Bioeconomia: Diversidade e Riqueza para o Desenvolvimento Sustentável
21 a 25 de outubro de 2019
Trabalho 11959
| ISSN | 2237-9045 |
|---|---|
| Instituição | Universidade Federal de Viçosa |
| Nível | Graduação |
| Modalidade | Pesquisa |
| Área de conhecimento | Ciências Agrárias |
| Área temática | Ciências Agrárias |
| Setor | Departamento de Solos |
| Bolsa | PIBIC/CNPq |
| Conclusão de bolsa | Sim |
| Apoio financeiro | CNPq |
| Primeiro autor | Jefferson Souza Fernandes |
| Orientador | MARCIO ROCHA FRANCELINO |
| Outros membros | Guilherme de Castro Oliveira |
| Título | Uso de séries temporais NDVI para diferenciação das vegetações do semiárido brasileiro |
| Resumo | A região semiárida do Brasil apresenta um complexo mosaico vegetacional. Muitas questões relativas a classificação das vegetações ali presentes, seja por mapeamentos convencionais ou por técnicas de sensoriamento remoto, ainda carecem de respostas mais concretas. Com a crescente preocupação em relação aos impactos das mudanças climáticas previstas para as próximas décadas, faz-se necessário delimitar a abrangência de cada uma dessas vegetações de forma mais precisa. Assim, se possibilitará o monitoramento da vegetação diante das mudanças climáticas, bem como as decorrentes da ação humana. Nos últimos anos, houve um aumento significativo no volume de dados de sensoriamento remoto a nível planetário. Imagens orbitais de média e alta resolução espacial são cada vez mais comuns e de fácil acesso. Portanto, o entrave para a produção de informações científicas relevantes não é mais a disponibilidade de dados, mas a limitação de recursos para armazenamento e processamento dos mesmos. Para contornar essa situação, a plataforma Google Earth Engine (GEE) foi desenvolvida. Trata-se de uma interface de programação em ambiente JavaScript para geoprocessamento em nuvem, a qual permite a análise e visualização de dados geoespaciais de forma rápida e relativamente simples. Diante do exposto, este projeto teve como objetivo a utilização da plataforma GEE para construir séries temporais do índice de vegetação NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) das diferentes vegetações encontradas no semiárido brasileiro: Savana Estépica (SES), Savana Estépica Arborizada (SEA), Savana Estépica Florestada (SEF), Floresta Estacional Decidual (FED), Floresta Estacional Semidecidual (FES), Floresta Ombrófila (FOM) e Cerrado (CER), e avaliar o potencial das mesmas para a diferenciação dessas vegetações. O NDVI foi calculado a partir de cenas da série Landsat 7, para o período 2001 – 2018. Os seguintes procedimentos foram realizados: a) produção de um algoritmo para coleta de amostras na plataforma GEE, b) aplicação de máscara para eliminar pixels de baixa qualidade (e.g, nuvens, pixels sombreados), c) cálculo do índice NDVI para todas as amostras coletadas e, d) exportação das séries temporais e subsequentes análises no pacote R. Os resultados mostram grande potencial das séries temporais NDVI para diferenciação das vegetações CER, FES e FOM. Por outro lado, os padrões fenológicos das vegetações FED, SES, SEA e SEF são mais semelhantes, indicando que, com imagens deste sensor, esta técnica pode ser ineficiente para diferenciá-las. A tendência extraída das séries temporais indica que todas as vegetações da região responderam, em maior ou menor grau, à seca do ano de 2012, com maiores impactos observados para as vegetações do bioma Caatinga (SES, SEA e SEF). As vegetações desse bioma são mais sensíveis às mudanças climáticas de curto prazo, enquanto eventos de seca são prontamente refletidos no vigor da vegetação, representados pelo NDVI. |
| Palavras-chave | semiárido, série temporal NDVI, Google Earth Engine |
| Forma de apresentação..... | Painel |