NDWI derivado de VANT e satélites multiespectrais na identificação de corpos hídricos: estudo de caso em um reservatório no estado de Pernambuco.

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Remote sensing has advanced significantly in recent decades, with improvements in sensors and data acquisition platforms, such as Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), enabling high spatiotemporal resolution monitoring of water reservoirs. This study aimed to compare the NDWI obtained from RGB UAV images with indices generated by multispectral images from the Landsat-8 and Sentinel-2 satellites, evaluating the applicability of conventional cameras in mapping water bodies in a semiarid environment. The study was conducted in the Serra do Livramento reservoir, Cabrobó, Pernambuco. NDWI was calculated using UAV, Landsat-8, and Sentinel-2 images, and Pearson's correlation coefficient (r), RMSE, and MAE were used to analyze the relationship between the data obtained from the different platforms. The results showed that the UAV-derived NDWI adequately described water, soil and vegetation targets, with strong correlations with satellite data (Landsat-8: r = 0.85; Sentinel-2: r = 0.71) and with low error values, demonstrating the effectiveness of conventional cameras in mapping water bodies in the semiarid region. O sensoriamento remoto tem avançado significativamente nas últimas décadas, com aprimoramentos em sensores e plataformas de aquisição de dados, como Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), que permitem monitoramento de reservatórios hídricos em alta resolução espaço-temporal. Este estudo teve como objetivo comparar o NDWI obtido a partir de imagens RGB de VANT com os índices gerados por imagens multiespectrais dos satélites Landsat-8 e Sentinel- 2, avaliando a aplicabilidade de câmeras convencionais no mapeamento de corpos hídricos em ambiente semiárido. O estudo foi realizado no reservatório Serra do Livramento, Cabrobó/PE. O NDWI foi calculado nas imagens do VANT, do Landsat-8 e do Sentinel-2, e foram utilizados o coeficiente de correlação de Pearson (r), o RMSE e o MAE para analisar a relação entre os dados obtidos nas diferentes plataformas. Os resultados mostraram que o NDWI derivado do VANT descreveu adequadamente alvos de água, solo e vegetação, com fortes correlações com os dados de satélite (Landsat-8: r = 0,85; Sentinel-2: r = 0,71) e com baixos valores de erro, demonstrando a eficácia das câmeras convencionais no mapeamento de corpos hídricos no semiárido.
NDWI Derived from UAV and Multispectral Satellites for Water Body Identification: A Case Study in a Reservoir in Pernambuco.

Palabras clave

Landsat-8, Sentinel-2, UAV, VANT, Recurso Hídrico, Sensoriamento Remoto, Remote sensing, Water resources

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