Artigo Anais I WIASB

ANAIS de Evento

ISSN: 2319-0248

Visualizações: 82
ANÁLISE COMPARATIVA DOS ÍNDICES DE VEGETAÇÃO NDVI E SAVI NA MICRORREGIÃO DO VALE DO PAJEÚ-PE

Palavra-chaves: ÍNDICES DE VEGETAÇÃO, SENSORIAMENTO REMOTO, SEBAL, NDVI, NDVI Pôster (PO) Semi-aridez da região: causas e consequências

Resumo

Os produtos do Sensoriamento Remoto orbital vêm se tornando uma importante ferramenta para as mais variadas aplicações, particularmente aquelas relacionadas com a avaliação, manejo, gerenciamento e gestão de recursos naturais, como água, solo e vegetação. As imagens dos índices de vegetação NDVI e SAVI confirmaram sua aplicabilidade como ferramenta no monitoramento de cobertura vegetal, permitindo alcançar o objetivo proposto. No entanto, vários índices de vegetação podem ser diferentemente afetados por diversos fatores, como a reflectância sob determinadas condições climáticas como é o caso do semiárido, que pode interferir no valor espectral do alvo, influenciando diretamente no valor do índice calculado. O presente trabalho teve como objetivo analisar os resultados dos Índices de Vegetação SAVI e NDVI nos municípios de Serra Talhada e Triunfo, obtidos a partir de imagens do sensor TM Landsat 5 de 2010 e 2011, do algoritmo SEBAL/METRIC e do software ERDAS Imagine 9.2 que foi utilizado no processamento das imagens, com a finalidade de avaliar o desempenho desses dois índices de vegetação. A diminuição da densidade de cobertura verde nos municípios de Serra Talhada e Triunfo, ocorridas de 2010 para 2011, enquanto a variação da biomassa mostrou uma clara e significativa redução nos anos secos, associado ao evento de El Niño ocorrido em 2010. Os índices de vegetação NDVI e SAVI apresentaram resultados satisfatórios no que diz respeito a representação da vegetação da região estudada. Apesar da diferença na representação de valores mínimos e máximos entre os índices a diferença nos mapas temáticos foi quase imperceptível.

Compartilhe:

Visualização do Artigo


Deixe um comentário

Precisamos validar o formulário.