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Tipo: Artigo de Periódico
Título: Análise comparativa de imagens Sentinel-2A (MSI) e Landsat-8 (OLI) aplicadas ao mapeamento geológico, Região de Itataia, Santa Quitéria, CE
Título em inglês: Comparative analysis of Sentinel-2A (MSI) and Landsat-8 (OLI) images applied to geological mapping, Itataia Region, Santa Quitéria, CE
Autor(es): Miranda, Mateus de Paula
Duarte, Cynthia Romariz
Gomes, Daniel Dantas Moreira
Souza, Cassiano Dias de
Silva Neto, Cláudio Ângelo da
Palavras-chave: Sensoriamento remoto;Mapeamento geológico;Província Boborema
Data do documento: 2019
Instituição/Editor/Publicador: Anuário do Instituto de Geociências
Citação: MIRANDA, Mateus de Paula et al. Análise comparativa de imagens Sentinel-2A (MSI) e Landsat-8 (OLI) aplicadas ao mapeamento geológico, Região de Itataia, Santa Quitéria, CE. Anuário do Instituto de Geociências, Rio de Janeiro, v. 42, n. 2, p. 366-377, 2019.
Resumo: Satélites equipados com sensores multiespectrais, tais como os da série Landsat (TM, ETM+, OLI), tem um importante papel em aplicações geológicas, em especial os sensores que possuem faixas espectrais no infravermelho de ondas curtas, pois é nessa região do espectro que grupos minerais, como o das argilas, apresentam picos de refletância. Os satélites da missão Sentinel-2, pertencentes ao programa Corpernicus da Agência Espacial Europeia (ESA –European Spatial Agency) possuem como finalidade dar continuidade a missões como Landsat e SPOT. A província fósforo-uranífera da região de Itataia, objeto deste estudo, está localizada no município de Santa Quitéria (CE) e inserida no contexto geológico do Domínio Ceará Central (DCC) da Província Borborema (PB). O objetivo deste trabalho foi efetuar a comparação das imagens dos sensores MSI Sentinel-2 e do OLI Landsat-8, por meio de parâmetros estatísticos, como o coeficiente de Pearson, e analisar suas aplicações para o mapeamento geológico. Para tanto, foram selecionadas as bandas correlatas de ambos os sensores, pré-processadas para um conjunto de dados compatível para comparação. Posteriormente, foram gerados os coeficientes entre os pares de bandas correlatas, e também razões de bandas para análise dos dados. As imagens Sentinel-2, analisadas nesse trabalho, apresentaram forte correlação com as imagens do Landsat-8, com coeficientes de Pearson variando entre 0.857 e 0.930, e as razões de bandas apresentaram um coeficiente variando entre 0.772 e 0.910. As maiores correlações foram entre as bandas do infravermelho de ondas curtas (SWIR), sendo coeficientes de Pearson de 0.935 entre as bandas 6 (OLI) e 11 (MSI), 0.926 para as bandas 7(OLI) e 12(MSI) e a razão com maior coeficiente foi a 6/7 (OLI) e 11/12(MSI). Essa forte correlação entre as bandas do SWIR demonstram o potencial das imagens Sentinel-2 para trabalhos em geologia, uma vez que muitos grupos minerais possuem picos de refletância nessa faixa espectral.
Abstract: Satellites equipped with multispectral sensors, such as the Landsat (TM, ETM +, OLI) series, play an important role in geological applications, especially sensors that have spectral bands in short-wave infrared, because it is in this region of the spectrum that mineral groups such as that of the clays, present peaks of reflectance. The satellite of the mission Sentinel-2, from Copernicus program of European Spatial Agency-ESA have the intended to provide continuity to missions like Landsat and SPOT. The phosphorus-uraniferous province of the Itataia, object of this study, is located in the municipality of Santa Quitéria (CE) and inserted in the geological context of the Domínio Ceará Central (DCC) of Província Borborema (PB).The aim of this paper is to accomplish the comparation of imagens from MSI Sentinel-2 and OLI Landsat-8 sensors, by means of statistical parameters, as the Pearson coefficient, and analyze your applications for geologial mapping. For that, the correlated bands of both sensors were selected, preprocessed for a compatible set of data for comparison. Subsequently, the coefficients were generated between the pairs of correlated bands, as well as band ratios for data analysis. The Sentinel-2 images, analyzed in this work, presented a strong correlation with the images of Landsat-8, with Pearson coefficients varying between 0.857 and 0.935, and the band ratios presented a coefficient varying between 0.772 and 0.910. The highest correlations were between short-wave infrared (SWIR) bands, with Pearson coefficients of 0.935 between bands 6 (OLI) and 11 (MSI), 0.926 for bands 7 (OLI) and 12 (MSI) and ratio with the highest coefficient was 6/7 (OLI) and 11/12 (MSI).This strong correlation between SWIR bands demonstrates the potential of Sentinel-2 images for geology work, since many mineral groups have peaks of reflectance in this spectral range.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/64532
ISSN: 1982-3908
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
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