Monitoramento Espaço-Temporal da Detecção de Mudanças em Vegetação de Caatinga por Sensoriamento Remoto no Semiárido Brasileiro

Abstract

O sensoriamento remoto pode ser utilizado no monitoramento ambiental de parâmetros biofísicos micrometeorológicos nas regiões semiáridas do Brasil. Objetivou-se monitorar o risco da degradação ambiental através da detecção de mudanças da superfície no semiárido por sensoriamento remoto. A pesquisa foi desenvolvida através do processamento digital de imagens de satélite para Serra Talhada, Pernambuco. Foram coletados dados de superfície para subsidiar o algoritmo do balanço de energia da superfície terrestre (SEBAL) na estimativa do albedo e temperatura da superfície e o índice de vegetação ajustado as condições do solo (SAVI). Além disso, se desenvolveu mapas temáticos do grau do risco de degradação. Os mapas da degradação foram submetidos a avaliação estatística de qualidade temática, por matriz de confusão. O SAVI apresentou-se sensível à chuva, tendo na estação chuvosa os maiores valores e na estação seca os menores, período que o albedo e a temperatura apresentaram valores elevados, indicando vulnerabilidade à degradação das áreas com pouca vegetação e solo exposto. Os mapas do risco de degradação destacaram características semelhantes aos padrões de respostas do SAVI, albedo e temperatura. O monitoramento espaço-temporal dos parâmetros biofísicos e do risco de degradação permitirá o planejamento e gestão dos recursos hídricos e naturais da região semiárida. Spatial-Temporal Monitoring Detection of Changes in Caatinga Vegetation by Remote Sensing in the Brazilian Semiarid A B S T R A C TRemote sensing can be used for environmental monitoring of micrometeorological biophysical parameters in the semiarid regions of Brazil. The present investigation aimed to monitor the risk of environmental degradation by detecting surface changes in the semiarid by means of remote sensing. The research was developed through digital processing of satellite images for Serra Talhada, Pernambuco, Brazil. Surface data were collected to support the Surface Energy Balance algorithm (SEBAL) to estimate the albedo and the surface temperatures as well as the soil condition adjusted to the vegetation index (SAVI). Furthermore, thematic maps were developed for the levels of risk of degradation and statistical evaluation was performed on the thematic quality by means of confounding matrix. The SAVI was sensitive to precipitation, displaying the highest values for the rainy season and the lowest for the dry season, for which the albedo and the surface temperature presented higher values, thus indicating vulnerability to degradation in areas of scarce vegetation and exposed soil. The risk of degradation maps highlighted characteristics similar to SAVI response patterns, albedo and surface temperature. The spatiotemporal monitoring of biophysical parameters and the risk of degradation will enable both the planning and the management of water and natural resources in the semiarid region.Keywords: Agrometeorology, Caatinga, Environmental Degradation, Deforestation; Environmental Impacts.