Spatial evolution of land use and land cover for the Tatu-Bola Wildlife Refuge - Pernambuco, using orbital images
DOI:
https://doi.org/10.29150/2237-2202.2022.251975Palavras-chave:
Caatinga, vegetation index, landsat, cbers-4a, Tolypeutes tricinctusResumo
This article aims the analyze NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), NDWI (Normalized Difference Water Index), and NDBI (Normalized Difference Built-up Index) radiometric indices for TM and OLI sensor scenes aboard the LANDSAT satellite. The study area is the Tatu-Bola Wildlife Refuge, created in March 2015 through State Decree number 41,546, and its surroundings. The study aimed to monitor the spatial and temporal evolution of land use and land cover in a period before and after the implementation of the Armadillo-Bola Wildlife Refuge, using indices of vegetation (NDVI), moisture (NDWI), and exposed soil (NDBI) and its relationship with the surroundings. TM and OLI images (orbit and point 217-066) were used on board the LANDSAT satellite 5 (23-05-1987, 15-05-1996, and 01-02-2005) and 8 (28-01-2015 and 17- 03-2021), radiometrically and geometrically corrected and obtained by accessing EarthExplorer, with the calculation of radiance and reflectance being performed, and the indices applied. In order to better identify the area with vegetation and exposed soil, the RGB composition was performed, with NDBI, NDVI, and NDWI indices for Landsat images and fusion of multispectral and panchromatic bands in WPM sensor images from the CBERS-4A satellite from 23- 08-2020 (orbit and point 198-124) and 18-09-2020 (199-124). Digital numbers of cloud and shadow pixels were excluded through supervised classification. Between 1987 and 2021, it was possible to observe a decrease in vegetation cover, especially around the RVS Armadillo-balla, and an increase in area, with NDVI values lower than 0.40. The Refuge area in Petrolina has the largest amount of deforested area. The use of RGB composition of the indices and the merged images from the CBERS-4A satellite, with a spatial resolution of 2 m, present a significant improvement in identifying areas of exposed soil and dry vegetation.
Referências
Allen, R. G.; Tasumi, M.; Trezza, R. SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land). 2002. Advance Training and User’s Manual – Idaho Implementation, version 1.0, 97p. Disponível: ftp://ftp.funceme.br/Cospar_Funceme_2010/CLASS_DAY_04.11.2010/LAB/quixere/quixere/Final%20Sebal%20Manual.pdf. Acesso: Dezembro de 2010.
Antongiovanni, M.; Venticinque, E. M.; Fonseca, C. R. 2018. Fragmentation patterns of the Caatinga drylands. Landscape Ecology, 33, 1353-1367. https://doi.org/10.1007/s10980-018-0672-6
Barbosa, H. A.; Kumar, L.; Paredes, F.; Elliott, S.; Ayuga, J. G. 2019. Assessment of Caatinga response to drought using Meteosat-SEVIRI Normalized Difference Vegetation Index (2008–2016). ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, Volume 148, P. 235-252.
Barlow, J.; Lennox, G. D.; Ferreira, J.; Berenguer, E.; Lees, A. C.; Nally, R. M.; Gardner, T. A. 2016. Anthropogenic disturbance in tropical forests can double biodiversity loss from deforestation. Nature. v. 535, p. 144–147.
Becerra, J. A. B.Ç Carvalho, S.Ç Ometto, J. P. H. B. 2015. Relação das sazonalidades da precipitação e da vegetação no bioma Caatinga: abordagem multitemporal. Anais XVII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, João Pessoa-PB, Brasil, INPE.
Bezerra, J. M.; Vasconcelos, R. S.; Moura, G. B. A.; Sobrinho, J. E. 2012. Spectral indices of vegetation to caatinga of the area of semi-arid of Rio Grande of Norte, Brazil. Journal of Hyperspectral Remote Sensing 02, 010-024
Bilar, A. B. C.; Pimentel, R. M. M.; Cerqueira, M. A. 2018. Monitoramento da cobertura vegetal através de índices biofísicos e gestão de áreas protegidas. Geosul, Florianópolis, v. 33, n. 68, p.236-259.
Brito, P. V. P. S.; Morais, Y. C. B.; Ferreira, H. S.; Silva, J. F.; Galvíncio, J. D. 2017. Análise comparativa da umidade da vegetação de áreas de caatinga preservada, agricultura irrigada e sequeiro. Journal of Environmental Analysis and Progress V. 02 N. 03, 493-498.
Cardozo, F. S.; Pereira, G.; Silva, G. B. S. S.; Silva, F. B.; Shimabukuro, Y. E.; Moraes, E. C. 2009. Discriminação de áreas alagadas no Pantanal sul matogrossense a partir de imagens orbitais. In: 2º Simpósio de Geotecnologias no Pantanal, Anais, Corumbá, 7-11 novembro, Embrapa Informática Agropecuária/INPE, pp. 99-106.
Chander, G.; Markham, B. 2003. Revised LANDSAT-5 TM Radiometric Calibration Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. v. 41. n. 11. Disponível: http://LANDSAThandbook.gsfc.nasa.gov/pdfs/L5TMLUTIEEE2003.pdf. Acesso: 14 de fevereiro de 2008.
Chen, X.; Zhao, H.; Li, P.; Yin, Z. 2006. Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes. Remote Sensing of Environment 104, 133–146.
Chiarello, A.G.; Aguiar, L.M.S.; Cerqueira, R.; Melo, F.R.; Rodrigues, F.H.G.; Silva, V.M.F. 2008. Mamíferos Ameaçados de Extinção no Brasil. In: Machado, A.B.M.; Drummond, G.M.; Paglia, A.P. (Eds.). Livro Vermelho da Fauna Brasileira Ameaçada de Extinção. Volume II. MMA, p.680-880
Christofoletti, A. 1999. Modelagem de sistemas ambientais. Edgard Blucher: São Paulo.
Defries, R.S; Hansen, M.; Townshend, J.R.G.; Sohlberg, R. 1998. Global land cover classifications at 8 km spatial resolution: the use of training data derived from LANDSAT imagery in decision tree classifiers. International Journal of Remote Sensing, v. 19, p. 3141-3168.
EarthExplorer. 2018. Landsat 5 e 8. Disponível em: <https://earthexplorer.usgs.gov/>. Acesso em: 1 de junho de 2018.
Empresa Brasileira De Pesquisa Agropecuária (EMBRAPA). 2021. Estações Agrometeorológicas Automáticas – Estação Bebedouro – Petrolina. Dados de 1963 a 2021. Disponível em: http://www.cpatsa.embrapa.br:8080/index.php?op=eabeb. Acesso em: 17 de setembro de 2021.
Francisco, P. R. M.; Chaves, I. B.; Chaves, L. H. G.; Lima, E. R. V. 2012. Detecção de Mudança da Vegetação de Caatinga. Revista Brasileira de Geografia Física 06, 1473-1487.
França, A. F.; Tavares Junior, J. R.; Moreira Filho, J. C. C. 2012. Índices NDVI, NDWI e NDBI como ferramentas ao mapeamento temático do entorno da lagoa olho d'água, em Jaboatão dos Guararapes-PE. IV Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação. Recife - PE, p. 001 - 009.
Gao, B. 1996. NDWI – A Normalized Difference Water Index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote sensing of Environment, 58, 257-266.
Gardner, T. A.; Barlow, J.; Araujo, I. S.; Avila-Pires, T. C.; Bonaldo, A. B.; Costa, J. E.; Esposito, M. C.; Ferreira, L. V.; Hawes, J.; Hernandez, M. I. M.; Hoogmoed, M. S.; Leite, R. N.; Lo-Man-Hung, N. F.; Malcolm, J. R.; Martins, M. B.; Mestre, L. A. M.; Miranda-Santos, R.; Overal, W. L.; Parry, L.; Peters, S. L.; Ribeiro-Junior, M. A.; Da Silva, M. N. F.; Da Silva Motta, C.; Peres, C.A. 2008. The cost-effectiveness of biodiversity surveys in tropical forests. Ecology Letters, v. 11, p. 139-150.
Giulietti, A.M. et al. 2004. Diagnóstico da vegetação nativa do bioma Caatinga. In: SILVA, J. M. C.; TABARELLI, M.; FONSECA, M. T.; LINS, L.V. (orgs.). Biodiversidade da Caatinga: áreas e ações prioritárias para a conservação. pp. 48-90. Ministério do Meio Ambiente, Brasília.
Huxman, T. E.; Smith, M. D.; Fay, P. A; Knapp, A. K.; Shaw, R.; Loik, M. E.; Smith, S. D.; Tissue, D. T.; Zak, J. C.; Weltzin, J. F.; Pockman, W. T.;Sala, O. E.; Haddad, B. M.; Harte, J.; Koch, G. W.; Schwinning, S.; Small, E. E.; Williams, D. G. 2004. Convergence across biomes to a common rain-use efficiency. Nature. v. 429, n. 6992, p. 651-654.
Machado, A. B. M.; Drummond, G. M.; Paglia, A. P. 2008. Livro vermelho da fauna brasileira ameaçada de extinção. 1. ed. Brasília: MMA; Belo Horizonte: Fundação Biodiversitas. v. 2. (Biodiversidade, 19). Disponível em: <http://www.icmbio.gov.br/portal/images/stories/biodiversidade/fauna-brasileira/livro-vermelho/volumeII/Mamiferos.pdf>. Acesso em: 05 julho. 2021.
ICMBio - Instituto Chico Mendes para a Conservação da Biodiversidade. 2014. Sumário executivo do Plano de Ação Nacional para a Conservação do Tatu-Bola. Disponível em: <http://www.icmbio.gov.br/portal/images/stories/docs-plano-de-acao/pan-tatu-bola/sumario-tatu-bola-2014.pdf>. Acesso em: 01 agosto. 2021.
Instituto Nacional De Pesquisas Espaciais (INPE). 2020. Anos de ocorrência do fenômeno El niño e La niña. Disponível em: http://enos.cptec.inpe.br/#. Acesso em: dezembro de 2020.
Instituto Nacional De Pesquisas Espaciais (INPE). Sobre o CBERS. Disponível em: http://www.cbers.inpe.br/sobre/index.php. Acesso em: 04 de setembro de 2021
Lacerda, A. C.; Albuquerque, J. V.; Galvincio, J. D. 2017. Área legalmente protegida sob conflito: o caso da Reserva de Vida Silvestre Tatu-Bola, Estado de Pernambuco, Brasil. Revista Brasileira de Gestão Ambiental e Sustentabilidade: 4(7): 191-202.
Leal, I. R.; Silva, J. M. C.; Tabarelli, M.; Junior, T. E. L. 2005. Mudando o curso da conservação da biodiversidade na Caatinga do Nordeste do Brasil. MEGADIVERSIDADE, Volume 1, Nº 1.
Lei Estadual Nº 13.787. PERNAMBUCO. Lei n° 13.787 de 08 de junho de 2009. Institui o Sistema Estadual de Unidades de Conservação – SEUC.
Malik, M. S.; Shukla, J. P.; Mishra, S. 2019. Relationship of LST, NDBI and NDVI using Landsat-8 data in Kandaihimmat Watershed, Hoshangabad, India. Indian Journal of Geo Marine Sciences, Vol. 48 (01), pp. 25-31.
Marinho-Filho, J.; Guimarães, M.M.; Reis, M.L.; Rodrigues, F.H.G.; Torres, O.; Almeida, G. 1997. The Discovery of the brazilian threebanded armadillo in the Cerrado of Central Brazil. Edentata, 3(1). p.11-13.
Markham, B. L.; Barker, L. L. 1987. Thematic mapper bandpass solar exoatmospherical irradiances. International Journal of Remote Sensing, v.8, n.3, p.517-523. Disponível: http://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/01431168708948658#.VaPYjvmkGkw. Acesso: 24 de junho de 2008. DOI: 10.1080/01431168708948658
Mathew, A.; Chaudhary, R.; Gupta, N. 2015. Study of Urban heat Island Effect on Ahmedabad City and Its Relationship with Urbanization and Vegetation Parameters. International Journal of Computer & Mathematical Sciences. V. 4, P. 126 – 135.
Ministério Do Meio Ambiente (Brasil). 2019. Caatinga. Brasil, [20]. Disponível em: https://antigo.mma.gov.br/biomas/caatinga.html. Acesso em: 8 de janeiro de 2019.
Miranda, R. Q.; Galvincio, J. D.; Morais, Y. C. B.; Moura, M. S. B. Jones, C. A.; Srinivasan, R. Dry forest deforestation dynamics in Brazil’s pontal BA. Rev. Caatinga, Mossoró, v. 31, n. 2, p. 385 – 395, abr. – jun., 2018
Morais, Y. C.; Araujo, M. S. B.; Moura, M. S. B.; Galvincio, J. D.; Miranda, R. Q. 2017. Análise do Sequestro de Carbono em Áreas de Caatinga do Semiárido Pernambucano. Rev. bras. meteorol. 32 (4). https://doi.org/10.1590/0102-7786324007
Muposhi, V. K.; Chademana, T. C.; Gandiwa, E.; Muboko, N. 2016. Edge effects: impact of anthropogenic activities on vegetation structure and diversity in western Umfurudzi Park, Zimbabwe. Afr Journal Ecology 54:450–459
National Aeronautics And Space Administration (NASA). 2013. Landsat 8. Disponível em: <http://www.nasa.gov/mission_pages/landsat/spacecraft/index.html#.UieDrzY3s0M>. Acesso em: 04 ago 2013.
Oliveira, A. M.; Costa, D. F. S. 2020. Mapping of Caatinga ecosystems: evaluation of the effectiveness of Vegetation Indexes (NDVI and SAVI) and object-oriented mapping. RA’EGA, Curitiba, PR, V.8, n.2. DOI: http://dx.doi.org/10.5380/raega.v49i0.6645
Oliveira Filho, A. T.; Jarenkov, J. A.; Rodal, M. J. N. Floristic relationships of seasonally dry forests of eastern South America based on tree species distribution pattern. In: PENNINGTON, R. T.; LEWIS, G. P.; RATTER, J. A. 2006. Neotropical savannas and seasonally dry forests. Boca Raton (EUA): CRC Press, p. 159-190
Oliveira, J. A.; Gonçalves, P. R.; Bonvicino, C. R. 2003. Mamíferos da Caatinga. In: Leal, I.R.; Tabarelli, M.; Silva, J. M. C. (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. pp. 275-333. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil.
Oliveira, T. H.; Machado, C. C. C.; Silva, J. S.; Galvíncio, J. D.; Pimentel, R. M. M.; Silva, B. B. 2010. Índice de Umidade (NDWI) e Análise Espaço-Temporal do Albedo da Superfície da Bacia Hidrográfica do Rio Moxotó-PE. Revista Brasileira de Geografia Física Vol. 03. P. 55-69. Disponível: http://www.revista.ufpe.br/rbgfe/index.php/revista/article/viewArticle/130. Acesso: 01 de dezembro de 2010.
Oliveira, T. H.; Candeias, A. L. B.; Galvincio, J. D.; Pimentel, R. M. M. 2016. Evolução do uso e ocupação do solo do município do Recife através de imagens dos satélites LANDSAT e CBERS 4. Anais do VI Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação. CTG – UFPE, Recife - PE.
Pereira, J. A. V.; Souza, Y. G.; Correira, I. M. G.; Souza, B. I. 2020. Uso e cobertura do solo e comparação entre os índices de vegetação SAVI e NDWI na área de proteção ambiental das Onças, Paraíba, Brasil. Revista de Geografia (Recife) V. 37, No. 2.
Pennington, R. T.; Prado, D. A.; Pendry, C. 2000. Neotropical seasonally dry forests and Pleistocene vegetation changes. J. Biogeogr., v. 27, p. 261-273.
PERNAMBUCO. 2014. Proposta para discussão da Criação do Refúgio de Vida Silvestre Tatu-bola na Região do Sertão do São Francisco – Pernambuco. Secretaria de Meio ambiente e Sustentabilidade. Recife. 78p.
Rebello, V. P. A.; Getirana, A.; Filho, O. C. R.; Lakshmi, V. 2020. Spatiotemporal vegetation response to extreme droughts in eastern Brazil. Remote Sensing Applications: Society and Environment 18.
Reis, N. R; Peracchi, A. L; Pedro, W. A; Lima, I. P. 2006. Mamíferos do Brasil. Londrina. 437p.
Ribeiro E, Arroyo-Rodríguez V, Santos B. A., Tabarelli M, Leal I. R. 2015. Chronic anthropogenic disturbance drives the biological impoverishment of the Brazilian Caatinga vegetation. J Appl Ecol 52:611–620.
Ribeiro, S.C.; Marçal, M.S.; Correa, A.C.B. 2010. Geomorfologia de áreas semiáridas: uma contribuição ao estudo dos Sertões Nordestinos. Revista de Geografia. Recife-UFPE. V.27, p.120-137.
Rodrigues, M.T. 2003. Herpetofauna da Caatinga. In: LEAL, I. R.; TABARELLI, M.; SILVA, J. M. C. (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. pp. 181-236. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil.
Rosa, R. S.; Menezes, N. A.; Britski, H. A.; Costa, W. J. E. M.; Groth, F. 2003. Diversidade, padrões de distribuição e conservação dos peixes da Caatinga. In: Leal, I. R.; Tabarelli, M.; Silva, J. M. C. (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. pp. 135-180. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil.
Santos, J. C; Leal, I. R.; Almeida-Cortez, J. S.; Fernandes, G. W.; Tabarelli, M. 2011. Caatinga: the scientific negligence experienced by a dry tropical forest. Tropical Conservation Science, Menlo Park, v. 4, n. 3, p. 276-286.
Silva, J. M. C.; Souza, M. A.; Bieber, A. G. D.; Carlos, C.J. 2003. Aves da Caatinga: status, uso do habitat e sensitividade. In: Leal, I. R.; Tabarelli, M.; Silva, J. M. C. (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. pp. 237-273. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil.
Silva, B. B.; Braga, A. C.; Oliveira, L. M. M.; Montenegro, S. M. G. L.; Barbosa, B. J. 2016. Procedures for calculation of the albedo with OLI-Landsat 8 images: Application to the Brazilian semi-arid. Revista Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental, 20(1): 3- 8.
Souza, B. I.; Artigas, R. C.; Lima, E. R. V. 2015. Caatinga e Desertificação. Mercator, Fortaleza, v. 14, n. 1, p. 131-150.
Trindade, A. R.; Dutra, V. A. B.; Tavares, P. A.; Souto, J. I. O.; Beltrao, N. E. S.; Ribeiro, H. M. C. 2019. Aplicação de índices de vegetação para identificação de área construída e vegetação densa em áreas urbanas na Amazônia. Anais do XIX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.
Veloso, H. P.; Rangel-Filho, A. L. R.; Lima, J. C. A. 1991. Classificação da vegetação brasileira, adaptada a um sistema universal. Rio de Janeiro (RJ): IBGE. 124p
Vasconcelos Sobrinho, J. 2002. Desertificação no Nordeste do Brasil. Recife: Editora Universitária.
USGS (2016). Landsat 8 (L8) Data Users Handbook, 2015, LSDS-1574, version 1.0. Sioux Falls, USA: USGS EROS. Disponível em <https://landsat.usgs.gov/documents/Landsat8DataUsersHandbook.pdf> Acesso em 05 de setembro de 2008.
Xu, H. 2007. Extraction of Urban Built-up Land Features from Landsat Imagery Using a Thematic-oriented Index Combination Technique. Photogrammetric Engineering & Remote Sensing Vol. 73, No. 12, December, p. 1381–1391.
Zanella, F. C. V.; Martins, C. F. 2003. Abelhas da Caatinga: biogeografia, ecologia e conservação. In: Leal, I. R.; Tabarelli, M.; Silva, J. M. C. (eds.). Ecologia e conservação da Caatinga. pp. 75-134. Editora Universitária, Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil.
Zeng, H.; Peltola, H.; Vaisanen, H.; Kellomaki, S. 2009. The effects of fragmentation on the susceptibility of a boreal forest ecosystem to wind damage. Forest Ecology and Management, v. 257, p. 1165-1173.
Zha, Y.; Gao, J.; Ni, S. 2003. Use of normalized difference built-up index in automatically mapping urban areas from TM imagery. International Journal of Remote Sensing, 24(3):583-594.
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