Estimation of the environmental quality index of the city of Uberlândia using remote sensing

Authors

DOI:

10.22238/rc24482692201816015974

Keywords:

Environmental Quality. Vegetation Indexes. Surface Temperature. Remote Sensing.

Abstract

The use of geotechnologies and their applications with remote sensing and geographic information systems (GIS) have been widely used in recent years and contribute much to the advance in the knowledge of the landscape dynamics, being an excellent tool due to the aspects of easy visualization and speed to aid in decision making. In this context, the present work aims to develop and test a method for estimating environmental quality using four environmental indicators derived from satellite images for the city of Uberlândia/MG: TS (Surface Temperature), NDVI (Vegetation Difference Index Normalized), SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index) and NSI (Normalized Soil Difference Index). For this purpose, an image of the Landsat 8 satellite was used to determine the TS, correlating with the NDVI, SAVI and NSI indices obtained from a Sentinel-2A image, processed in the GIS ILWIS 3.4. The results show that NDVI and SAVI are correlated with each other, while NSI and TS are correlated with areas of higher anthropic construction. Although the environmental quality is determined by a large number of variables, the data obtained through remote sensing show potential in the estimation of environmental quality indices, being a quick access tool to obtain spatio-temporal information of urban environmental factors, contributing to the planning and implementation of public policies.

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Author Biographies

Dayanne Vieira de Oliveira , Universidade Federal de Uberlândia – UFU, Uberlândia, Minas Gerais, Brasil.

Possui Graduação em Engenharia de Agrimensura e Cartográfica pela Universidade Federal de Uberlândia (UFU). Atualmente é Mestranda pelo Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal de Uberlândia (UFU).

Lisbeth Segovia Materano , Universidade Federal de Uberlândia – UFU, Uberlândia, Minas Gerais, Brasil.

Possui Graduação em Lcda. Educ Geografía y Cs. de La Tierra e Mestrado em Maestría en Docencia de la Geografía y las Ciencia, ambos cursados pela Universidad de Los Andes Venezuela (ULA), Venezuela. Atualmente é Mestranda em Geografia pelo Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal de Uberlândia (UFU).

Jorge Luís Silva Brito, Universidade Federal de Uberlândia – UFU, Uberlândia, Minas Gerais, Brasil.

Possui Graduação em Agrimensura pela Universidade Federal de Viçosa (UFV), Mestrado em Sensoriamento Remoto pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e Doutorado em Geografia pela Universidade de São Paulo (USP). Atualmente é Professor do Programa de Pós-Graduação em Geografia do Instituto de Geografia da Universidade Federal de Uberlândia (UFU).

References

BARREDO J.; BOSQUE J. Multicriteria evaluation methods for ordinal data in a GIS environment. USA: Geographical Systems. Vol. 5. 1998.313-327p.

DIAS, G. F. Educação e gestão ambiental. São Paulo: Gaia, 2006. 118 p.

HASENACK, H. Influência de variáveis ambientais sobre a temperatura do ar na área urbana de Porto Alegre, RS. 1989. 110 f. Dissertação (Mestrado em Ecologia), Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 1989. Disponível em: <http://www.lume.ufrgs.br/handle/10183/1317>. Acesso em: 2 jun. 2017.

HUETE, A. R. A soil-adjusted vegetation index. Remote Sensing of Environment, Elsevier Science Publishing Co., New York, USA. 25: 295-309. 1988.

IBGE. Cidades. 2010. Disponível em: <http://cidades.ibge.gov.br/xtras/perfil.php?lang=&codmun=317020&search=||infogr%E1ficos:-informa%E7%F5es-completas >. Acesso em: 03 jul. 2017.

MENDONÇA, R. A. M. de. Uso das Geotecnologias para Gestão Ambiental: Experiências na Amazônia Meridional. Cuiabá: Instituto Centro de Vida, 2011. 22 p. Disponível em: <http://www.icv.org.br/wp-content/uploads/2013/08/uso-das-geocnologias-para-gest%C3%A3o-ambiental.pdf>. Acesso em: 03 jul. 2017.

OKE, T. R. City size and the urban heat island. Atmospheric Environment PergamonPres, v. 7, p. 769-779, 1973. Disponível em: <https://www.researchgate.net/profile/T_Oke/publication/248403918_City_Size_and_the_Urban_Heat_Island/links/5709fa6b08aea66081359098.pdf>. Acesso em: 03 jul. 2017.

POZONI, F. J; SHIMABUKURO, Y. E. Sensoriamento remoto no estudo da vegetação. São José dos Campos: Parêntese, 2007. 127 p.

RESENDE, C. R. C.; COLESANTI, M. T. M. Arborização da cidade de Uberlândia: um estudo do bairro Chácaras Tubalina e Quartel. In: 8° Encuentro de Geógrafos de America Latina, 8., 2001, Santiago. Anais. Santiago: EGAL, 2001. p.1-9. Disponível em:<http://observatoriogeograficoamericalatina.org.mx/egal8/Geografiasocioeconomica/Geografiaurbana/41.pdf>. Acesso em: 18 jul. 2017.

ROA, J. Estimación de áreas susceptibles a deslizamientos mediante datos e imágenessatelitales: cuencadelRíoMocotíes, estado Mérida-Venezuela. Revista Geográfica Venezolana, 48(2), 183-219, 2007.

ROGERS, A. S.; KEARNEY, M. S. Reducing signature variability in unmixing coastal marsh Thematic Mapper scenes using spectral indices. International Journal of Remote Sensing, 2004, v. 25, n. 12, p. 2317-2335.

ROSSET, L. A. F. G.; PINTO, S. dos A. F.; ALMEIDA, C. M. de. Geotecnologias aplicadas à caracterização das alterações da cobertura vegetal intra-urbana e da expansão urbana da cidade de Rio Claro (SP). In: XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 13., 2007, Florianópolis. Anais. Florianópolis: SBSR, 2007. p.5479-5486. Disponível em: <http://marte.sid.inpe.br/col/dpi.inpe.br/sbsr@80/2006/11.07.17.42/doc/5479-5486.pdf>. Acesso em: 18 jul. 2017.

SHIMABUKURO, V. E.; NOVO, E. M.; PONZONI, F. J. Índice de vegetação e modelo linear de mistura espectral no monitoramento da região do pantanal. Pesq. agropec. bras., Brasilia, v.33, Número Especial, p1729-1737, 1998. Disponível em: <https://seer.sct.embrapa.br/index.php/pab/article/viewFile/5057/7206>. Acesso em 20 jul. 2017.

UBERLÂNDIA. Lei complementar nº 523, de 7 de abril de 2011. Dispõe sobre o parcelamento do solo do município de Uberlândia e de seus distritos e dá outras providências. Disponível em: <http://www.uberlandia.mg.gov.br/uploads/cms_b_arquivos/1814.pdf>. Acesso em: 02 jul. 2017.

USING THE USGS LANDSAT 8 PRODUCT. Landsat Missions. U.S. Department of the Interior, 2017. Disponível em: <https://landsat.usgs.gov/using-usgs-landsat-8-product > Acesso em 03 jul. 2017.

WENG, Q; LU, D; SCHUBRING, J. Estimation of land surface temperature-vegetation abundance relationship for urban heat island studies. Remote Sensing of Environment, v. 89, n. 4, p. 467-483.

Published

2018-06-30

How to Cite

OLIVEIRA , D. V. de .; MATERANO , L. S. .; BRITO, J. L. S. Estimation of the environmental quality index of the city of Uberlândia using remote sensing. Revista Cerrados, [S. l.], v. 16, n. 01, p. 59–74, 2018. DOI: 10.22238/rc24482692201816015974. Disponível em: https://www.periodicos.unimontes.br/index.php/cerrados/article/view/1273. Acesso em: 21 dec. 2024.