USO DO GEOPROCESSAMENTO NA AVALIAÇÃO DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO POR DIFERENÇA NORMALIZADA DO MUNICIPIO DE SOUSA-PB

Authors

  • Julia Monteiro

Abstract

O sensoriamento remoto é uma importante ferramenta que pode ser utilizada para
monitoramento 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

Download data is not yet available.

References

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.

Published

2019-12-08

How to Cite

MONTEIRO, Julia. USO DO GEOPROCESSAMENTO NA AVALIAÇÃO DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO POR DIFERENÇA NORMALIZADA DO MUNICIPIO DE SOUSA-PB. Revista Craibeiras de Agroecologia, [S. l.], v. 4, n. 2, 2019. Disponível em: https://seer.ufal.br/index.php/era/article/view/9247. Acesso em: 22 dec. 2024.