Land surface temperature and reflectance spectra integration obtained from Landsat on the soil attributes quantification (2017)
- Authors:
- Autor USP: SAYãO, VERIDIANA MARIA - ESALQ
- Unidade: ESALQ
- Sigla do Departamento: LSO
- Subjects: IMAGEAMENTO DE SATÉLITE; MAPEAMENTO DO SOLO; SENSORIAMENTO REMOTO; TEMPERATURA DO SOLO
- Language: Inglês
- Abstract: Os atributos do solo influenciam diretamente na sua temperatura de superfície. Apesar de existir vários estudos utilizando espectros de solos obtidos de satélite, a avaliação do solo por meio da Temperatura de Superfície Terrestre (em inglês Land Surface Temperature, LST) ainda é escassa. A ampla disponibilidade de dados termais de satélite e o desenvolvimento de algoritmos para derivar a LST facilitou o seu uso em estudos de solos. O objetivo desse trabalho foi avaliar variações da LST do solo devidas à sua composição e verificar o potencial de uso da LST na quantificação de atributos do solo, também integrada com dados de espectros de reflectância e elevação. A área de estudo (198 ha) está localizada no estado de São Paulo, Brasil, e estava com solo exposto e arado na data de aquisição da imagem de satélite. Amostras de solo foram coletadas em um grid regular de 100 x 100 m (profundidades: 0.02 m e 0.8-1.0 m); a granulometria do solo, matéria orgânica (MO) e óxidos de ferro foram determinados via análises físicas e químicas laboratoriais. Neste estudo, uma imagem do Landsat 5 foi utilizada para extrair a temperatura de superfície usando a inversão da função da Lei de Planck na banda 6 (10.400 - 12.500 nm), e a emissividade de superfície foi estimada utilizando o método do limiar do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada. Valores de reflectância das bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 foram extraídos. Modelos para quantificação de atributos do solo foram feitos usando RegressãoLinear (RL), com amostras de 62 pontos de tradagem distribuídos em 14 topossequências. A RL simples foi aplicada para gerar modelos de predição baseados na LST e também na elevação (extraída de um modelo digital de elevação). A RL múltipla foi aplicada para gerar modelos de predição usando os espectros de reflectância com correção atmosférica das bandas do Visível, Infravermelho próximo e Infravermelho de ondas curtas (Vis-NIR-SWIR) como preditores; também foi aplicada para predição de atributos do solo usando simultaneamente dados do Vis-NIR-SWIR, LST e elevação, e apenas variáveis significativas identificadas por teste T foram usadas. A performance preditiva dos modelos foi avaliada baseada no coeficiente de determinação ajustado (R2adj), raiz do erro quadrático médio (RMSE, g kg-1) e razão de desempenho do intervalo interquartil (RPIQ) obtidos na validação. A krigagem ordinária também foi feita e as superfícies interpoladas resultantes foram comparadas com o melhor modelo de RL. Houve correlação significativa entre os atributos do solo e dados de reflectância, LST e elevação, e solos com textura argilosa foram diferenciados de solos arenosos com base em valores médios de LST. Para todos os atributos do solo, os modelos usando apenas elevação apresentaram a pior performance, modelos usando somente LST, performance moderada, e usando as bandas do Vis-NIR-SWIR, boa performance preditiva. Para argila, o melhor modelo obtido teve as bandas 4-7, LST e elevação como preditores;para areia e óxidos de ferro, o melhor modelo teve as bandas 4-7 e LST; para MO, banda 4, banda 7 e LST. O uso da LST para estimar atributos do solo aumenta a performance preditiva de modelos de RL múltipla quando associada a outras variáveis obtidas via sensoriamento remoto (SR), particularmente dados de reflectância de superfície, melhorando a validação dos modelos atingindo altos valores de R2adj e RPIQ e baixos valores de RMSE. Os mapas para areia, MO e óxidos de ferro obtidos via krigagem ordinária superaram aqueles obtidos para os mesmos atributos usando modelos de RL baseados em co-variáveis obtidas via SR, e para argila, ambas abordagens atingiram o mesmo nível de acurácia. O mapeamento dos conteúdos de argila, areia, matéria orgânica e óxidos de ferro do solo via modelos de RL múltipla utilizando produtos do Landsat 5 é uma técnica simples e fácil de reproduzir, apropriada para o mapeamento de atributos do solo em áreas de agricultura com solo exposto
- Imprenta:
- Publisher place: Piracicaba
- Date published: 2017
- Data da defesa: 15.09.2017
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ABNT
SAYÃO, Veridiana Maria. Land surface temperature and reflectance spectra integration obtained from Landsat on the soil attributes quantification. 2017. Dissertação (Mestrado) – Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2017. Disponível em: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-20032018-112133/. Acesso em: 02 maio 2024. -
APA
Sayão, V. M. (2017). Land surface temperature and reflectance spectra integration obtained from Landsat on the soil attributes quantification (Dissertação (Mestrado). Universidade de São Paulo, Piracicaba. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-20032018-112133/ -
NLM
Sayão VM. Land surface temperature and reflectance spectra integration obtained from Landsat on the soil attributes quantification [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-20032018-112133/ -
Vancouver
Sayão VM. Land surface temperature and reflectance spectra integration obtained from Landsat on the soil attributes quantification [Internet]. 2017 ;[citado 2024 maio 02 ] Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/11/11140/tde-20032018-112133/ - Robust soil mapping at the farm scale with vis–NIR spectroscopy
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