VARIAÇÃO ESPAÇO-TEMPORAL DA CONDIÇÃO DA VEGETAÇÃO NO INTERIOR PAULISTA
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Resumo
A compreensão da dinâmica das condições da vegetação ao longo do tempo tem sido ampliada devido ao avanço das técnicas de sensoriamento remoto. O presente trabalho teve como objetivo analisar a dinâmica espaço-temporal da vegetação estratificada por diferentes usos e cobertura da terra, em área localizada no município de Botucatu-SP. Para isso, foram utilizadas 21 imagens da plataforma Landsat-5/TM, totalizando uma série temporal de 25 anos (1985 a 2010). As imagens foram submetidas aos processos de conversão dos números digitais para valores físicos, correção atmosférica e correção topográfica. As imagens corrigidas foram utilizadas para estimar os valores do VCI (Vegetation Condition Index). Os resultados da estimativa do VCI foram promissores para subsidiar a análise espaço-temporal da condição da vegetação em nível local, sendo sensível às variações locais de precipitação pluviométrica, amplificando a variabilidade intra-classe de uso da terra para o vigor da vegetação. O comportamento característico da floresta semidecidual (classe de uso da terra = Floresta) presente na propriedade foi perceptível nessa análise, fato que faz com se recomende essa metodologia em pesquisas futuras relacionadas a análise da condição da vegetação.
Palavras-chave: monitoramento ambiental; sensoriamento remoto; séries temporais.
SPATIAL AND TEMPORAL CHANGES IN VEGETATION CONDITIONS IN PAULIST INTERIOR
ABSTRACT:
There is an increasing demand to better understand the dynamics of the vegetation conditions over time as a result of the improvement of remote sensing techniques. Yhis study aimed to analyse the spatio-temporal behavior of vegetation, stratified by land use in area located in Botucatu-SP. We sused21 Landsat-5 TM images in 25 years (1985 – 2010) of analysis. We applied conversion of the digital numbers to physical values, atmospheric and topographic corrections, which allowed to analyze the vegetation changes by using the VCI (Vegetation Condition Index) calculation. The VCI showed a good performance in analyzing the spatiotemporal vegetation condition at a local level, it is sensitive to local variations of rainfall, it enhances the variability of the intra-class land use for the vigor of vegetation. By applying the VCI we were able to observe the vegetation pattern of the semideciduous forest (land use class = Forest) present in the area, fact that makes this methodology recommended in future researches related to the analysis of the vegetation condition.
Keywords: environmental monitoring; remote sensing; time series.
Referências
ANDRADE, R. G.; SEDIYAMA, G.; SOARES, V. P.; GLERIANI, J. M.; MENEZES, S. J. M. C. Estimativa da produtividade da cana-de-açúcar utilizando o Sebal e imagens Landsat. Revista Brasileira de Meteorologia, São José dos Campos, v. 29, n. e, p. 433-442, 2014.
BASTIAANSSEN, W. G. M.; MOLDEN, D. J.; MAKIN, I. W. Remote sensing for irrigated agriculture: examples from research and possible applications. Agricultural Water Management, Amsterdam, v. 46, n. 2, p. 137-155, 2000. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/S0378-3774(00)00080-9
CARVALHO, W. A.; PANOSO, L. A.; MORAES, M. H. Levantamento semidetalhado dos solos da Fazenda Experimental Edgardia – Município de Botucatu. Botucatu: Faculdade de Ciências Agronômicas – UNESP; 1991. 467 p.
CHANDER, G.; MARKHAM, B. L.; HELDER, D. L. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+,and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of Environment, New York, v. 113, n. 5, p. 893-903, 2009. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2009.01.007
CHAVEZ JR, P. S. An improved dark-object subtraction technique for atmospheric scattering correction of multispectral data. Remote Sensing Of Environment, New York, v. 24, n. 3, p. 459-479, 1988. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/0034-4257(88)90019-3
CPTEC_CENTRO DE PREVISÃO DE TEMPOS E ESTUDOS CLIMÁTICOS/INPE_INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS. El niño e la niño. 2015. Disponível em: <http://enos.cptec.inpe.br/tab_elnino.shtml>. Acesso em: 02 de fev. de 2016
CUNHA, A. R.; MARTINS, D. Classificação climática para os municípios de Botucatu e São Manuel-SP. Irriga, Botucatu, v. 14, n. 1, p. 1-11, 2009.
DU, L.; TIAN, Q.; YU, T.; MENG, Q.; JANCSO, T.; UDVARDY, P.; HUANG, Y. A comprehensive drought monitoring method integrating MODIS and TRMM data. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, Enschede, v. 23, p. 245-253, 2013. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.jag.2012.09.010
INPE_INSTITUTO NACIONAL DE PESQUISAS ESPACIAIS. O que é El niño e La niña. 2015. Disponível em: <http://enos.cptec.inpe.br/tab_elnino.shtml>. Acesso em: 02 de fev. de 2016.
JENSEN, J. R. Sensoriamento Remoto do Ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. São José dos Campos: Parêntese, 2009. 598 p.
JIANG, R.; JIANCANG, X.; HAILONG, H.; CHUN-CHAO, K.; JIWEI, Z.; MINGXIANG, Y. Spatiotemporal variability and predictability of Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) in Alberta, Canada. International Journal of Biometeorology, Lisse, v. 60, n. 9, p. 1389-1403, 2016. DOI: https://dx.doi.org/10.1007/s00484-015-1132-5
JIAO, W.; ZHANG, L.; CHANG, Q.; FU, D.; CEN, Y.; TONG, Q. Evaluating an enhanced Vegetation Condition Index (VCI) based on VIUPD for drought monitoring in the continental United States. Remote Sensing, v. 8, n. 3, p. 224, 2016. DOI: https://dx.doi.org/10.3390/rs8030224
JORGE, L. A. B.; SARTORI, M. S. Uso do solo e análise temporal da ocorrência de vegetação natural na fazenda experimental Edgardia, em Botucatu-SP. Revista Árvore, Viçosa, v. 26, n. 5, p. 585-592, 2002. DOI: http://dx.doi.org/10.1590/S0100-67622002000500009
KOGAN, F. N. Application of vegetation index and brightness temperature for drought detection. Advances in Space Research, Oxford, v. 15, n. 11, p. 91-100, 1995. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/0273-1177(95)00079-T
LI, Z.; LIU, X.; MA, T.; KEJIA, D.; ZHOU, Q.; YAO, B.; NIU, T. Retrieval of the surface evapotranspiration patterns in the alpine grassland–wetland ecosystem applying SEBAL model in the source region of the Yellow River, China. Ecological Modelling, Amsterdam, v. 270, p. 64-75, 2013. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2013.09.004
MATOS, R. C. M.; CANDEIAS, A. L. B.; AZEVEDO, J. R. G.; HATTERMANN, F. F.; KOCH, H.; KLEINSCHMIT, B. Análise multitemporal do albedo, ndvi e temperatura no entorno do reservatório de Itaparica – Pe: Anos De 1985 E 2010. Revista Brasileira de Cartografia, Monte Carmelo, v. 67, n. 3, p. 545-554, 2015.
QGIS Development Team (2015) QGIS. Versão 2.8.3. 2015. Disponível em: <http://www.qgis.org/en/site/>. Acesso em: 23 de junho de 2015.
OLIVEIRA, T. H.; DANTAS, J. G.; GALVÍNCIO, J. D.; PIMENTEL, R. M. M.; BOTLER, M. Análise da Variação Espaço-Temporal das Áreas Verdes e da Qualidade Ambiental em Áreas Urbanas, Recife-PE. Revista Brasileira de Geografia Física, Recife, v. 7, n. 6, p. 1196-1214, 2014.
PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y. E.; KUPLICH, T. M. Sensoriamento Remoto da Vegetação. 2 ed. São Paulo: Oficina de textos, 2012. 176 p.
RHEE, J.; IM, J.; CARBONE, G. J. Monitoring agricultural drought for arid and humid regions using multi-sensor remote sensing data. Remote Sensing of Environment, New York, v. 114, n. 12, p. 2875-2887, 2000. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/j.rse.2010.07.005
ROBINOVE, C. J.; CHAVEZ JR, P. S.; GEHRING, D.; HOLMGREN, R. Arid Land Monitoring Using Landsat Albedo Difference Images. Remote Sensing of Environment, New York, v. 11, p. 133-156, 1981. DOI: https://dx.doi.org/10.1016/0034-4257(81)90014-6
ROUSE, J. W. Monitoring the vernal advancement of retrogradation (greenwave effect) of natural vegetation. Greenbelt, MD: NASA/GSFC, 1974. Type III.
SANTOS, J. E. O.; NICOLETE, D. A. P.; FILGUEIRAS, R.; LEDA, V. C.; ZIMBACK, C. R. L. Imagens do Landsat-8 no mapeamento de superficies em área irrigada. Irriga, p. 30-36, 2015.
CAMARA, G.; SOUZA, R. C. M.; FREITAS, U. M.; GARRIDO, J.; MITSUO JUNIOR, F. Spring: integrating remote sensing and GIS by object oriented data modelling. Computers & Graphics, v. 20, n. 3, p. 395-403, 1996.
SOUSA JR, M. A.; LACRUZ, M. S. P. Sensoriamento remote para seca/estiagem. In: SAUSEN, T. M.; LACRUZ, M. S. P. Sensoriamento Remote para Desastres. São Paulo: Oficina de textos; 2015. 149-174.
TEILLET, P. M.; GUINDON, B.; GOODEBOUGH, D. G. On the slope-aspect correction of multispectral scanner data. Canadian Journal of Remote Sensing, v. 8, n. 2, p. 84-106, 1982.
United State Geological Survey – USGS [homepage na internet]. Decommission 2013 [acesso em 02 fev 2016]. Disponível em: http://landsat.usgs.gov/L5_Decommission.php
United State Geological Survey – USGS [homepage na internet]. Landsat processing details 2014 [acesso em 02 fev 2016]. Disponível em: http://landsat.usgs.gov/Landsat_Processing_Details.php
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