Avaliação de fragmentos de cerrado com base em índices de vegetação do sensor msi/sentinel 2-a na Bacia Hidrográfica do Rio Vermelho no estado de Goiás, Brasil
Palavras-chave:
Índices de vegetação, Formação florestal, Formação savânica, Sentinel 2-AResumo
Este artigo tem como objetivo avaliar as características espectrais dos fragmentos de formação florestal e savânica de Cerrado, da bacia hidrográfica do Rio Vermelho, por meio do índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) e Índice de Vegetação Ajustado ao Solo (SAVI). A bacia hidrográfica do Rio Vermelho possui uma área aproximada de 10.800 Km² e compõe o sistema de drenagem da bacia hidrográfica do Rio Araguaia. A definição dos fragmentos de cobertura vegetal e o cálculo dos índices foram feitos utilizando imagens do sensor MSI/Sentinel 2-A, bandas RGB e infravermelho próximo. O resultado dos índices NDVI e SAVI para os fragmentos evidenciou uma importante diferença nas características da cobertura vegetal, indicando as formações florestais com maior vigor, densidade e produção fotossintética do que as formações savânicas. Os valores médios, máximos e o pico de frequência dos índices foram maiores para as formações florestais e menores para as formações savânicas, reflexo da diferença da densidade vegetal e da variação das espécies nestes tipos de fitofisionomias. As imagens do sensor MSI/Sentinel 2-A apresentaram aplicabilidade satisfatória na distinção das fitofisionomias analisadas e no cálculo dos índices, por possuírem a melhor resolução espacial dentre as imagens gratuitas.
Referências
BARET, F.; GUYOT, G. Potentials and limits of vegetation indices for LAI and APAR assessment. Remote Sensing of Environmental, v. 3, n. 2, p.161-173, 1991.
BECERRA, J. A. B.; SHIMABUKURO, Y. E.; ALVALÁ, R. C. S. Relação do padrão sazonal da vegetação com a precipitação na região de Cerrado da Amazônia Legal, usando índices espectrais de vegetação. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 24, n. 2, p. 125-134, 2009.
DELBART, N. et al. Remote sensing of spring phenology in boreal regions: A free of snow-effect method using NOAA-AVHRR and SPOT-VGT data (1982–2004). Remote Sensing of Environment, v. 101, n. 1, p.52-62, 2006.
DEMARCHI J. C.; PIROLI, E. L.; ZIMBACK, C. R. L. Análise temporal do uso do solo e comparação entre os índices de vegetação NDVI e SAVI no município de Santa Cruz do Rio Pardo/SP usando imagens Landsat-5. RA'EGA, v. 21, p. 234-271, 2011.
ESA (European Space Agency). Level-1. 2019. Disponível em: https://sentinel.esa.int/web/sentinel/user-guides/sentinel-2-msi/processing-levels/level-1. Acesso em: 16 mar. 2020.
FERREIRA, L. G.; FERREIRA, N. C.; FERREIRA, M. E. Sensoriamento remoto da vegetação: evolução e estado-da-arte. Acta Scientiarum: Biological Sciences, v. 30, n. 4, p. 379-390, 2008.
GAMARRA, R. M. et al. Uso do NDVI na análise da estrutura da vegetação e efetividade da proteção de unidade de conservação no Cerrado. RA’EGA, v.37, p. 307- 332, 2016.
HUETE, A. R. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, v. 25, p. 295-309, 1988.
IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). Diagnóstico ambiental da bacia do Rio Araguaia: trecho Barra do Garças/MT-Luis Alves/GO. Goiânia: IBGE, 1999.
JARDIM, C. C. S. et al. Avaliação da variação espectral do Cerrado por sensor remoto passivo. Revista Engenharia na Agricultura, v. 27, n. 6, p. 542-555, 2019.
JENSEN, J. R. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. São José dos Campos: Parêntese, 2009.
KLINK, C. A.; MACHADO, R. B. A conservação do Cerrado brasileiro. Megadiversidade, v. 1, n. 1, 2005.
MACHADO, L. E. G.; LIMA, C. V. Compartimentação geomorfológica da bacia hidrográfica do Rio Vermelho (GO) utilizando imagens ASTER. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15., 2011, Curitiba. Anais [...]. São José dos Campos: MCT/Inpe, 2011. p. 5552-5564.
MENESES, P. R.; ALMEIDA, T. Aritmética de bandas. In: MENESES, P. R.; ALMEIDA, T. (org.). Introdução ao processamento de imagens de sensoriamento remoto. Brasília: UnB/CNPq, 2012. p. 138-153.
MYERS, N. et al. Biodiversity hotspots for conservation priorities. Nature, v. 403, p. 853-858, 2000.
PAU, S.; GILLESPIE, T. W.; WOLKOVICH, E. M. Dissecting NDVI-species richness relationships in Hawaii an dry forests. Journal of Biogeography, v. 39, n. 9, p.1678-1686, 2012.
PEREIRA, A. P. et al. Avaliação de índices espectrais para identificação de áreas queimadas no Cerrado utilizando dados Landsat TM. Revista Brasileira de Cartografia, v. 68, n. 8, p. 1665-1680, 2016.
PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E. Sensoriamento remoto aplicado ao estudo da vegetação. São José dos Campos: Parêntese, 2007.
RAFIQUE, R. et al. Global and regional variability and change in terrestrial ecosystems net primary production and NDVI: a model-data comparison. Remote Sensing, v. 8, n. 3, p.177-193, 2016.
RESENDE, F. C. et al. Análise de índices espectrais para estimativa de áreas de regeneração florestal no Parque Nacional Chapada das Mesas. Revista Territorium Terram, v. 3, n. 5, p. 95–104, 2015.
RIBEIRO, J. F.; WALTER, B. M. T. As principais fitofisionomias do bioma Cerrado. In: SANO, S. M.; ALMEIDA, S. P.; RIBEIRO, J. F. Cerrado, ecologia e flora. Brasília: Embrapa Informação Tecnológica, 2008. p. 151-212.
ROSENDO, J. S.; ROSA, R. A utilização de índices de vegetação em uma tentativa de mapear o uso da terra e a cobertura vegetal. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 14., 2009, Natal. Anais [...]. São José dos Campos: MCT/Inpe, 2009. p. 6141-6148.
ROUSE, J. W. et al. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERT. In: NASA EARTH RESOURCES TECHONOLOGY SATELLITE SYMPOSIUM, 1., 1973, Washington. Proceedings […]. Washington: NASA, 1973. p. 309-317.
SILVA, E. R. A. C.; MELO, J. G. S., GALVÍNCIO, J. D. Identificação das áreas susceptíveis a processos de desertificação no médio trecho da bacia do Ipojuca/PE através do mapeamento do estresse hídrico da vegetação e da estimativa do índice de aridez. Revista Brasileira de Geografia Física, n. 3, p. 629-649, 2011.
TÔSTO, S. G. et al. Geotecnologias e geoinformação. Brasília: Embrapa, 2014.
USGS (U.S. Geological Survey). Sentinel 2A Data Users Handbook: version 1.0. Sioux Falls, South Dakota, Jan. 2020.
VIEIRA, P. A.; FERREIRA, M. E.; FERREIRA, L. G. Modelagem dinâmica da paisagem aplicada à análise da cobertura e uso do solo na bacia hidrográfica do Rio Vermelho, estado de Goiás. Revista Brasileira de Cartografia, n. 67, v. 6, p. 1217-1230, 2016.
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