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Análise temporal da vegetação associada à estimativa de precipitação pluvial por sensoriamento remoto na bacia hidrográfica do rio Doce

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Previous issue date: 2018-03-02 / O sensoriamento remoto destaca-se como um dos métodos mais modernos para monitorar os ecossistemas terrestres, abrangendo áreas extensas e com alta resolução temporal. A busca pelo conhecimento da dinâmica temporal da vegetação revela padrões, processos e mecanismos usados para obter estratégias de proteção e conservação dos recursos florestais, que se encontram cada vez mais prejudicados direta ou indiretamente por alterações antrópicas, levando à necessidade de inferir sobre a realidade que envolve as conexões entre as esferas de cunho ambiental, econômico e social. O levantamento de informações relacionadas às variáveis climáticas no contexto da vegetação, sobretudo a precipitação, é fundamental para inúmeras aplicações. A utilização de dados oriundos de sensores orbitais para análise da correlação entre os índices de vegetação e a precipitação pluvial contribui no avanço das pesquisas envolvendo a resposta da vegetação em grandes
áreas. O objetivo dessa pesquisa foi a análise de tendências interanuais e sazonais do comportamento da vegetação envolvendo o conjunto de observações de forma constante, dos índices de vegetação Enhanced Vegetation Index (EVI) e Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), produto MOD13Q1 e da precipitação pluvial utilizando dados do satélite Tropical
Rainfall Measuring Mission (TRMM), produto 3B43-V7 na bacia hidrográfica do rio Doce, no período de janeiro de 2001 a dezembro de 2016. As análises das tendências interanuais das séries temporais do EVI e do NDVI foram realizadas mediante os perfis temporais e as metodologias de tendência linear, correlação linear e tendência monotônica de Mann-Kendall. As tendências sazonais foram analisadas utilizando resultados das correlações entre os dados de precipitação e índices de vegetação, por meio das técnicas de modelagem linear, expressas estatisticamente. Com a geração dos perfis temporais dos índices de vegetação, observou-se que o EVI apresentou maior variação de valores quando comparado ao NDVI. As tendências interanuais analisadas foram positivas em sua maioria, apresentaram menor variação da vegetação verde, nesse caso, representada pelas áreas com vegetação florestal e unidades de conservação na bacia. A resposta da correlação entre os índices de vegetação e a precipitação foi positiva e significativa, no entanto, algumas áreas da bacia apresentaram valores baixos, evidenciando a influência de outros fatores climáticos nas mudanças de comportamento da dinâmica da vegetação no período analisado. Tendências estatisticamente significativas, segundo o teste de significância de Mann-Kendall, são mais evidenciadas na série temporal do NDVI, ocupando 50,59% da extensão dos pixels, em relação ao EVI representados por 48,71% dos pixels. As tendências significativas compreendem principalmente as áreas de vegetações e remanescentes florestais presentes na área de estudo e as não significativas representam
as áreas com agropecuária, pastagem e agricultura. Esses resultados permitem a compreensão do processo de degradação ambiental da bacia hidrográfica do rio Doce, além de apresentarem contribuições nos trabalhos que envolvam o planejamento ambiental na bacia.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:dspace2.ufes.br:10/7604
Date02 March 2018
CreatorsFORMIGONI, M. H.
ContributorsGARCIA, G. O., FERRARI, J. L., SILVA, S. A., LIMA, J. S. S., XAVIER, A. C.
PublisherUniversidade Federal do Espírito Santo, Doutorado em Produção Vegetal, Programa de Pós-Graduação em Produção Vegetal, UFES, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFES, instname:Universidade Federal do Espírito Santo, instacron:UFES
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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