Detecção de mudanças no cerrado brasileiro utilizando semivariogramas derivados de imagens NDVI
AUTOR(ES)
Acerbi Júnior, Fausto Weimar, Silveira, Eduarda Martiniano de Oliveira, Mello, José Márcio de, Mello, Carlos Rogério de, Scolforo, José Roberto Soares
FONTE
Ciênc. agrotec.
DATA DE PUBLICAÇÃO
2015-04
RESUMO
O Índice da Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) é, frequentemente, usado para extrair informações de áreas vegetadas, uma vez que está diretamente relacionado com parâmetros da vegetação, como o percentual de cobertura do solo, a atividade fotossintética da planta e o índice de área foliar. Objetivou-se, neste trabalho, analisar o potencial dos semivariogramas gerados a partir do índice de vegetação NDVI, para a detecção de desmatamentos, analisando seu comportamento (forma) e métricas derivadas (alcance, contribuição e efeito pepita). Semivariogramas foram gerados a partir do índice de vegetação NDVI, derivados de imagens Landsat TM de maio de 2010, junho de 2010 e julho de 2011. A área de estudo é uma região de Cerrado, no norte do estado de Minas Gerais, Brasil, totalizando 1.596 ha. Foram gerados semivariogramas, após a análise exploratória dos dados. Modelos foram ajustados, validados e suas métricas analisadas. Observou-se que a forma dos semivariogramas, alcance e contribuição foram diferentes quando houve desmatamentos na área e similares quando a área não foi alterada. O modelo que melhor se ajustou aos dados foi o gaussiano, porém os três modelos testados mostraram comportamentos similares quanto a eficiência na detecção dos desmatamentos. Os resultados sugerem que estudos futuros explorem o grau de intervenção que os semivariogramas temporais consigam detectar, bem como a influência que a sazonalidade de algumas fisionomias pode ter nas análises.
ASSUNTO(S)
desmatamento geoestatística sensoriamento remoto
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