquisa, objetivou-se avaliar a qualidade do produto MODIS/MAIAC 8-dias para a bacia amazônica, e propõe-se uma metodologia de geração de mosaicos mensais, visando aumentar o número de dados de qualidade disponíveis para a área de estudo. Para tanto, foi desenvolvido uma metodologia de geração de mosaicos mensais baseada em análise espacial para detecção de nuvem, recuperação de aerossóis e correção atmosférica para o período de 2000 a 2016. Os resultados desta pesquisa apontam a metodologia de geração de mosaicos mensais diminui de 40% para 15% de dados sem informação. A distribuição dos dados sem informação apresenta uma forte correlação com o regime de chuvas na bacia. A metodologia desenvolvida nesta pesquisa contribuiu para a melhoria na disponibilidade de dados observacionais para Amazônia e potencialmente pode ser transformada em um produto operacional.

Palavras-chave


MODIS; MAIAC; Série Temporal

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