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VARIAÇÕES DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO POR DIFERENÇA NORMALIZADA (NDVI) DO SENSOR MODIS ASSOCIADAS A VARIÁVEIS CLIMÁTICAS PARA O ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL / NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEX (NDVI) OF MODIS SENSOR ASSOCIATED TO CLIMITIC VIRIABLES TO THE STATE OF RIO GRANDE DO SULBackes, Kátia Simone 23 February 2010 (has links)
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / The vegetation indexes, derived from products of remote sensing, are powerful tools which indicate the vegetation development. Thus, this work aims at studying the behavior of the forest and crop vegetation through the analysis of the variation of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) to the state of Rio Grande do Sul, during the year of 2009, as well as to correlate such behavior to the climatic, temperature and precipitation variables. In order
to accomplish it product images of MOD09 and meteorological data of the year 2009 were used, along with cartographic data in order to build up a data bank, generating the applicative SPRING, version 5.1.3. A prelimary assessment of the data visually analyses the generated images, and it demonstrates to be possible observing the changes in the phenological state of
the vegetation on each considered date. The applicative R was applied to the statistical analysis and Excel 2007 to the explanatory data analysis and data correlation. To the
explanatory analysis, the results demonstrate average values in NDVI of agricultural areas which go from a bit more than 0,5 to approximately 0,7, and from approximately 0,65 to a bit more than 0.8 for forest areas. The average values of NDVI describe curves with similar behavior, however in different response levels. The area of Julio de Castilhos presented the biggest amplitudes in the NDVI variation, both agricultural and forest, indicating the
vegetation heterogeneity. The correlation analysis for the NDVI Forest and Temperature variables reached 0,7613 and 0, 6244 to São Borja e São Martinho da Serra, respectively. The Agriculture NDVI had a correlation of 0,5956 with the Temperature in Caxias do Sul. The
other correlations for Temperature and all for Precipitation were considered low, they did not
allow the association to the intended variables. / Os índices de vegetação, derivados de produtos de Sensoriamento Remoto, são poderosas ferramentas indicadoras do desenvolvimento da vegetação. Assim, este trabalho objetiva estudar o comportamento da vegetação florestal e agrícola através da análise da variação do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) para o Estado do Rio Grande do Sul, durante o ano de 2009, bem como correlacionar esse comportamento com as variáveis climáticas temperatura e precipitação. Para tanto utiliza imagens do produto MOD09 e dados meteorológicos do ano de 2009, além de dados cartográficos para construção do banco de dados, gerado do aplicativo SPRING, versão 5.1.3. Uma avaliação preliminar dos dados analisa visualmente as imagens geradas, e mostra ser possível observar mudanças no estado fenológico da vegetação a cada data considerada. Para a análise estatística utilizou-se o aplicativo R e o Excel 2007 para a análise exploratória dos dados e de correlação. Para a
análise exploratória, os resultados mostraram valores médios no NDVI de áreas agrícolas que variam de pouco mais de 0,5 até aproximadamente 0,7, e de aproximadamente 0,65 até pouco mais de 0,8 para as áreas florestais. Os valores médios de NDVI descreveram curvas com comportamento semelhante, porém em níveis de respostas diferentes. A região de Júlio de Castilhos apresentou as maiores amplitudes de variação do NDVI, tanto para agricultura quanto floresta, indicando a heterogeneidade da vegetação. A análise de correlação para as variáveis NDVI Floresta e Temperatura alcançou 0,7613 e 0,6244 para São Borja e São Martinho da Serra, respectivamente. O NDVI Agricultura teve uma correlação de 0,5956 com a Temperatura na região de Caxias do Sul. As demais correlações para Temperatura e todas as
para a Precipitação foram consideradas baixas, não permitindo associar as variáveis pretendidas.
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