Sensoriamento Remoto Aplicado na Geoespacialização do Reservatório Poço da Cruz - PE e seu Entorno
DOI:
https://doi.org/10.26848/rbgf.v14.6.p3614-3629Palavras-chave:
Índices Biofísicos, Recursos Hídricos, Sensoriamento Remoto.Resumo
O Sertão Pernambucano é caracterizado por longos períodos de secas, com um regime pluviométrico inconstante e irregular, dificultando o desenvolvimento socioeconômico da região. Neste contexto a aplicação de técnica de Sensoriamento Remoto utilizando de imagens georreferenciadas destaca-se pela relevância no monitoramento e análise da variação da cobertura vegetal e do suprimento hídrico nos reservatórios da região. Este estudo objetivou-se em avaliar as variações temporais geoespacializadas do uso e ocupação do solo, vegetação e área superficial do espelho d’água do reservatório de Poço da Cruz - PE, em uma perspectiva espectro temporal utilizando imagens datadas de 2000, 2013 e 2020, aplicando os índices espectrais MNDWI, NDWI, SAVI, IAF, dos sistemas sensores TM Landsat 5 e OLI Landsat 8, e ferramentas do projeto MAPBIOMAS da coleção 5.0. A análise do MNDWI identificou o aumento na área superficial do reservatório ao longo dos anos, ressaltando que os anos de 2000 e 2013 apresentaram um maior estresse hídrico com redução dos valores do índice. Os índices NDWI, SAVI e IAF, apontaram uma cobertura vegetal escassa e seca com baixa umidade para os anos de 2000 e 2013, entretanto, observou-se o aumento do vigor vegetativo e presença de maior umidade para o ano de 2020. Condizente com os dados obtidos para o uso e ocupação do solo pelo projeto MAPBIOMAS, indicando que houve um aumento das áreas destinadas a agricultura e pastagem no entorno do reservatório entre os anos de 2000 e 2013, bem como o incremento do seu espelho d´água.
Analysis of the Temporal Variability of Water Body in the Backwoods of the Pernambuco
A B S T R A C T
The Sertão Pernambucano is characterized by long periods of drought, with an unstable and irregular rainfall regime, which hinders the socioeconomic development of the region. In this context, the application of the Remote Sensing technique using georeferenced images stands out for its relevance in monitoring and analyzing the variation in vegetation cover and water supply in the region's reservoirs. This study aimed to evaluate the geospatial temporal variations of the use and occupation of the soil, vegetation and surface area of the water mirror of the Poço da Cruz reservoir - PE, in a temporal spectrum perspective using images dated from 2000, 2013 and 2020, applying the spectral indices MNDWI, NDWI, SAVI, IAF, from the TM Landsat 5 and OLI Landsat 8 sensor systems, and tools from the MapBiomas project from the 5.0 collection. The MNDWI analysis identified the increase in the surface area of the reservoir over the years, noting that the years 2000 and 2013 showed greater water stress with a reduction in the index values. The NDWI, SAVI and IAF indexes indicated a sparse and dry vegetation cover with low humidity for the years 2000 and 2013, however, there was an increase in vegetative vigor and the presence of higher humidity for the year 2020. data obtained for land use and occupation by the MapBiomas project, indicating that there was an increase in areas for agriculture and pasture around the reservoir between 2000 and 2013, as well as an increase in its water surface.
Keywords: biophysical indices; water resource; remote sensing.
Downloads
Referências
Aguiar, B. K. G.. 2019. Análise de constelação em Bacias Hidrográficas no uso e ocupação do solo e da água nas margens do reservatório Poço da Cruz, Ibimirim, Pernambuco, Brasil. Monografia, Departamento Acadêmico de Ambiente, Saúde e Segurança, Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Pernambuco.
Ali, M. I., Dirawan, G. D., Hasim, A. H., Abidin, M. R.. 2019. Detection of Changes in Surface Water Bodies Urban Area with NDWI and MNDWI Methods. Internatinal Journal on Advanced Science Engineering Information Technology, v. 9, n. 3, p. 946-951.
Allen, R.G.; Tasumi, M.; Trezza, R.. Satellite‑based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (Metric) – model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, v.133, p.380‑394, 2007.
Almeida, D.N.O., Oliveira, L.M.M., Candeias, A.L.B., Bezerra, U.A., Leite, A.C.S.. 2018. Uso e cobertura do solo utilizando geoprocessamento em municípios do Agreste de Pernambuco. Revista Brasileira de Meio Ambiente 4, 58-68.
Andrade, C.B., Omena, J.A.M., Villar, A.C., Gusmão, L., Rodrigues, D.F.B., Oliveira, L.M.M.. 2018. Avaliação de índices de vegetação e características fisiográficas no Sertão Pernambucano. Revista Brasileira de Meio Ambiente 4, 97-107.
APAC. Agência Pernambucana de Águas e Climas, 2021. Sistema de Informação Geográfica. Disponível em: http://www.apac.pe.
gov.br/. Acesso em: 15/09/2021.
Bezerra, U. A., Silva, L. T. M. S., Oliveira, L. M. M., Ribeiro Neto, A., Almeida, D. N. O., Andrade, J. M.. 2019. Comparativo do índice NDWI entre os satélites Landsat-8 e Sentinel-2 no entorno do reservatório Poço da Cruz – PE. In Anais: XXIII Simpósio Brasileiro de Recursos Hidrícos.
BORATTO, I. M. P; GOMIDE, R. L.. Aplicação dos índices de vegetação NDVI, SAVI e IAF na caracterização da cobertura vegetativa da região Norte de Minas Gerais. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 16, 2013, Foz do Iguaçu. Anais... São José dos Campos: INPE, 2013. p.7345-7352.
Carvalho Júnior, O. A. C.. 2018. Aplicações e perspectivas do Sensoriamento Remoto para o mapeamento de áreas inundáveis. Revista de Geografia, v. 35, n. 4.
Chander, G., Markham, B. L., Helder, D. L.. 2009. Summary of current radiometric calibration coefficients for Landsat MSS, TM, ETM+, and EO-1 ALI sensors. Remote Sensing of Environment. v. 113, pp. 893–903.
Coutinho, M.A.N, Fernandes, A.C.G., Santos, V.G., Nascimento, C.R.. 2016. Análise comparativa dos índices de vegetação NDVI, SAVI, RATIO e IAF para identificação de queimadas. Caderno de Ciências Agrárias, v. 8, n.1, p. 70-81.
Farias, M.O., Candeias, A.L.B., Oliveira, L.M.M., Almeida, D.N.O.. Tavares Júnior, J.R., 2017. Variabilidade espaço-temporal da cobertura do solo por índices de vegetação e água no Agreste Pernambucano. Revista Brasileira de Agrotecnologia 7, 91-99.
Gameiro, S., Teixeira, C. P. B., Silva Neto, T. A., Lopes, M. F. L., Duarte, C. R., Souto, M. V. S., Zimback, C. R. L.. 2017. Avaliação da cobertura vegetal por meio de índices de vegetação (NDVI, SAVI e IAF) na Sub-Bacia Hidrográfica do Baixo Jaguaribe, CE. Terrae, 13, p. 15-22.
Gao, B.C.. 1996. NDWI - A normalized difference water index for remote sensing of vegetation liquid water from space. Remote Sensing of Environment, v. 58, n°. 3, p. 257-266.
Gomes, S.O.. Lima, V.N., Candeias, A.L.B., Silva, R.R., 2017. Uso e cobertura dos solos de Petrolândia utilizando MAPBIOMAS. Congresso Brasileiro de Cartografia. RJ
Huete, A. R.. 1988. A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sensing of Environment, v. 25, n. 3, p. 295- 309.
IBGE. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística, 2021. Disponível em: https://www.ibge.gov.br/cidades-e estados/pe/ibimirim.html. Acesso em: 20 de setembro de 2021.
Ivo, I. O., Biudes, M. S., Machado, N. G., Pavão, V. M.. 2018. Influência do desmatamento no índice de área foliar e temperatura da superfície no Cerrado mato-grossense. Nativa, Sinop, v. 6, n. 4, p. 364-369.
Leonardo, H. R. A. L., Oliveira, L. M. M., Oliveira, E. F., Almeida, D. N. O., Paiva, A. L. R.. 2019. Geotechnology in the analysis of behavior spectral of natural resources in the Semiarid pernambucano. Journal of Hyperspectral R. S., v.9, n.4, p. 191-203.
Lima, V.N., Gomes, S.O., Candeias, A.L.B., Silva, R.R.. 2017. MAPBIOMAS e uso e cobertura dos solos do município de Brejinho, Pernambuco. Congresso Brasileiro de Cartografia. Rio de Janeiro.
MAPBIOMAS. Coleção MapBiomas, 2019. Disponível em: https://mapbiomas.org/colecoes-
mapbiomas-1?cama_set_language=pt-BR. Acesso em: 05/09/2021
Markham, B.L.; Barker, J.L.. 1987. Thematic Mapper bandpass solar exoatmospheric irradiances. International Journal of Remote Sensing, v. 8, n. 3, p. 517-523.
Mcfeeters, S.K.. 1996. “The use of the Normalized Difference Water Index (NDWI) in the delineation of open water features.” International Journal of Remote Sensing, v. 17, p. 1425-1432. 1996.
Mustafa, M. T., Hassoon, K. I., Hussain, H. M., ABD., M. H.. 2017. Using water indices (NDWI, MNDWI, NDMI, WRI AND AWEI) to detect physical and chemical parameters by apply Remote Sensing and GIS techniques. International Journal of Research - Granthaalayah, 5, p. 117-128.
Pereira, J. A. V., Souza, Y. G., Correia, 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, PB, Brasil. Revista de Geografia, v. 37, n. 2, p. 278-298.
Silva, B.B.; Braga, A.C.; Oliveira, L.M.M.; Montenegro, S.M.G.L.; Barbosa Júnior, B.. 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, v.20, n.1, p. 3 – 8.
Silva, C. A., Santilli, G., Sano, E. E., Rodrigues, S. W. P.. 2019. Análise Qualitativa do Desmatamento na Floresta Amazônica a partir de Sensores SAR, Óptico e Termal. Anuário do Instituto de Geociências – UFRJ, v. 42, p. 18-29.
Silva, J.G., Oliveira, L.M.M., Nascimento, E.F.. 2019. Análise temporal da cobertura do solo por índices de vegetação no município de Belo Jardim – PE. Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. Natal.
USGS. Instituto Geológico dos Estados Unidos. Aquisição de Imagens, Disponível em: https://earthexplorer.usgs.gov/. Acesso em: setembro, 2021.
Xu H.. 2006. Modification of Normalized Difference Water Index (NDWI) to enhance open water features in remotely sensed imagery. International Jounal Remote Sensing, v. 27, p. 3025-3033.
Zhang ,H. K.; Roy, D. P.; Yan, L.; LI, Z.; Huang, H.; Vermote, E.; Skakun, S.; Roger, J. C., 2018. Characterization of Sentinel-2A and Landsat-8 top of atmosphere, surface, and nadir BRDF adjusted reflectance and NDVI diferences. Remote Sensing of Environment, 215: 482-494
Downloads
Publicado
Como Citar
Edição
Seção
Licença
Copyright (c) 2021 Haylla Rebeka De Albuquerque Lins Leonardo, Camila Oliveira de Britto Salgueiro, Débora Natália Oliveira de Almeida, Sylvana Melo dos Santos, Leidjane Maria Maciel de Oliveira

Este trabalho está licenciado sob uma licença Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Autores que publicam na Revista Brasileira de Geografia Física concordam com os seguintes termos:
Autores mantêm os direitos autorais e concedem à revista o direito de primeira publicação, com o trabalho simultaneamente licenciado sob a licença Creative Commons Atribuição 4.0 Internacional (CC BY 4.0) que permite o compartilhamento do trabalho com reconhecimento da autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm autorização para assumir contratos adicionais separadamente, para distribuição não-exclusiva da versão do trabalho publicada nesta revista (exemplo: depositar em repositório institucional ou publicar como capítulo de livro), com reconhecimento de autoria e publicação inicial nesta revista.
Autores têm permissão para disponibilizar seu trabalho online antes ou durante o processo editorial, em redes sociais acadêmicas, repositórios digitais ou servidores de preprints. Após a publicação na Revista Brasileira de Geografia Física, os autores se comprometem a atualizar as versões preprint ou pós-print do autor, nas plataformas onde foram originalmente disponibilizadas, informando o link para a versão final publicada e outras informações relevantes, com o reconhecimento da autoria e da publicação inicial nesta revista.
Qualquer usuário tem direito de:
Compartilhar — copiar e redistribuir o material em qualquer suporte ou formato para qualquer fim, mesmo que comercial.
Adaptar — remixar, transformar e criar a partir do material para qualquer fim, mesmo que comercial.
O licenciante não pode revogar estes direitos desde que você respeite os termos da licença.
De acordo com os termos seguintes:
Atribuição — Você deve dar o crédito apropriado, prover um link para a licença e indicar se mudanças foram feitas. Você deve fazê-lo em qualquer circunstância razoável, mas de nenhuma maneira que sugira que o licenciante apoia você ou o seu uso.
Sem restrições adicionais — Você não pode aplicar termos jurídicos ou medidas de caráter tecnológico que restrinjam legalmente outros de fazerem algo que a licença permita.






