Utilização do Índice de Área Construída (IBI) para análise da evolução espaço-temporal da Temperatura da Superfície Continental (TSC) na Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ)

Authors

DOI:

https://doi.org/10.30612/rel.v12i24.15125

Keywords:

Região Metropolitana do Rio de Janeiro, Imagens Landsat, Temperatura da Superfície Continental, Índice de Área Construída, Sensoriamento Remoto.

Abstract

A região metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ) é um espaço de grandes transformações que resultam em problemas e impactos ambientais, dentre os quais aqueles relacionados ao clima das cidades. O sensoriamento remoto tem se mostrado útil para mensurar, estimar e avaliar as mudanças e impactos na atmosfera urbana e contribuído para a ciência do clima urbano. As imagens de satélite da plataforma Landsat são aquelas bastante utilizadas para este fim, especialmente quanto à utilização de índices temáticos e estimativa da temperatura.  O objetivo deste trabalho é analisar a evolução do campo térmico e da área urbana na RMRJ, entre 2001 e 2020, através da Temperatura da Superfície Continental (TSC) e do Índice de Área Construída (IBI) extraídos das imagens de satélite Landsat. Foram selecionadas as três cidades mais contrastantes no espaço metropolitano e explorados o campo térmico e a sua área urbana. Os resultados mostram que as áreas urbanas evoluíram e coincidem com os mais elevados valores da TSC, dando espaço à manifestação da Ilha de Calor Urbana (ICU), ao passo que aqueles espaços de área natural sem uso urbano expõe a Ilha de Frescor Urbana (IFU). Muitos espaços na RMRJ continuam seu processo de expansão urbana e, portanto, merecem integrar o conhecimento do clima urbano ao seu planejamento.

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References

BRITO, J.P., O processo de ocupação do território fluminense: uma abordagem inicial sobre a estruturação político-administrativa e regional do estado do Rio de Janeiro. II Simpósio Internacional sobre Cidades Médias, Uberlândia, Minas Gerais, Brasil, 6-9 Novembro, 2006;

CARVALHO, R. G. C. ; BELÉM, L. B. C. ; PERES, L. F. ; LUCENA, A. J. ; MIRANDA, V. F. V. V. . Spatial Transformations and Impacts on the Land-Surface Temperature in the Rio de Janeiro Petrochemical Complex (COMPERJ) Area. ANUÁRIO DO INSTITUTO DE GEOCIÊNCIAS (UFRJ. IMPRESSO), v. 41, p. 438-447, 2018;

CHANDER, G., B. MARKHAM., D. HELDER. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of the Environment, Vol. 113, p. 893-903, 2009;

CHEN, X., L., ZHAO, H. M., LI, P. X. et al., Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes. Remote Sensing of Environment, vol. 104 pp. 133–146, 2006;

FRANÇA, G. B.; CRACKNELL, A. P. A simple cloud masking approach using NOAA AVHRR daytime data for tropical areas. International Journal of Remote Sensing, v. 16, p. 1697-1705, 1995;

GALLO, K. P., TARPLEY, J. D., MCNAB, A. L. et al., Assessment of urban heat islands: a satellite perspective. Atmospheric Research, vol. 37, pp. 37-43, 1995;

HEROLD, M., GOLDSTEIN, N. C., CLARKE, K. C.. The spatiotemporal form of urban growth: measurement, analysis and modeling. Remote Sensing of Environment. 2003;

IMHOFF, M.L, ZHANG, P., WOLFE, R.E., BOUNOUA, L., Remote sensing of the urban heat island effect across biomes in the continental USA. Remote Sensing of Environment, vol. 114, pp. 504–513. 2020;

JIMÉNEZ-MUÑOZ, J. C.; SOBRINO, J. A. A generalized single-channel method for retrieving land surface temperature from remote sensing data. Journal of Geophysical Research, v. 108, n. D22, 4688. 2003;

KARAM, H.A., PEREIRA FILHO, A.J., MASSON, V., NOILHAN, J., MARQUES FILHO, E.P., Formulation of a tropical town energy budget (t-TEB) scheme. Theoretical Applied Climatology, vol. 101, pp.109–120. 2010;

LUCENA, A.J., FILHO, O.C., FRANÇA, J.R., PERES, L., e XAVIER, L. Urban climate and clues of heat island events in the metropolitan area of Rio de Janeiro. Theoretical and Applied Climatology, 111, 497-511. 2013;

LUCENA, A. J., PERES, L. F., BARROS, L. R. L., MARTINS, R. N.. Os grandes empreendimentos do oeste e leste da região metropolitana do Rio de Janeiro e seus impactos na temperatura da superfície e nos índices de vegetação e de área construída. Revista Geonorte, Edição Especial 2, V.2, N.5, p.541 – 554. 2012;

MARAFON, G. J., RIBEIRO, M.A., CÔRREA, R.S., VASCONSELOS, V.N., Geografia do estado do Rio de Janeiro: da compreensão do passado aos desafios do presente. Rio de Janeiro, Grama Editora. 2011;

MARQUES FILHO, E.P., KARAM, H.A., MIRANDA, A.G., FRANÇA, J.R.A., Rio de Janeiro’s urban climate. Urban Climate News - Quarterly Newsletter of the International Association of Urban Climate (IAUC), vol. 32 (June), pp.5-9. 2009;

MORAES, N.O., Modelagem do mecanismo de formação e desintensificação de ilha de calor na região metropolitana do Rio de Janeiro. Mestrado. Dissertação, Universidade Federal do Rio de Janeiro, COPPE, Programa de Engenharia Mecânica, Rio de Janeiro, Brasil. 2008;

PERES, L.F.;,LUCENA, A.J., FILHO, O.C., FRANÇA, J.R. The urban heat island in Rio de Janeiro, Brazil, in the last 30 years using remote sensing data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. Vol 64(February), p.104-116. 2018;

QIN, Z., KARNIELI, A., BERLINER, P. A mono-window algorithm for retrieving land surface temperature from Landsat TM data and its application to the Israel–Egypt border region. International Journal of Remote Sensing, 22(18), 3719–3746;

RAO, P.K., Remote sensing of urban heat islands from an environmental satellite, Bulletin American Meteorology Society, vol. 53, pp. 647-648. 1972;

RIO DE JANEIRO. Lei Complementar nº 184 de 27 de dezembro de 2018. Disposições sobre a região metropolitana do Rio de Janeiro. Rio de Janeiro, 2018;

SCARAMUZZA, P., MICIJEVIC, E., CHANDER, G. SLG Gap-Filled Products. Phase One Metodology. USGS - United States Geological Survey. Reston, Virginia, p. 5. 2004;

SOUZA, J.D.; SILVA, B.B. Correção atmosférica para temperatura da superfície obtida com imagem TM - Landsat 5. Revista Brasileira de Geofísica, Rio de Janeiro, v.23, n.4, p.349-358. 2005;

USGS. Landsat Missions. Página inicial. Disponível em . Acesso em 30 de jul. de 2021;

VAN DE GRIEND, A. A.; OWE, M. On the relationship between thermal emissivity and the normalized difference vegetation index for natural surfaces. International Journal of Remote Sensing. Bethesda, v.14, p.1.119-1.131. 1993;

XIAN, G., CRANE, M., An analysis of urban thermal characteristics and associated land cover in Tampa Bay and Las Vegas using Landsat satellite data. Remote Sensing of Environment, vol. 104, pp. 147–156. 2006;

XU, H. A new index for delineating built-up land features in satellite imagery. International Journal of Remote Sensing, v. 29, n. 14, p. 4269–4276, 2008;

YUAN, F., BAUER, M.E., Comparison of impervious surface area and normalized difference vegetation index as indicators of surface urban heat island effects in Landsat imagery. Remote Sensing Environment, vol. 106, pp. 375-386. 2007;

ZHA, Y., GAO, J, N.I.S., Use of normalized difference built-up index inautomatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, vol. 24, pp. 583–594. 2003;

ZHANG, Y., ODEH, I.O.A., HAN. C., Bi-temporal characterization of land surface temperature in relation to impervious surface area, NDVI and NDBI, using a sub-pixel image analysis. International Journal Applied Earth Observed and Geoinformation, vol. 11, pp. 256–264. 2009.

Published

2021-12-30

How to Cite

Lucena, A., Herbst, I., Bastos, V., & Miranda, V. (2021). Utilização do Índice de Área Construída (IBI) para análise da evolução espaço-temporal da Temperatura da Superfície Continental (TSC) na Região Metropolitana do Rio de Janeiro (RMRJ). ENTRE-LUGAR, 12(24), 269–300. https://doi.org/10.30612/rel.v12i24.15125

Issue

Section

Seção Temática