Matas ciliares são florestas associadas a córregos, rios e lagos possuindo influência na proteção dos ecossistemas de ações antrópicas. O objetivo deste estudo foi identificar as alterações nas áreas de mata ciliar da Caatinga, a partir da sensibilidade espectral dos índices de vegetação (IVs): GNDVI, NDVI e EVI, considerando uma análise espaço temporal (1985 a 2019) no entorno do Reservatório de Serrinha II – PE - Brasil. Para isso, foram utilizadas imagens dos satélites TM - Landsat 5, OLI - Landsat 8 e MSI - Sentinel 2. Os IVs foram validados comparando perfis espectrais e correlação dos produtos gerados pelo Landsat 8 e Sentinel 2. Através da classificação binária dos índices, foram identificadas as alterações na cobertura vegetal, entre 1996 e 2019, resultando uma perda de 55,40% de vegetação. Estes eventos, associados aos efeitos da seca também foram observados para o reservatório, entre 2012 e 2019, com 32,36% de redução do espelho d’água. Entre os IVs, o GNDVI e NDVI apresentaram maior sensibilidade para identificar a mata ciliar com coeficiente de Pearson igual a 0,93 para o Landsat 8; 0,94 para o Sentinel 2 e acurácia global superior a 95%. Por outro lado, o EVI mostrou-se mais sensível para identificar a área do reservatório, com acurácia global de 99,48%. O monitoramento de reservatórios artificiais e mata ciliares de florestas sazonalmente secas como a Caatinga se beneficiam do uso de IVs onde a escolha de um determinado IV isolado deve ser interpretada com cautela de acordo com as características da região estudada.

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Florestas sazonalmente secas como a Caatinga são influenciadas diretamente por mudanças pluviométricas. Nesse contexto, o objetivo deste estudo foi analisar o comportamento das mudanças sazonais na vegetação do bioma Caatinga, identificando possíveis alterações no cenário, por meio da sensibilidade espectral do NDVI e do Albedo, considerando uma análise espaço temporal (2015-2019), na Bacia Hidrográfica do Rio Pajeú – PE, Brasil. Para isso, foram utilizados os dados: MOD13Q1 (NDVI) e MOD09A1 (bandas espectrais) do sensor MODIS, a bordo dos satélites Aqua e Terra. O NDVI e o Albedo foram avaliados por meio de cartas-imagens nos períodos: chuvoso e seco. Os resultados obtidos apontaram um comportamento inversamente proporcional entre o albedo e vegetação integrados aos dados de precipitação em ambos os momentos climáticos analisados. No período seco os índices apresentaram os melhores relacionamentos com R² variando entre -0,5 a -0,6, correspondendo à dinâmica da precipitação na bacia, entretanto o NDVI se mostrou sensível à dinâmica do microclima da bacia e o albedo mais sensível à resposta de áreas não vegetadas.  O uso de dados MODIS para a geração de produtos cartográficos em escala multitemporal mostrou-se um indicador da mudança de uso e ocupação do solo, em florestas sazonalmente secas como a Caatinga.

Modelagens geomorfológicas da superfície terrestre tem se beneficiado do aprimoramento das geotecnologias, a exemplo do Modelo Digital de Elevação (MDE) derivado dos dados remotos por proporcionarem uma disponibilidade de informações altimétricas com cobertura em nível global. Entretanto, tais vantagens são expressas pelo grau de qualidade dos dados. O objetivo deste estudo foi analisar a acurácia altimétrica dos MDEs derivados dos dados ALOS PALSAR (RTC) e o ASTER (GDEM) Versão 3 para o mapeamento de uso do solo do município de Recife-PE, por meio da normativa de Precisão Cartográfica para produtos digitais (PEC-PCD), nas escalas de 1:250.000; 1:50.000 e 1:100.000. A metodologia consistiu em analisar as discrepâncias entre os MDEs e as altitudes ortométricas fornecidas por pontos de referência do Sistema Geodésico Brasileiro. Os dados foram testados por meio do RMSE e regressões lineares baseadas no R² e RMS. Como resultado, o ALOS PALSAR apresentou menores valores de RMSE e desvio padrão, indicando que apresenta maior acurácia em relação ao ASTER. As áreas urbanas apresentaram variações de discrepância média entre 0,1 e 3m para os dados ALOS PALSAR enquanto o ASTER foram entre 6 e 8 m, porém em áreas de vegetação densa, ambos os dados apresentaram discrepâncias acima de 10 m.