Bezerra, Alan CézarRocha, Alessandro Higor Gomes da2025-03-182025-03-182022-05-23ROCHA, 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.https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6801Devido 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.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.33 f.poropenAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/deed.pt-brCaatingaSensoriamento remotobachelorThesisAtribuição-SemDerivações 4.0 Internacional (CC BY-ND 4.0)