Methodology for green and built volume analysis

Hoje, em algumas cidades brasileiras, apresenta-se possibilidade de utilização de dados de alta resolução e de classificação automatizada baseada em bandas espectrais.Assim, este artigo tem por objetivo avaliar a associação do índice espectral NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) ao uso do LiDAR, visando analisar a cobertura vegetal urbana e as transformações de suas paisagens.Observou-se que a associação da alta resolução espacial de uma imagem aerofotogramétrica à resposta espectral na faixa do infravermelho próximo permitiu a identificação otimizada da cobertura vegetal arbórea. Viabilizando a documentação, visualização e análise dos fenômenos do lugar, facilitando a investigação das relações espaciais, através da representação por mapas, gráficos e principalmente para simulação de possíveis cenários espaciais, além disso, possibilitou avaliar intervenções e realizar previsões, auxiliando projeto ou proposta de leis e parâmetros urbanísticos.

Citação:SENA, Italo Sousa de; CASAGRANDE, Pedro Benedito; ROCHA, Nicole Andrade; FONSECA, Bráulio Magalhães; MOURA, Ana Clara Mourão. Methodology for green and built volume analysis. Mercator, Fortaleza, v. 17, e17021, 2018. p. 1-13.

Disponível em:
http://www.mercator.ufc.br/mercator/article/view/e17021

Today, in some Brazilian cities, there is the possibility of using high-resolution data and automated classifi- cation based on spectral bands. Thus, this article aims to evaluate the association of the NDVI(normalized difference vegetation index) to the use of LiDAR, in order to analyze urban vegetation cover and the changes of the local landscapes. It was observed that the association of the high spatial resolution of an aerophotogrammetric image to the spectral response in the near infrared range allowed the vegetation to be identified. This enabled the documentation, visualization and analysis of a location’s phenomenon, facilitating the investigation of spatial relationships through representation by maps, charts, especially for simulating possible spatial scenarios and thus permitting the evaluation of interventions and predictions to be made, assisting projects or proposed laws and urban parameters.