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Previous issue date: 2017-02-15 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / The Atlantic Forest biome is a biogeographic region with high biodiversity, containing several natural reserves that generate essential resources for all living beings. With its high degree of deforestation over the years due to anthropogenic action, it is necessary to identify and monitor changes in land use and cover, which enables a better understanding of the future of forests and how their changes are occurring. This work aims to evaluate the vegetation dynamics in the Atlantic Forest biome through the Enhanced Vegetation Index (EVI) and its relation with the meteorological variables: average air temperature, rainfall, global solar radiation, relative humidity and evapotranspiration. The study was carried out in the municipality of Pinheiral in the State of Rio de Janeiro. The vegetation data of the product MOD13Q1, from 2001 to 2013, totaling 299 images and monthly data of the meteorological variables of the same period, totaling 780 data, were used. The analyzes of the interannual trends of the time series of vegetation indices were performed using the methodologies of linearity, linear correlation, linear trend, monotonic tendency of Mann Kendall, median trend of Theil-Sen and analysis of temporal profiles as well as trend analysis seasonal. The correlation between the meteorological data and the vegetation index was studied through the multiple linear regression, expressed by the regression coefficient and the coefficient of determination (R?) estimates. Therefore, a land use analysis was carried out in the same study period, from 2001, 2006 and 2013 through classifiers generated for each pixel value of the image. With the generation of temporal profiles of vegetation indices, it was observed that there was a decrease in vegetative vigor, this result was in line with the interannual trends studied, which indicated a decrease in vegetation values for both the monotonic tendency of Mann Kendall and Median trend with values close to 0 and negative, being a non-linear behavior according to the methodologies of linear correlation, linearity and linear trend. According to the Seasonal Trend Analysis, EVI did not present a cycle pattern, with a mixture of cycles, annual and semi-annual. In relation to the correlation of the vegetation indices with the meteorological variables, correlation values were found that reached 0.97 for the R?. Thus, there is a high explanation of the dynamics of the landscape through these climatic variables. The landscape EVI for the Atlantic Forest Biome behaves seasonally and depending on the environmental conditions of the region / O bioma Mata Atl?ntica ? uma regi?o biogeogr?fica com alta biodiversidade, contendo diversas reservas naturais que geram recursos indispens?veis para todos os seres vivos. Com o seu alto grau de desmatamento ao longo dos anos devido a a??o antr?pica, faz-se necess?rio a identifica??o e o monitoramento das mudan?as do uso e cobertura do solo o que possibilita a melhor compreens?o do futuro das florestas e como est?o ocorrendo as suas mudan?as. Com isso, esse trabalho tem o objetivo de avaliar a din?mica da vegeta??o no bioma Mata Atl?ntica atrav?s do ?ndice de Vegeta??o Melhorado (EVI) e qual a sua rela??o com as vari?veis meteorol?gicas: temperatura m?dia do ar, chuva, radia??o solar global, umidade relativa do ar e evapotranspira??o. O trabalho foi realizado no munic?pio de Pinheiral no Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados os dados de vegeta??o do produto MOD13Q1, no per?odo de 2001 a 2013, totalizando 299 imagens e dados mensais das vari?veis meteorol?gicas, do mesmo per?odo, totalizando 780 dados. As an?lises das tend?ncias interanuais das s?ries temporais de ?ndices de vegeta??o foram realizadas por meio das metodologias de linearidade, correla??o linear, tend?ncia linear, tend?ncia monot?nica de Mann Kendall, tend?ncia mediana de Theil-Sen e an?lise dos perfis temporais e tamb?m a an?lise de tend?ncia sazonal. Atrav?s da regress?o linear m?ltipla, expressas pelas estimativas dos coeficientes da regress?o e do coeficiente de determina??o (R2) foi estudada a correla??o entre os dados meteorol?gicos e o ?ndice de vegeta??o. Diante disso, foi realizado uma an?lise de uso do solo no mesmo per?odo de estudo, de 2001, 2006 e 2013 atrav?s de classificadores gerados para cada valor do pixel da imagem. Com a gera??o dos perfis temporais dos ?ndices de vegeta??o, observou-se que houve uma diminui??o no vigor vegetativo, esse resultado foi de encontro ?s tend?ncias interanuais estudadas, que indicaram decr?scimo nos valores da vegeta??o tanto para a tend?ncia monot?nica de Mann Kendall como para a tend?ncia mediana com valores pr?ximos de 0 e negativos, sendo um comportamento n?o linear de acordo com as metodologias de correla??o linear, linearidade e tend?ncia linear. De acordo com a An?lise de Tend?ncia Sazonal, o EVI n?o apresentou um padr?o de ciclo, ocorrendo uma mistura de ciclos, anual e semi-anual. Em rela??o a correla??o dos ?ndices de vegeta??o com as vari?veis meteorol?gicas, foram encontrados valores de correla??o que chegaram a 0,97 para o R?. Dessa forma, verifica-se uma alta explica??o da din?mica da paisagem atrav?s dessas vari?veis clim?ticas. O EVI da paisagem para o Bioma Mata Atl?ntica se comporta de forma sazonal e em fun??o das condi??es ambientais da regi?o
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:localhost:jspui/2034 |
| Date | 15 February 2017 |
| Creators | Cruz, Camila Caetano da |
| Contributors | Delgado, Rafael Coll, Pereira, Marcos Gervasio, Antunes, Mauro Antonio Homem, Souza, Leonardo Paula de |
| Publisher | Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, Programa de P?s-Gradua??o em Ci?ncias Ambientais e Florestais, UFRRJ, Brasil, Instituto de Florestas |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRRJ, instname:Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro, instacron:UFRRJ |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | BALD?, G.; PARUELO, J. M. Land-use and land cover dynamics in South American temperate grasslands. Ecology and Society, v.13, p.1-20, 2008. BASTIAANSSEN, W. G. M.; MENENTI, M.; FEDDES, R. A.; HOLSLAG, A. A. M. A Remote Sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) ? Formulation. Journal of Hydrology, v. 212-213, p.198-212, 1998. BASTIAANSSEN, W. G. M.; ALI, S. A new crop yield forecasting model based on satellite measurements applied across the Indus Basin, Pakistan. Agriculture, Ecosystems and Environment. v. 94, p.321-340, 2003. BISQUERRA, RAFAEL; SARRIERA, JORGE C.; MAT?NEZ, FRANCESC. Introdu??o ? estat?stica: enfoque inform?tico com o pacote estat?stico SPSS. Bookman Editora, 2009. CARTES, Jose Luis; YANOSKY, Alberto. Dynamics of biodiversity loss in the Paraguayan Atlantic Forest: an introduction. The Atlantic Forest of South America: Biodiversity Status, Threats, and Outlook. CABS and Island Press, Washington, p. 267-268, 2003. CONTI, JOS? BUENO. 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