Estimativa De Parâmetros Biofísicos E Evapotranspiração Real No Semiárido Pernambucano Utilizando Sensoriamento Remoto

Moura

Lopes

et al. 2020

Rev. Bras. Geog. Fis.

O semiárido brasileiro carece de um monitoramento ambiental constante dos usos do solo, para aplicação de medidas de reversão e prevenção sobre os recursos hídricos e naturais à longo e médio prazo. O sensoriamento remoto viabiliza avanços e condições essenciais para monitorar mudanças causadas na dinâmica da cobertura vegetal do bioma Caatinga, de forma eficiente. Com isso, objetivou-se monitorar e avaliar o risco de degradação ambiental e desertificação, utilizando geoprocessamento junto as técnicas de sensoriamento remoto, destacando as análises do padrão de paisagem e modelagem espaço-temporal de parâmetros biofísicos micrometeorológicos a partir do uso de imagens de satélite e dados meteorológicos de superfície para a região semiárida de Iguatu, Ceará, Brasil. Foram desenvolvidos mapas temáticos do albedo e temperatura da superfície e do risco de degradação da região, avaliados por estatística descritiva, medidas de precisão e qualidade temática. As áreas de solo exposto, de pouca cobertura vegetal e área urbana expressaram os maiores valores de albedo (0,21 a 0,45) e temperatura da superfície (23,20 a 47,00 °C), sendo estas mais susceptíveis aos processos de degradação ambiental local. Os déficits de precipitação, a seca e o gradativo aumento da temperatura na região semiárida, ao longo do tempo, acentuaram o risco de degradação, com percentuais de aumento de até 51,96% (alta), 23,79% (severa) e 17,56% (moderada) da área total da região. Conclui-se que as regras preestabelecidas por árvore de decisão e uso de indicadores micrometeorológicos permitiram quantificar e monitorar o risco de degradação ambiental no espaço e no tempo, com avaliação de precisão e qualidade temática excelente. Monitoramento Espaço-Temporal do Risco de Degradação Ambiental e Desertificação por Sensoriamento Remoto em Região Semiárida Brasileira R E S U M OO semiárido brasileiro carece de um monitoramento ambiental constante dos usos do solo, para aplicação de medidas de reversão e prevenção sobre os recursos hídricos e naturais à longo e médio prazo. O sensoriamento remoto viabiliza avanços e condições essenciais para monitorar mudanças causadas na dinâmica da cobertura vegetal do bioma Caatinga, de forma eficiente. Com isso, objetivou-se monitorar e avaliar o risco de degradação ambiental e desertificação, utilizando geoprocessamento junto as técnicas de sensoriamento remoto, destacando as análises do padrão de paisagem e modelagem espaço-temporal de parâmetros biofísicos micrometeorológicos a partir do uso de imagens de satélite e dados meteorológicos de superfície para a região semiárida de Iguatu, Ceará, semiárido brasileiro. Foram desenvolvidos mapas temáticos do albedo e temperatura da superfície e do risco de degradação da região, avaliados por estatística descritiva, medidas de precisão e qualidade temática. As áreas de solo exposto, de pouca cobertura vegetal e área urbana expressaram os maiores valores de albedo (0,21 a 0,45) e temperatura da superfície (23,20 a 47,00 °C), sendo estas mais susceptíveis aos processos de degradação ambiental local. Os déficits de precipitação, a seca e o gradativo aumento da temperatura na região semiárida, ao longo do tempo, acentuaram o risco de degradação, com percentuais de aumento de até 51,96% (alta), 23,79% (severa) e 17,56% (moderada) da área total da região. Conclui-se que as regras preestabelecidas por árvore de decisão e uso de indicadores micrometeorológicos permitiram quantificar e monitorar o risco de degradação ambiental no espaço e no tempo, com avaliação de precisão e qualidade temática excelente.Palavras-chave: geoprocessamento, Caatinga, desmatamento, parâmetros biofísicos, agrometeorologia.

Section: Date Of Passagesupporting

confidence: 91%

Monitoramento Espaço-Temporal do Risco de Degradação Ambiental e Desertificação por Sensoriamento Remoto em Região Semiárida

Moura

Lopes

et al. 2020

Rev. Bras. Geog. Fis.

“…In the last decades, geotechnology has been prominent in the geotechnologies development and has opened a new area of action for environmental monitoring of semi-arid regions from Brazil and the world, in particular the technologies involved in the detection of spectral responses in airborne and orbital sensors, part of the scope of remote sensing. Among the most used applications in this segment, the studies on detection, analysis and monitoring of the Caatinga biome vegetation cover stand out (Silva & Galvíncio, 2012;Vieira et al, 2013;Bezerra et al, 2014;Vieira et al, 2015;Lins et al, 2017;Oliveira et al, 2017;Barbosa et al, 2018;Campos et al, 2019).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

“…In particular, the Soil Adjusted Vegetation Index (SAVI), a biophysical parameter that seeks to attenuate the previous effects of the soil, correcting it by the adjustment factor limitations imposed by other indexes in the semi-arid; and also the leaf area index (LAI), important in highlighting in Caatinga vegetation the highest/lowest photosynthetic activity, thus indicating the quality of plant biomass. Based on this information, it is possible proposing appropriate management and guiding the exploitation of plant resources (Allen et al, 2007;Silva & Galvíncio, 2012;Ribeiro et al, 2016;Leite et al, 2017;Lins et al, 2017;Oliveira et al, 2017).…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Spatial-temporal dynamics of the Caatinga vegetation cover by remote sensing in municipality of the Brazilian semi-arid

Moura

et al. 2019

Agraria

The aim of this study was to monitor and evaluate the Caatinga vegetation cover in a municipality from the Brazilian semi-arid through of the spatial-temporal distribution of vegetation indexes by remote sensing. The study was developed using six satellite images which covers the municipality of Iguatu, Ceará. Thematic maps of the SAVI and LAI vegetation indexes were developed and evaluated by descriptive statistics and according to their spatial-temporal variability. Maps of the SAVI and LAI showed high heterogeneity in the spatial-temporal distribution pattern, classified as medium variability (CV = 35 to 57%) and high variability (CV = 63 to 104%), respectively. The indexes provided answers as to the land uses behavior pattern, highlighting conditions of changes in the Caatinga vegetation. In general, the SAVI and LAI indexes showed a low condition of the vegetal biomass over time, a typical spatial-temporal dynamics characteristic in the dry season of the semi-arid. The vegetation indexes detected a remarkable sensitivity of the Caatinga vegetation to the presence and/or absence of rainfall, owing a high resilience capacity in response to intense rainfall. The semi-arid region becomes more vulnerable due to the intensification of drought events.

“…A vegetação predominante da região é basicamente composta por Caatinga Hiperxerófila com trechos de Floresta Caducifólia (Beltrão et al, 2005 Através dos dados de chuva coletados para o período de 1986 a 2017, aplicou-se a técnica dos Quantis para escala temporal anual proposta por Pinkayan (1966) e introduzida no Brasil conforme Xavier e Xavier (1999). A finalidade foi classificar as precipitações anuais em classes (muito seco, seco, normal, chuvoso e muito chuvoso), com as respectivas ordens quantílicas, probabilidades = 0,15; 0,35; 0,50; 0,65 e 0,85 (Lins et al, 2017 O processamento digital foi realizado através do Software ERDAS IMAGINE ® 9.1, utilizado principalmente em processos como, empilhamento de bandas multiespectrais e o georreferenciamento perante o Sistema de Projeção Cartográfica UTM (Universal Transversa Mercator) DATUM: WGS84, zona 24 M, na qual encontra-se a área de estudo.…”

Section: Methodsunclassified

“…Devido à ausência de vegetação, os valores elevaram-se de 43,97 a 51,90 °C (pixels vermelhos), diversas áreas nos mapas temáticos apresentam-se com padrões de comportamento similares, áreas que merecem preocupação constante e monitoramento adequado, principalmente nas épocas secas quando os processos de degradação e desertificação se intensificam no semiárido brasileiro, sendo à agricultura irrigada nessas épocas potencializadoras da degradação, pela intensidade dos manejos e alto consumo hídrico. Lins et al (2017), avaliando parâmetros biofísicos no semiárido brasileiro, ressaltaram que ao passar de regiões com cobertura vegetal em abundância para áreas de solo exposto, a temperatura da superfície tem grande elevação de até 3,34 °C.…”

Section: Dataunclassified

Monitoramento Espaço-Temporal da Detecção de Mudanças em Vegetação de Caatinga por Sensoriamento Remoto no Semiárido Brasileiro

Bezerra

et al. 2020

Rev. Bras. Geog. Fis.

O sensoriamento remoto pode ser utilizado no monitoramento ambiental de parâmetros biofísicos micrometeorológicos nas regiões semiáridas do Brasil. Objetivou-se monitorar o risco da degradação ambiental através da detecção de mudanças da superfície no semiárido por sensoriamento remoto. A pesquisa foi desenvolvida através do processamento digital de imagens de satélite para Serra Talhada, Pernambuco. Foram coletados dados de superfície para subsidiar o algoritmo do balanço de energia da superfície terrestre (SEBAL) na estimativa do albedo e temperatura da superfície e o índice de vegetação ajustado as condições do solo (SAVI). Além disso, se desenvolveu mapas temáticos do grau do risco de degradação. Os mapas da degradação foram submetidos a avaliação estatística de qualidade temática, por matriz de confusão. O SAVI apresentou-se sensível à chuva, tendo na estação chuvosa os maiores valores e na estação seca os menores, período que o albedo e a temperatura apresentaram valores elevados, indicando vulnerabilidade à degradação das áreas com pouca vegetação e solo exposto. Os mapas do risco de degradação destacaram características semelhantes aos padrões de respostas do SAVI, albedo e temperatura. O monitoramento espaço-temporal dos parâmetros biofísicos e do risco de degradação permitirá o planejamento e gestão dos recursos hídricos e naturais da região semiárida. Spatial-Temporal Monitoring Detection of Changes in Caatinga Vegetation by Remote Sensing in the Brazilian Semiarid A B S T R A C TRemote sensing can be used for environmental monitoring of micrometeorological biophysical parameters in the semiarid regions of Brazil. The present investigation aimed to monitor the risk of environmental degradation by detecting surface changes in the semiarid by means of remote sensing. The research was developed through digital processing of satellite images for Serra Talhada, Pernambuco, Brazil. Surface data were collected to support the Surface Energy Balance algorithm (SEBAL) to estimate the albedo and the surface temperatures as well as the soil condition adjusted to the vegetation index (SAVI). Furthermore, thematic maps were developed for the levels of risk of degradation and statistical evaluation was performed on the thematic quality by means of confounding matrix. The SAVI was sensitive to precipitation, displaying the highest values for the rainy season and the lowest for the dry season, for which the albedo and the surface temperature presented higher values, thus indicating vulnerability to degradation in areas of scarce vegetation and exposed soil. The risk of degradation maps highlighted characteristics similar to SAVI response patterns, albedo and surface temperature. The spatiotemporal monitoring of biophysical parameters and the risk of degradation will enable both the planning and the management of water and natural resources in the semiarid region.Keywords: Agrometeorology, Caatinga, Environmental Degradation, Deforestation; Environmental Impacts.