Resposta do índice de vegetação evi a anomalias de precipitação no estado da Paraíba

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29150/2237-2202.2022.252412

Palabras clave:

EVI, NDVI, MODIS, Precipitação, ACP

Resumen

Como as condições climáticas de uma região fundada são fundamentais no desenvolvimento de um ecossistema, pois ele é constituído de fatores bióticos (seres vivos), e abióticos (não vivos). Alterações no mesmo provocado pela ação antrópica, como também de origem natural, podem repercutir diretamente nesses fatores. No caso da vegetação, quando a mesma é retirada indiscriminadamente, conforme as mudanças ocorrem quando o clima ocorre, agravando também os processos erosivos que degradam ou solo. Nesse contexto, o monitoramento da vegetação é de importância fundamental na preservação dos ecossistemas e da vida como um todo. Portanto, buscou-se avaliar o padrão-temporal da resposta anual e espaço mensal da vegetação às anomalias da exclusão no estado da Paraíba no período de 2003-2018.Utilizaram-se dados do Enhanced Vegetation Index (EVI) e do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) extraídos do produto mensal MYD13A3 do satélite MODIS / Aqua, com resolução espacial de 1 km. Assim como totais anuais e mensais da coleta pluviométrica coletada no site da Agência Executiva de Gestão das Águas do Estado da Paraíba (AESA). Determinaram-se a correlação linear anual e o tempo de resposta da vegetação como anomalias mensais da exclusão, utilizando a técnica da Análise de Principais Componentes (ACP). A correlação linear entre as séries da coleta, EVI e NDVI, aumenta um coeficiente de correlação bastante expressivo de 0,92 para o EVI e de 0,90 para o NDVI ao nível de significância de α = 0,05. O tempo de resposta do EVI ás precipitações,

 

Citas

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Publicado

2022-05-25

Cómo citar

Souza, B. S., de Brito Costa Cantalice, W. L., Braga, C. C., Silva, M. T., & da Silva, E. A. (2022). Resposta do índice de vegetação evi a anomalias de precipitação no estado da Paraíba. Journal of Hyperspectral Remote Sensing, 12(1), 10–19. https://doi.org/10.29150/2237-2202.2022.252412

Número

Sección

Hyperspectral remote sensing and Atmosphere

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