SPACE TEMPORAL VARIABILITY NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEXIN THE SEMIARID PERNAMBUCANO BASED ON IMAGE TM / LANDSAT 5
DOI:
https://doi.org/10.5935/2237-2202.20130001Keywords:
Spectral vegetation indexes, rainfall, seasonal caatinga vegetation.Abstract
Rainfall is one of climate elements that influence the spatial and temporal variation of plant cover in any region and, in particular, in the caatinga semiarid Northeast. Before this, there was a need to examine relations of seasonal rainfall in the semiarid region of the State of Pernambuco with classes of use and soil cover and changes in vegetation Index (NDVI) for Normalized Difference, using principal component analysis and remote sensing techniques, being these determinations the main goals of this work. Four images of the Thematic Mapper (TM) sensor, the satellite Landsat 5, dated 12/12/1991, 12/9/1996, 12/13/2003 and 11/27/2009, formed the experimental unit, whose variables were estimated using the algorithm Surface Energy Balance Algorithms for Land (SEBAL), in addition to the daily rainfall data of 1996 and 2009 and the series 1975 to 2010. The main results indicated that the amount and distribution of rain influenced on the surface temperature and the values of the indexes of reflection and NDVI, excelling by high recovery power plant, as the coverage that occurred in the year 1996, and expressed by the greatest value of NDVI. It is concluded that remote sensing techniques associated with those of main components were efficient to quantify the spatio-temporal variability of climate and vegetation index of the normalized difference of semiarid conditions.
References
Allen. R. G.; Trezza. R.; Tasumi M. (2002). Surface energy balance algorithms for land. Advance training and user’s manual. version 1.0. p.98.
Anderson. T. W. (1984). An introduction to multivariate statistical analysis. New York: John Wiley & Sons. 675p.
Andrade Lima. D. de. (1992). O domínio das caatingas. Recife: UFRPE: IPA. 48p.
Barbosa. H. A.; Huete. A. R.; Baethgen. W. E. (2006). A 20 - year study of NDVI variability over the Northeast Region of Brazil. Journal of Arid Environments. London. v.67. p.288-307.
Chander. G.; Markham. B. (2003). Revised Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and post calibration dynamic ranges.IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.. v.41. n.11. p.2674-2677.
Dantas. F. R. C. (2008). Estudo comparativo de parâmetros da vegetação sobre diferentes alvos utilizando dados do AVHRR e TM. Campina Grande: UFCG. 56p. Dissertação de Mestrado em Meteorologia.
Florenzano. T. G. (2008). Geomorfologia. conceitos tecnologias atuais. Editora: Oficina de textos. São Paulo. 318p.
Gonçalves. R. R. V. (2008). Relação entre a resposta espectral da cana-de-açúcar. registrada nas imagens dos satélites AVHRR/NOAA. em São Paulo. e dados agroclimáticos. no período de 2001 a 2008. 185p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola. Universidade Estadual de Campinas. Campinas.
Gurgel. H. C.; Ferreira. N. J.; Luiz. A. J. B. (2003). Estudo da variabilidade do NDVI sobre o Brasil utilizando-se a análise de agrupamento. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. Campina Grande. v.7. n.1. p.85-90.
Houborg. R.; Soegaard. H.; Boegh. E. (2007). Combining Vegetation Index and Model Inversion Methods for the Extraction of Key Vegetation Biophysical parameters using Terra and Aqua MODIS reflectance Data. Remote Sensing of Environment. v.106. p.39-58.
Huete. A. R.; Tucker. C. J. (1991). Investigation of soil influence in AVHRR red and near infrared vegetation index imagery. InternationalJournalof Remote Sensing.v.12. p.1223-1242.
IBGE. (2004). Mapa de biomas do Brasil. Escala 1:5.000.000. Disponível em: <http://mapas.ibge.gov.br/biomas2/viewer.htm>. Acesso em: 01 de setembro de 2011.
Kim. K. Y.; Wu. Q. (1999). A Comparison Study of EOF Techniques: Analysis of Nonstationary Data with Periodic Statistics. J. of Climate. v.12. p.185-199.
Köppen. W.; Geiger. R. (1928). Klimate der Erde. Gotha: Verlag Justus Perthes.
Lang. S.; Blaschke. T. (2009). Análise da Paisagem com SIG.. São Paulo. Oficina de Textos. 424 p.
Lourenço. R. W.; Landim. P. M. B. (2004). Estudo da variabilidade do “Índice de Vegetação por Diferença Normalizada/IVDN” utilizando krigagem indicativa. Holos Environment. v.4. p.38 55.
Lorenz. E. N. (1956). Empirical Orthogonal Functions and Statistical Weather Prediction. Sci. Rep. 1.Statistical Forecasting Project. Department of Meteorology. MIT (NTIS AD 110268). 49p.
Paiva. C. M. (2005). Estimativa do balanço de energia e da temperatura da superfície via satélite NOAA-AVHRR. Rio de Janeiro. 248f. Dissertação (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Rodrigues. J. O.; Andrade. E. M.; Teixeira. A. S; Silva. B. B. da. (2009). Sazonalidade de variáveis biofísicas em regiões semiáridas pelo emprego do sensoriamento remoto. Revista de Engenharia Agrícola. v.29. n.3. p.452-465.
Silva. B. B. da; Lopes. G. M.; Azevedo. P. V. (2005). Balanço de Radiação em Áreas Irrigadas Utilizando Imagens Landsat 5–TM. Revista Brasileira de Meteorologia. v.20. n.2.p.243-252.
Silva. P. C. G. da; Correia. R. C. (2000). Caracterização social e econômica da videira. In: Leão. P. C. de S.; Soares. J. M. (Ed.). A viticultura no semiárido brasileiro. Petrolina: Embrapa Semi-Árido. Cap. 2. p. 19-32.
Storch. H. V.; Zwiers. F. W. (2000). Statistical analysis in climate research.New York - NY: Cambridge University Press. 484p.
Strang. D. M. G. (1972). Análise climatológica pluviométrica do Nordeste brasileiro. Relatório IAE-M-02/72. Centro Técnico Aeroespacial. São José dos Campos. 29p.
Valeriano. M. de M. (2008). Dados Topográficos In: Florenzano. T. G. (Org.) Geomorfologia: conceitos e tecnologias atuais. São Paulo: Oficina de Textos. p. 72-104.
Weare. B. C.; Nasstrom. J. S. (1982). Examples of Extended Empirical Orthogonal Function Analyses.Monthly Weather Review. v.110. p.481-485.
Weng. Q.; Lu. D. A (2008). Sub-pixel analysis of urbanization effect on land surface temperature and its interplay with impervious surface and vegetation coverage in Indianapolis. United States. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. v.10. p.68-83.
Wilks. D. S. (1995). Statistical Methods in the Atmospheric Sciences: an introduction.San Diego: Academic Press. 467p.
Anderson. T. W. (1984). An introduction to multivariate statistical analysis. New York: John Wiley & Sons. 675p.
Andrade Lima. D. de. (1992). O domínio das caatingas. Recife: UFRPE: IPA. 48p.
Barbosa. H. A.; Huete. A. R.; Baethgen. W. E. (2006). A 20 - year study of NDVI variability over the Northeast Region of Brazil. Journal of Arid Environments. London. v.67. p.288-307.
Chander. G.; Markham. B. (2003). Revised Landsat-5 TM radiometric calibration procedures and post calibration dynamic ranges.IEEE Trans. Geosci. Remote Sens.. v.41. n.11. p.2674-2677.
Dantas. F. R. C. (2008). Estudo comparativo de parâmetros da vegetação sobre diferentes alvos utilizando dados do AVHRR e TM. Campina Grande: UFCG. 56p. Dissertação de Mestrado em Meteorologia.
Florenzano. T. G. (2008). Geomorfologia. conceitos tecnologias atuais. Editora: Oficina de textos. São Paulo. 318p.
Gonçalves. R. R. V. (2008). Relação entre a resposta espectral da cana-de-açúcar. registrada nas imagens dos satélites AVHRR/NOAA. em São Paulo. e dados agroclimáticos. no período de 2001 a 2008. 185p. Dissertação (Mestrado em Engenharia Agrícola) - Faculdade de Engenharia Agrícola. Universidade Estadual de Campinas. Campinas.
Gurgel. H. C.; Ferreira. N. J.; Luiz. A. J. B. (2003). Estudo da variabilidade do NDVI sobre o Brasil utilizando-se a análise de agrupamento. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental. Campina Grande. v.7. n.1. p.85-90.
Houborg. R.; Soegaard. H.; Boegh. E. (2007). Combining Vegetation Index and Model Inversion Methods for the Extraction of Key Vegetation Biophysical parameters using Terra and Aqua MODIS reflectance Data. Remote Sensing of Environment. v.106. p.39-58.
Huete. A. R.; Tucker. C. J. (1991). Investigation of soil influence in AVHRR red and near infrared vegetation index imagery. InternationalJournalof Remote Sensing.v.12. p.1223-1242.
IBGE. (2004). Mapa de biomas do Brasil. Escala 1:5.000.000. Disponível em: <http://mapas.ibge.gov.br/biomas2/viewer.htm>. Acesso em: 01 de setembro de 2011.
Kim. K. Y.; Wu. Q. (1999). A Comparison Study of EOF Techniques: Analysis of Nonstationary Data with Periodic Statistics. J. of Climate. v.12. p.185-199.
Köppen. W.; Geiger. R. (1928). Klimate der Erde. Gotha: Verlag Justus Perthes.
Lang. S.; Blaschke. T. (2009). Análise da Paisagem com SIG.. São Paulo. Oficina de Textos. 424 p.
Lourenço. R. W.; Landim. P. M. B. (2004). Estudo da variabilidade do “Índice de Vegetação por Diferença Normalizada/IVDN” utilizando krigagem indicativa. Holos Environment. v.4. p.38 55.
Lorenz. E. N. (1956). Empirical Orthogonal Functions and Statistical Weather Prediction. Sci. Rep. 1.Statistical Forecasting Project. Department of Meteorology. MIT (NTIS AD 110268). 49p.
Paiva. C. M. (2005). Estimativa do balanço de energia e da temperatura da superfície via satélite NOAA-AVHRR. Rio de Janeiro. 248f. Dissertação (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.
Rodrigues. J. O.; Andrade. E. M.; Teixeira. A. S; Silva. B. B. da. (2009). Sazonalidade de variáveis biofísicas em regiões semiáridas pelo emprego do sensoriamento remoto. Revista de Engenharia Agrícola. v.29. n.3. p.452-465.
Silva. B. B. da; Lopes. G. M.; Azevedo. P. V. (2005). Balanço de Radiação em Áreas Irrigadas Utilizando Imagens Landsat 5–TM. Revista Brasileira de Meteorologia. v.20. n.2.p.243-252.
Silva. P. C. G. da; Correia. R. C. (2000). Caracterização social e econômica da videira. In: Leão. P. C. de S.; Soares. J. M. (Ed.). A viticultura no semiárido brasileiro. Petrolina: Embrapa Semi-Árido. Cap. 2. p. 19-32.
Storch. H. V.; Zwiers. F. W. (2000). Statistical analysis in climate research.New York - NY: Cambridge University Press. 484p.
Strang. D. M. G. (1972). Análise climatológica pluviométrica do Nordeste brasileiro. Relatório IAE-M-02/72. Centro Técnico Aeroespacial. São José dos Campos. 29p.
Valeriano. M. de M. (2008). Dados Topográficos In: Florenzano. T. G. (Org.) Geomorfologia: conceitos e tecnologias atuais. São Paulo: Oficina de Textos. p. 72-104.
Weare. B. C.; Nasstrom. J. S. (1982). Examples of Extended Empirical Orthogonal Function Analyses.Monthly Weather Review. v.110. p.481-485.
Weng. Q.; Lu. D. A (2008). Sub-pixel analysis of urbanization effect on land surface temperature and its interplay with impervious surface and vegetation coverage in Indianapolis. United States. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation. v.10. p.68-83.
Wilks. D. S. (1995). Statistical Methods in the Atmospheric Sciences: an introduction.San Diego: Academic Press. 467p.
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2013-03-07
How to Cite
Silva, M. T. (2013). SPACE TEMPORAL VARIABILITY NORMALIZED DIFFERENCE VEGETATION INDEXIN THE SEMIARID PERNAMBUCANO BASED ON IMAGE TM / LANDSAT 5. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 3(1), 001–018. https://doi.org/10.5935/2237-2202.20130001
Issue
Section
Hyperspectral remote sensing and Atmosphere
