Affiliation:
1. Universidade de Coimbra, Brasil
Abstract
Embora a frequência e a severidade de cheias estejam a aumentar em todo o mundo, dados sobre áreas inundadas são geralmente escassos ou inexistentes, ou estão desatualizados e não digitalizados. O desenvolvimento e a aplicação de novos produtos de detecção remota, bem como o aumento da capacidade computacional, estão a permitir obter oportunamente mapas de inundação úteis e atualizados. Entre os dias 15 e 22 de dezembro de 2019, a precipitação total em 24 horas ultrapassou 100 mm em várias regiões do Norte e do Centro de Portugal, provocando inundações. Neste estudo, usam-se imagens multiespectrais do satélite Sentinel-2 e calcula-se o Índice de Água por Diferença Normalizada Modificado (MNDWI — Modified Normalized Difference Water Index) para mapear a área inundada, em situação de cheia, que resultou do colapso/ rotura dos diques do Rio Mondego, na região do Baixo Mondego (centro de Portugal). O mapa da área inundada em 29 de dezembro foi comparado com o mapa das áreas na situação pré-cheia. A ampla extensão espacial, coberta tipicamente por imagens de satélite, bem como a alta frequência e a resolução espacial das imagens do Sentinel-2 constituem as principais vantagens que promovem a utilização de índices de água baseados em dados de satélite para identificar áreas afetadas por inundações.
Publisher
Zeppelini Editorial e Comunicacao
Reference19 articles.
1. BOSCHETTI, M.; NUTINI, F.; MANFRON, G.; BRIVIO, P. A.; NELSON, A. Comparative analysis of normalised difference spectral indices derived from MODIS for detecting surface water in flooded rice cropping systems. PLoS One, v. 9, n.2, p. 1-21, 2014.
2. BRESCIANI, M.; STROPPIANA, D.; ODERMATT, D.; MORABITO, G.; GIARDINO, C. Assessing remotely sensed chlorophyll-a for the implementation of the water framework directive in European perialpine lakes. Science of The Total Environment, v. 409, n. 17, p. 3083-91, 2011.
3. C MARA MUNICIPAL DE MONTEMOR-O-VELHO (CMMV). Página Oficial da Câmara Municipal de Montemor-o-Velho [2019]. Disponível em: https://www.cm-montemorvelho.pt/index.php. Acesso em: 16 mar. 2022.
4. DINH, D. A.; ELMAHRAD, B.; LEINENKUGEL, P. NEWTON, A. Time series of flood mapping in the Mekong Delta using high resolution satellite images. IOP Conference Series: Earth and Environmental Science, v. 266, n. 1, p. 1-10, 2019.
5. DU, Y.; ZHANG Y.; LING F.; WANG Q.; LI W.; LI X. Water bodies’ mapping from Sentinel-2 imagery with modified normalized difference water index at 10-m spatial resolution produced by sharpening the SWIR Band. Remote Sensing, v. 8, n. 4, p. 1-19, 2016.