Dados de sensoriamento remoto de resolução moderada, como os fornecidos pelo sensor MODIS, são de mais difícil utilização, haja vista o maior campo de visada instantâneo (IFOV) favorecer a mistura de alvos, bem como a maior contaminação dos dados por nuvens, sombras, etc. No caso do produto MOD13 (índices de vegetação), a dificuldade é ainda um pouco maior, uma vez que este produto é o resultado de 16 dias de observações para cada pixel. Assim sendo, os produtos MODIS em geral, e o produto MOD13 em particular, são acompanhados de um conjunto de metadados, os quais indicam, pixel a pixel, a qualidade e a confiabilidade dos dados (ex. contaminação atmosférica, etc). Neste trabalho, apresentamos uma metodologia para a interpretação destes metadados (Quality Assurance), a qual já está sendo efetivamente utilizada no âmbito do sistema integrado de alerta de desmatamento da Amazônia legal (SIAD – SIPAM). A análise preliminar de um ano de metadados MOD13A1 para diferentes áreas de estudo do projeto LBA indicou acentuada variabilidade espaço-temporal na qualidade das imagens índices de vegetação. Enquanto que para áreas de Cerrado predominam qualidades acima de 60%, para a região Amazônica predominam qualidades abaixo de 60%, em particular para as áreas de floresta (ex. km 67). Os algorítimos para a interpretação dos metadados MOD13, implementados em visual basic e linguagem Avenue, se encontram disponíveis através da nossa homepage (http://www.ufg.br/modisbrasil).
Submetido por Fabio Carneiro Lobo em 18-MAR-2004
Tema Científico do LBA: LC (Mudanças dos Usos da Terra e da Vegetação)