USO DO GEOPROCESSAMENTO NA AVALIAÇÃO DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO POR DIFERENÇA NORMALIZADA DO MUNICIPIO DE SOUSA-PB
Resumo
O sensoriamento remoto é uma importante ferramenta que pode ser utilizada paramonitoramento de áreas a partir de técnicas de obtenção de imagens aerofotográficas
usando sensores eletromagnéticos instalados em satélites, permitindo analisar diferenças
de vegetação de determinada área à distancia, com isso o trabalho teve como objetivo
avaliar o comportamento espaço-temporal da vegetação do município de Sousa- PB
através da aplicação do parâmetro NDVI. O trabalho foi desenvolvido no Laboratório
de Geoprocessamento do campus II da UFPB utilizando o software livre QGis e
imagens de satélite Landsat 5 TM para calcular o índice de vegetação por diferença
normalizada. Com o processamento dos mapas foi possível analisar que as áreas de
vegetação aumentaram comparando o ano de 1988 ao de 2008, podendo ser justificado
devido o aumento da produção agrícola e do período chuvoso no munícipio. O NDVI é
um eficiente parâmetro para monitoramento de áreas de vegetação.
Downloads
Referências
AESA, Agência Executiva de Gestão das Águas do Estado da Paraíba. Disponível
em: (http://www.aesa.pb.gov.br/aesa-website/). Acesso em: Setembro de 2019.
GILLESPIE, T.W.; OSTERMANN-KELM, S.; DONG, C.; WILLIS, K.S.; OKIN, G.S.;
MACDONALD, G.M. Monitoring changes of NDVI in protected areas of southern
California. Ecological indicators, v. 88, p. 485-494, 2018.
GOOGLE EARTH. Earth Pro Store. Disponível em:
https://earthprostore.appspot.com/product-view.ep?pID=COEPRONEW. Acesso em
setembro de 2019.
IBGE, Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Disponível em:
http://www.ibge.gov.br. Acesso em Setembro de 2019.
JIA, K.; LIANG, S.; WEI, X.; YAO, Y.; SU, Y.; JIANG, B.; WANG, X. Land cover
classification of Landsat data with phenological features extracted from time series
MODIS NDVI data. Remote Sensing, v. 6, n. 11, p. 11518-11532, 2014.
LOURENÇO, V.; LOPES, J. & RAMOS, N. N. L. A.; TILLESSE, F. E. A.; COSTA, C.
A.; ARAÚJO, J. C. (2015). Análise temporal do NDVI sob condições de caatinga
preservada. III Inovagri International Meeting, p.808-814, 2015.
MARIANO, D. A.; DOS SANTOS, C. A.; WARDLOW, B. D.; ANDERSON, M. C.;
SCHILTMEYER, A. V.; TADESSE, T.; SVOBODA, M. D. Use of remote sensing
indicators to assess effects of drought and human-induced land degradation on
ecosystem health in Northeastern Brazil. Remote Sensing of Environment, v. 213, p.
-143, 2018.
QGIS DEVELOPMENT TEAM. QGIS geographic information system, Version 2.14.
Open Source Geospatial Foundation Project. Disponível em http://www. qgis. org,
TUCKER, C., J.; TOWNSHEND, J. R. G.; GOFF, T. E. African Land-Cover
classification using satellite data. Science, v. 227, p. 369-375, 1985.
USGS. U. S. Department of the Interior/ U. S. Geological Survey. Browse Images.
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
CC Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0
