Evolução Espaço-Temporal do Risco de Degradação da Cobertura Vegetal de Petrolina-PE

AUTOR(ES)
FONTE

Rev. bras. meteorol.

DATA DE PUBLICAÇÃO

30/05/2019

RESUMO

Resumo A disponibilidade de imagens de satélites em diferentes resoluções espacial, temporal, radiométrica e espectral estão sendo empregadas para monitorar grandes áreas dos diversos biomas existentes no mundo. O monitoramento por imagens orbitais possibilita detectar, analisar e inferir sobre alterações da superfície da Terra provocadas por processos naturais ou antrópicos. Objetivou-se com o presente estudo monitorar e analisar a evolução espacial e temporal na ocupação e uso da terra no Município de Petrolina, Pernambuco, Brasil, utilizando-se dados de superfície e imagens do Landsat-8, para os anos de 2013 a 2015. Técnicas de sensoriamento remoto foram utilizadas para estimar o índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), albedo da superfície (α) e índice de Desvio Padrão Móvel (MDSI). A técnica de detecção de mudança e a classificação por árvore de decisão baseadas em regras predefinidas no NDVI, albedo e MDSI foram aplicadas para inferir sobre ocupação e uso da terra. Os resultados mostraram que os índices de vegetação e as técnicas de monitoramento da degradação e detecção de mudanças identificaram satisfatoriamente o comportamento da vegetação circundante no Município de Petrolina, destacando-se como indicadores de áreas em processo de degradação no semiárido. Conclui-se que a técnica de detecção de mudança e classificação por árvore de decisão foram eficientes na identificação de áreas antropizadas durante o período de estudo.Abstract The availability of satellite images at different spatial, temporal, radiometric and spectral resolutions is being used to monitor large areas of the various biomes in the world. The orbital image monitoring allows to detect, analyze and infer about changes in the surface of the Earth caused by natural or anthropic processes. The objective of this study was to monitor and analyze spatial and temporal evolution in land use and occupation in the Municipality of Petrolina, Pernambuco, Brazil, using surface data and Landsat-8 images for the years 2013 to 2015. Remote sensing techniques were used to estimate Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), surface albedo (α) and Mobile Standard Deviation Index (MDSI). The technique of detection of change and the classification by decision tree based in predefined rules in the NDVI, MSDI and surface albedo were applied to infer about occupation and land use. The results showed that the vegetations indexes and degradation monitoring and change detection techniques satisfactorily identified the behavior of the surrounding vegetation in the Municipality of Petrolina, highlighting the indicators of degraded areas in the semiarid region. It was concluded that the technique of detection of change and classification by decision tree were efficient in the identification of anthropic areas during the three years studied.

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