scholarly journals Application and Comparison of the MODIS-Derived Enhanced Vegetation Index to VIIRS, Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI Platforms: A Case Study in the Arid Colorado River Delta, Mexico

Sensors ◽  
2018 ◽  
Vol 18 (5) ◽  
pp. 1546 ◽  
Author(s):  
Christopher Jarchow ◽  
Kamel Didan ◽  
Armando Barreto-Muñoz ◽  
Pamela Nagler ◽  
Edward Glenn
2019 ◽  
Vol 19 (1) ◽  
pp. 6-12
Author(s):  
Eka Rudiana ◽  
Ernan Rustiadi ◽  
Muhammad Firdaus ◽  
Dede Dirgahayu

The utilization of remote sensing imagery such Landsat-8 (OLI) to estimate harvested area and yield using Enhanced Vegetation Index (EVI) parameter is a new approach to estimate regional rice production. Based on the analysis of the satellite imagery acquisition during May-August 2015, the estimation of rice harvested area in Bekasi District during July-October 2015 is 15.86 thousand ha or 7.74 thousand ha (32.79%) lower than BPS figures in the same period. Based on the relationship between yield (from the crop cutting survei, BPS) and EVI maximum, the equation model for rice yield estimation is: Yield (qu ha-1) = 36.818 + 44.965 EVImax. R2 value is 0.809. Based on the model, the estimation of rice yield in Bekasi District during July-October 2015 is 47.40 qu ha-1. Compared to the data published by BPS, the result is 12.66 qu ha-1 lower than the yield figure in subround I 2015, 6.77 qu ha-1 lower than the one in subround II 2015, 10.15 qu ha-1 lower than the one subround III 2015, and 6.62 qu ha-1 lower than the one in January-December 2015. Meanwhile, based on satellite imagery analysis, the estimation of rice production in the period of July-October 2015 is 75.16 thousand tons of GKG or 55.35 thousand tons of GKG (42.41%) lower than BPS figures during the same period. Keywords: Enhanced Vegetation Index, Landsat-8 (OLI), rice production estimation


2019 ◽  
Vol 6 (1) ◽  
pp. 23-31
Author(s):  
Moh Dede ◽  
Galuh Putri Pramulatsih ◽  
Millary Agung Widiawaty ◽  
Yanuar Rizky Rizky Ramadhan ◽  
Amniar Ati

Peningkatan suhu udara merupakan dampak dari pemanasan global serta berkurangnya vegetasi. Pada kawasan perkotaan, peningkatan suhu udara secara signifikan dapat memunculkan fenomena urban heat island yang dalam jangka panjang mampu mengubah iklim mikro. Estimasi suhu permukaan dan kerapatan vegetasi diperoleh dari data satelit penginderaan jauh secara multi-temporal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dinamika suhu permukaan dan kerapatan vegetasi di Kota Cirebon. Penelitian ini memanfaatkan data citra Landsat-5 TM dan Landsat-8 OLI yang divalidasi dengan data MODIS pada periode tahun 1998, 2008, serta 2018. Nilai suhu permukaan diekstraksi dengan radiative transfer equation, sedangkan informasi kerapatan vegetasi diperoleh dengan normalized difference vegetation index (NDVI). Interaksi antara suhu permukaan dan kerapatan vegetasi diketahui melalui analisis korelasi spasial. Sepanjang tahun 1998 hingga 2018 terjadi peningkatan suhu permukaan sebesar 1.18 oC yang disertai dengan menurunnya area bervegetasi rapat hingga 12.683 km2. Penelitian ini juga menunjukkan korelasi negatif yang signifikan antara suhu permukaan dan kerapatan vegetasi di Kota Cirebon. Suhu permukaan tertinggi terpusat pada CBD, pelabuhan, area rawan kemacetan, kawasan industri, dan terminal. Berdasarkan kajian ini, upaya menanggulangi suhu permukaan di Kota Cirebon perlu ditangani melalui penyediaan ruang terbuka hijau, green belt, maupun reforestrasi.


2020 ◽  
Vol 17 (01) ◽  
pp. 222-239
Author(s):  
Denivaldo Ferreira de Souza ◽  
German Dario Duarte Gonzalez ◽  
José Teixeira Filho

O avanço da tecnologia por meio do uso de imagens de satélites vem impulsionando os vários tipos de monitoramento da superfície terrestre. Embasado nesse avanço, este artigo tem como objetivo analisar a cobertura vegetal na bacia hidrográfica do Ribeirão das Cabras, localizada no município de Campinas/SP, utilizando técnicas de sensoriamento remoto para a determinação do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada - IVDN. O trabalho utilizou imagens dos satélites Landsat 5 TM e Landsat 8 OLI no período da estação chuvosa da região nos anos de 1986, 1992, 1999, 2004, 2011 e 2018. Para cada imagem foi calculado os valores de IVDN e agrupados em seis classes. O resultado das imagens mostrou que as áreas com cobertura vegetal mais intensa sofreram pequenas alterações no período. O destaque principal foi observado na classe que caracterizam os corpos hídricos, demonstrando um aumento da capacidade de reserva por meio de construção de açudes na região. Essas estruturas foram implantadas, em grande parte, a partir de projetos e construções inadequadas. Esses elementos potencializam os eventos de inundações na região por rompimento destas estruturas de barragens. Sendo assim, considerou a classificação das imagens utilizando o IVDN uma ferramenta que propicia um entendimento e análise da dinâmica da cobertura vegetal em diferentes tipos de escala e sazonalidades, determinando condições de aumento do potencial de risco de desastres ao meio. Palavras-chave: Risco de enchentes. Reservatórios. Imagem de satélite. IVDN. Campinas.   TEMPORAL VARIATION OF THE NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX AS A TOOL IDENTIFICATION TOOL IN THE RIBEIRÃO DAS CABRAS HYDROGRAPHIC BASIN ABSTRACT Technology’s advance through of satellite imagery us have driven the different types of terrestrial surface monitoring. Based on this advance, this article aims to analyze the vegetal cover in Ribeirão das Cabras hydrographic basin, localized at Campinas/SP, using remote sensing techniques for Normalized difference vegetation index – NDVI. The work used images from Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI satellites in the period of rainy season in the region from years 1986, 1992, 1999, 2004, 2011 and 2018. For each image were calculated the NDVI values and grouped in six classes. The result of the images showed that the intense vegetal cover areas suffered small alterations in the study period. The main highlight was observed in the class that characterize water bodies, demonstrating an increase in the reserve capacity through the construction of dams in the region. These structures were implanted, in large part, from inadequate projects and constructions. These elements potentiate flood events in the region by breaking the dams. Thus, it was considered the classification of the images using the NDVI, a tool that promotes an understanding and analysis of the dynamics of vegetation cover in different types of scale and seasonality, determining conditions for increasing the potential of disaster risks to the environment. Keywords: Flood risk. Reservoir. Satellite image. NDVI. Campinas.   VARIACIÓN TEMPORAL DEL ÍNDICE DE VEGETACIÓN POR DIFERENCIA NORMALIZADA COMO HERRAMIENTA DE IDENTIFICACIÓN DE LOS ACCESOS EN LA BACIA HIDROGRAFICA DEL RIBEIRÃO DAS CABRAS RESUMEN  El avance de la tecnología por medio del uso de imágenes de satélites viene siendo impulsado los diferentes tipos de monitoramiento de la superficie terrestre. Basado en ese avance, este artículo tiene como objetivo analizar la cobertura vegetal en la cuenca hidrográfica de Riberão das Cabras, localizada en el municipio de Campinas/SP, utilizando técnicas de percepción remota para la determinación del índice de vegetación por diferencia normalizada – IVDN. El trabajo utilizó imágenes de los satélites Landsat 5 TM y Landsat 8 OLI en el periodo de la estación lluviosa de la región los años 1986, 1992, 1999, 2004, 2011 y 2018. Para cada imagen fueron calculados los valores de IVDN y agrupados en seis clases. El resultado de las imágenes mostró que las áreas con cobertura vegetal más intensa sufrieron pequeñas alteraciones en el periodo. El principal destaque fue observado en la clase que caracterizan los cuerpos hídricos, demostrando un aumento de la capacidad de reserva por medio de construcción de presas en la región. Estas estructuras fueron implantadas, en grande parte, a partir de proyectos y construcciones inadecuadas. Estos elementos potencializan los eventos de inundaciones en la región por rompimiento de las presas. Siendo así, se consideró la clasificación de las imágenes utilizando el IVDN una herramienta que propicia un entendimiento e análisis de la dinámica de la cobertura vegetal en diferentes tipos de escala y estacionalidad, determinando condiciones de aumento del potencial de riesgos de desastres al medio ambiente. Palabras clave: Riesgo de inundación. Embalse Imagen de satélite. IVDN. Campinas.


2019 ◽  
Vol 3 ◽  
pp. 521
Author(s):  
Mailendra Mailendra

Integrasi data penginderaan jauh dengan sistem informasi geografis telah banyak dikembangkan, dan salah satunya dalam melihat perkembangan lahan terbangun. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat perkembangan lahan terbangun dan kesesuaiannya dengan Rencana Pola Ruang Kabupaten Kendal. Kemudian metode yang digunakan yaitu metode supervised classification dengan memanfaatkan data citra landsat 5 TM dan landsat 8 OLI yang selanjutnya dihitung luas dari masing lahan terbangun berdasarkan data temporal tahun 1990, tahun 2015 dan tahun 2017. Setelah diketahui luas lahan terbangun selanjutnya dioverlay dengan peta rencana pola ruang Kabupaten Kendal untuk melihat sesuai atau tidaknya penempatan lahan terbangun tersebut. Adapun hasil penelitiannya yaitu setiap tahunnya lahan terbangun terus meningkat di Kabupaten Kendal, terjadi peningkatan yang cukup signifikan dalam dua tahun terakhir yaitu tahun 2015 hingga tahun 2017. Selanjutnya diperkirakan 88 % lahan terbangun tersebut telah sesuai dengan RTRW karena sudah berada pada kawasan budidaya.


Author(s):  
Andrey Karpachevskiy ◽  
Sergey Lednev ◽  
Ivan Semenkov ◽  
Anna Sharapova ◽  
Sultan Nagiyev ◽  
...  

2017 ◽  
Vol 106 ◽  
pp. 683-694 ◽  
Author(s):  
Eloise Kendy ◽  
Karl W. Flessa ◽  
Karen J. Schlatter ◽  
Carlos A. de la Parra ◽  
Osvel M. Hinojosa Huerta ◽  
...  

2021 ◽  
pp. 513
Author(s):  
Mohammad Slamet Sigit Prakoso ◽  
Rizki Dwi Safitri

Ruang Terbuka Hijau (RTH) adalah suatu tempat yang luas dan terbuka yang dimaksudkan untuk penghijauan suatu kota, di mana di dalamnya ditumbuhi pepohonan. Dalam analisis ruang terbuka hijau dapat menggunakan beberapa metode, di antaranya yaitu metode Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) dan metode Maximum Likelihood Classification. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui perbedaan hasil dari analisis metode NDVI dan Maximum Likelihood Classification yang digunakan untuk mengetahui ruang terbuka hijau di Kota Pekalongan. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu dengan menggunakan metode NDVI dan metode Maximum Likelihood Classification. Data yang digunakan yaitu Citra Landsat 8 OLI. Pengolahan data menggunakan software Arcgis 10.3. Hasil dari pengolahan berupa peta ruang terbuka hijau dari masing - masing metode. Secara kuantitatif dari hasil perhitungan luas metode NDVI, luas permukiman sebesar 3.016,53 ha, persawahan 609,39 ha, hutan kota 573,3 ha, dan badan air seluas 482,04 ha. Sedangkan untuk metode Maximum Likelihood Classification didapatkan hasil luas permukiman 2.278,26 ha, persawahan 1.141,83 ha, hutan kota 738,18 ha, dan badan air seluas 522,99 ha. Berdasarkan luasan RTH terhadap luas Kota Pekalongan, pada metode NDVI sebesar 25,2%, sedangkan untuk metode Maximum Likelihood Classification sebesar 40,1%. Dari hasil analisis diperoleh perbedaan luasan yang cukup signifikan yaitu pada luasan persawahan dan permukiman. Perbedaan hasil analisis terjadi akibat perbedaan klasifikasi warna citra pada saat pengolahan data.


Nativa ◽  
2019 ◽  
Vol 7 (5) ◽  
pp. 520
Author(s):  
Luani Rosa de Oliveira Piva ◽  
Rorai Pereira Martins Neto

Nos últimos anos, a intensificação das atividades antrópicas modificadoras da cobertura vegetal do solo em território brasileiro vem ocorrendo em larga escala. Para fins de monitoramento das alterações da cobertura florestal, as técnicas de Sensoriamento Remoto da vegetação são ferramentas imprescindíveis, principalmente em áreas extensas e de difícil acesso, como é o caso da Amazônia brasileira. Neste sentido, objetivou-se com este trabalho identificar as mudanças no uso e cobertura do solo no período de 20 anos nos municípios de Aripuanã e Rondolândia, Noroeste do Mato Grosso, visando quantificar as áreas efetivas que sofreram alterações. Para tal, foram utilizadas técnicas de classificação digital de imagens Landsat 5 TM e Landsat 8 OLI em três diferentes datas (1995, 2005 e 2015) e, posteriormente, realizada a detecção de mudanças para o uso e cobertura do solo. A classificação digital apresentou resultados excelentes, com índice Kappa acima de 0,80 para os mapas gerados, indicando ser uma ferramenta potencial para o uso e cobertura do solo. Os resultados denotaram uma conversão de áreas florestais principalmente para atividades antrópicas agrícolas, na ordem de 472 km², o que representa uma perda de 1,3% de superfície de floresta amazônica na região de estudo.Palavras-chave: conversão de áreas florestais; uso e cobertura do solo; classificação digital; análise multitemporal. CHANGE IN FOREST COVER OF THE NORTHWEST REGION OF AMAZON IN MATO GROSSO STATE ABSTRACT: In the past few years, the intensification of anthropic activities that modify the soil-vegetation cover in Brazil’s land has been occurring on a large scale. To monitor the forest cover changes, the techniques of Remote Sensing of vegetation are essential tools, especially in large areas and with difficult access, as is the case of the Brazilian Amazon. The aim of this work was to identify the changes in land use and land cover, over the past 20 years, in the municipalities of Aripuanã and Rondolândia, Northwest of Mato Grosso State, in order to quantify the effective altered areas. Landsat 5 TM and Landsat 8 OLI digital classification images techniques were used in three different dates (1995, 2005 and 2015) and, later, the detection to the land use and land cover changes. The digital classification showed excellent results, with kappa index above 0.80 for the generated maps, indicating the digital classification as a potential tool for land use and land cover. Results reflect the conversion of forest areas mainly for agricultural activities, in the order of 472 km², representing a loss of 1.3% of Amazon forest surface in the study region.Keywords: forest conversion; land use and land cover; digital classification; multitemporal analysis.


2022 ◽  
Vol 11 (1) ◽  
pp. e47611122583
Author(s):  
Hellem Cristina Teixeira Rodrigues ◽  
Rayssa Soares da Silva ◽  
Francimary da Silva Carneiro ◽  
Charles Benedito Gemaque Souza ◽  
Tamires Borges de Oliveira ◽  
...  

Sensoriamento Remoto é um uma tecnologia que permite aquisição de informações sobre áreas ou objetos sem manter contato físico. Esse trabalho objetivou utilizar imagens de satélites passivos, por meio dos índices de cobertura vegetal, como o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NVDI) e Índice de Vegetação Ajustado para o Solo (SAVI), nos anos de 2008 e 2018, para identificar as modificações sofridas em 10 anos da comunidade Comunidade Linha Gaúcha localizada no município de Novo progresso no estado do Pará. Para este trabalho, foram utilizados dados provenientes do IBAMA, como a localização espacial da Comunidade e imagens da plataforma United States Geological Survey (USGS), para os anos de 2008(Landsat 5 – TM) e 2018 (Landsat 8 – OLI). Por meio do método de NDVI e SAVI foi possível analisar a expansão urbana em torno da comunidade num raio de 50 km, assim como observar a intensa modificação no uso e ocupação do solo, estando este fato intimamente ligado à presença da rodovia Transamazônica, importante agente de crescimento na Amazônia.


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