Diagnóstico ambiental por índices de vegetação no Parque Estadual Mata da Pimenteira no período chuvoso e seco
Data
2022-05-23
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Resumo
Due to the monitoring needs, as well as the understanding of the vegetation conditions
of the Mata da Pimenteira State Park, it was aimed to analyze vegetation indices
generated with red and infrared bands, with Sentinel-2 images to verify the land cover
in the rainy and dry period from 2016 to 2021. The study site is located in the
municipality of Serra Talhada, Pernambuco. The images were processed in Google
Earth Engine to obtain a composition of the two periods studied, then, in QGIS software
version 3.18.3 (Zurich), the vegetation indices (NDVI and VCI) were determined by
raster calculator, a calculation tool available in Qgis that uses as a basis the values of
the pixels of the layers. After obtaining the indices, the descriptive statistics of the
images were obtained and classified using the r.recode tool, with subsequent counting
of the vegetation classes by r.report, so that from this, the thematic map for the analysis
and diagnosis of the study area was made. The results indicate higher average NDVI
for 2016 and 2017 with 0.7 in the rainy period, and 0.36 in the dry one. The VCI had
its highest average in 2016 with 86.04 and lowest in 2018 with 63.63. In the rainy period
more than 90% of the area was composed of the high vegetation density with the NDVI
and VCI of the very light class. In the dry period, most of the area was of the class "low
vegetation density" by NDVI and "severe" by VCI.
Descrição
Devido às necessidades de monitoramento, bem como da compreensão das
condições da vegetação do Parque Estadual Mata da Pimenteira, objetivou-se
analisar índices de vegetação gerados com bandas do vermelho e infravermelho, com
imagens do Sentinel-2 para verificar a cobertura do solo no período chuvoso e seco
de 2016 a 2021. O local de estudo situa-se no município de Serra Talhada,
Pernambuco. As imagens foram processadas no Google Earth Engine para obter uma
composição dos dois períodos estudados, na sequência, no software QGIS versão
3.18.3 (Zurich), foi determinado os índices de vegetação (NDVI e VCI) pela
calculadora raster, uma ferramenta de cálculo disponível no Qgis que usa como base
os valores dos pixels das camadas. Após a obtenção dos índices, foram alcançadas
as estatísticas descritivas das imagens e classificadas a partir da ferramenta r.recode,
com posterior contagem das classes de vegetação pelo r.report, para que a partir
disso, foi ser feito o mapa temático para as análises e diagnóstico da área de estudo.
Os resultados indicam maior média do NDVI para 2016 e 2017 com 0,7 no período
chuvoso, e 0,36 no seco. O VCI teve sua maior média em 2016 com 86,04 e menor
em 2018 com 63,63. No período chuvoso mais de 90% da área foi composta pela alta
densidade de vegetação com o NDVI e com o VCI da classe muito leve. No período
seco, a maior parte da área foi da classe “baixa densidade de vegetação” pelo NDVI
e “severo” pelo VCI.
Palavras-chave
Caatinga, Sensoriamento remoto
Referência
ROCHA, Alessandro Higor Gomes da. Diagnóstico ambiental por índices de vegetação no Parque Estadual Mata da Pimenteira no período chuvoso e seco. 2022. 33 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Agronomia) – Unidade Acadêmica de Serra Talhada, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Serra Talhada, 2022.
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