The suitability of different vegetation indices to analyses area with landslide propensity using Sentinel-2 Image

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MetadadosDescriçãoIdioma
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual Paulista (UNESP)-
Autor(es): dc.contributorUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP)-
Autor(es): dc.creatorGiordano, Lucilia Do Carmo-
Autor(es): dc.creatorMarques, Mara Lúcia-
Autor(es): dc.creatorReis, Fábio Augusto Gomes Vieira-
Autor(es): dc.creatorDos Santos Corrêa, Claudia Vanessa-
Autor(es): dc.creatorRiedel, Paulina Setti-
Data de aceite: dc.date.accessioned2025-08-21T19:43:07Z-
Data de disponibilização: dc.date.available2025-08-21T19:43:07Z-
Data de envio: dc.date.issued2025-04-29-
Data de envio: dc.date.issued2022-12-31-
Fonte completa do material: dc.identifierhttp://dx.doi.org/10.1590/s1982-21702023000300008-
Fonte completa do material: dc.identifierhttps://hdl.handle.net/11449/299081-
Fonte: dc.identifier.urihttp://educapes.capes.gov.br/handle/11449/299081-
Descrição: dc.descriptionVegetation Indices (VIs) provide spatial information on the vegetation state, which has been associated with landslide propensity. To evaluate how VIs information indicate the landslide propensity, the current study analyzed nine different IVs to identify the categories of vegetation states in the hydrographic basin of Pedra Branca before and after landslide event. The different VIs were obtained using Sentinel-2A (2016) and Sentinel-2B (2018) images. All VIs were tested by cross-table analysis regard to the ability to identify the calculated area for landslide scars, and the VIs were also compared to the NDVI reference by error matrix for the analysis of the accuracy in identifying the vegetation state before the landslide occurrence. The areas with landslide scars totalized 86700m² in 2018 image and NDVI matched ~57% of the No Vegetation category. Before the landslide event, almost all VIs indicated a loss of vegetation vigor (with exception of RENDVI and ARVI) in 2016 image. In addition, the indices (exceptionality MSI) also presented high rates of match to the analysis of NDVI in discerning both Intermediate and Vigorous Vegetation states. However, the areas presenting a healthy vegetation state are reduced, which therefore might be indicating the propensity to landslide event before their occurrences.-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista-
Descrição: dc.descriptionConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista (UNESP) IGCE-UNESPetro Cento de Ciências Naturais Aplicadas, SP-
Descrição: dc.descriptionPontifícia Universidade de Campinas Escola de Arquitetura Artes e Design, SP-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista (UNESP) IGCE-Departamento de Geologia, SP-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista (UNESP) IGCE-UNESPetro Cento de Ciências Naturais Aplicadas, SP-
Descrição: dc.descriptionUniversidade Estadual Paulista (UNESP) IGCE-Departamento de Geologia, SP-
Descrição: dc.descriptionCNPq: 316574/2021-0-
Idioma: dc.languageen-
Relação: dc.relationBoletim de Ciencias Geodesicas-
???dc.source???: dc.sourceScopus-
Palavras-chave: dc.subjectDigital image processing-
Palavras-chave: dc.subjectLandslide scars-
Palavras-chave: dc.subjectRemote Sensing-
Palavras-chave: dc.subjectVegetation-
Título: dc.titleThe suitability of different vegetation indices to analyses area with landslide propensity using Sentinel-2 Image-
Tipo de arquivo: dc.typelivro digital-
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