Efeitos da geometria de iluminação do terreno sobre índices hiperespectrais de vegetação: implicações para análise fenológica de fitofisionomias no bioma Cerrado

Abstract

O Cerrado brasileiro é a savana mais rica do mundo e desempenha papel importante nos ciclos biogeoquímicos regionais e globais. Assim, o monitoramento de sua fenologia é fundamental e deve ser aumentado com a disponibilidade de novos dados hiperespectrais obtidos a partir do espaço. Dessa forma, este estudo visou analisar a sensibilidade de nove índices hiperespectrais de vegetação aos efeitos da geometria de iluminação do terreno para seis fitofisionomias em áreas declivosas no Cerrado brasileiro, utiilizando dados Hyperion adquiridos durante as estações chuvosa (Fevereiro) e seca (Agosto) do ano de 2010. Esses dados foram pré-processados, com posterior aplicação da correção topográfica C-correction. Foram calculadas as diferenças estatísticas (teste de Wilcoxon, diferença relativa) e a magnitude do efeito da geometria de iluminação sobre bandas e índices, tanto antes como após a correção topográfica para ambas as datas, por fitofisionomia. Os resultados mostraram que, de maneira geral, os índices mais influenciados pela geometria de iluminação do terreno são o Enhanced Vegetation Index (EVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Anthocyanin Reflectance Index (ARI), Photochemical Reflectance Index (PRI) e Plant Senescence Reflectance Index (PSRI). Já os menos influenciados são os índices biofísicos Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) e Simple Ratio (SR). A análise fenológica das fitofisionomias do Cerrado também é influenciada pela correção topográfica. Contudo, foi observado que as magnitudes dos efeitos de iluminação do terreno variam entre as diferentes fisionomias do bioma, não apresentando qualquer padrão. Com esse trabalho foi possível analisar a variação sazonal em resposta espectral de fisionomias savânicas a florestais, bem como indicar correção topográfica de dados hiperespectrais orbitais para o monitoramento de áreas declivosas do bioma Cerrado. Palavras-chave: Sensoriamento Remoto. Vegetação – Mapeamento. Fenologia.The Brazilian Cerrado is the richest savanna in the world and plays an important role in regional and global biogeochemical cycles. Thus, monitoring its phenology is essential and should be increased with the availability of new hyperspectral data obtained from space. Therefore, this study aimed to analyze the sensitivity of nine hyperspectral vegetation indices to the effects of terrain illumination geometry for six phytophysiognomies in sloping areas of the Brazilian Cerrado, using Hyperion data acquired during the rainy (February) and dry (August) seasons of 2010. These data were pre-processed, with subsequent application of the topographic C-correction. Statistical differences were calculated (Wilcoxon test, relative difference) and the magnitude of the effect of lighting geometry on bands and indices, both before and after topographic correction for both dates, by phytophysiognomy. The results showed that, in general, the indices most influenced by the terrain illumination geometry are the Enhanced Vegetation Index (EVI), Normalized Difference Water Index (NDWI), Anthocyanin Reflectance Index (ARI), Photochemical Reflectance Index (PRI) and Plant Senescence Reflectance Index (PSRI). The least influenced are the biophysical indices Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI) and Simple Ratio (SR). Phenological analysis of Cerrado phytophysiognomies is also influenced by topographic correction. However, it was observed that the magnitudes of the terrain illumination effects vary between the different physiognomies of the biome, showing no pattern. With this work it was possible to analyze the seasonal variation in spectral response of savannic to forest physiognomies, as well as to indicate topographic correction of orbital hyperspectral data for the monitoring of sloping areas of the Cerrado biome. Keywords: Remote Sensing. Vegetation – Mapping. Phenology.