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Ciência Florestal
Centro de Pesquisas Florestais - CEPEF, Departamento de Ciências Florestais - DCFL, Programa de Pós Graduação em Engenharia Florestal - PPGEF
ISSN: 0103-9954
EISSN: 0103-9954
Vol. 24, No. 3, 2014, pp. 707-715
Bioline Code: cf14068
Full paper language: Portuguese
Document type: Note
Document available free of charge

Ciência Florestal, Vol. 24, No. 3, 2014, pp. 707-715

 en EVALUATION OF VEGETATION INDEXES NDVI, SR AND TVI IN THE DISCRIMINATION OF VEGETATION TYPES OF ENVIRONMENTS OF ‘PANTANAL’ IN CÁCERES, MATO GROSSO STATE
dos Santos Galvanin, Edinéia Aparecida; da Silva Neves, Sandra Mara Alves; Cruz, Carla Bernadete Madureira; Neves, Ronaldo José; de Jesus, Paulo Henrique Hack & Kreitlow, Jesã Pereira

Abstract

This paper compares the performance of some vegetation indexes: Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple Ratio (SR) e Transformed Vegetation Index (TVI), applied in seasonal periods to verify which one best fits to discriminate the vegetation types of environments of ‘Pantanal’ in Cáceres, Mato Grosso state, Brazil, in Landsat TM 5 image of 2009 in the dry period and 2010 in the humid period. Result verification of indexes images showed that NDVI provide a better performance than the SR and TVI indexes for different environments.

Keywords
remote sensing; SIG; image digital processing; Pantanal Mato-grossense

 
 pt AVALIAÇÃO DOS ÍNDICES DE VEGETAÇÃO NDVI, SR E TVI NA DISCRIMINAÇÃO DE FITOFISIONOMIAS DOS AMBIENTES DO PANTANAL DE CÁCERES/MT
dos Santos Galvanin, Edinéia Aparecida; da Silva Neves, Sandra Mara Alves; Cruz, Carla Bernadete Madureira; Neves, Ronaldo José; de Jesus, Paulo Henrique Hack & Kreitlow, Jesã Pereira

Resumo

Este artigo faz uma comparação dos índices de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), Simple Ratio (SR) e Transformed Vegetation Index (TVI), na discriminação das fitofisionomias de três ambientes do Pantanal de Cáceres, Mato Grosso, considerando a sazonalidade (períodos seco e úmido). As imagens utilizadas foram as do satélite Landsat TM 5, do ano de 2009 (período seco) e de 2010 (período úmido). As análises mostraram que o NDVI apresentou melhor desempenho em relação ao SR e TVI para os diferentes ambientes.

Palavras-chave
sensoriamento remoto; SIG; processamento digital de imagens; Pantanal Mato-grossense

 
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