Análise comparativa dos índices de vegetação NDVI, SAVI, RATIO E IAF para identificação de queimadas

• Autor(a) principal: Coutinho, Marcos Antônio Neris
• Data de Publicação: 2016
• Outros Autores: Fernandes, Ana Clara Gonçalves, Santos, Venilson Gonçalves, Nascimento, Cristina Rodrigues
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Caderno de Ciências Agrárias (Online)
• Texto Completo: https://periodicos.ufmg.br/index.php/ccaufmg/article/view/2810
• topic: Imagens de satélite; Plataformas orbitais; Sensoriamento remoto; Sistemas de informações geográficas; Sensoriamento remoto

O ato de queimar a vegetação é tido como um meio eficaz e de baixo custo para a abertura de novas áreas para cultivo. No entanto, a longo prazo esse método não é sustentável e pode causar danos irreversíveis ao local, como a extinção de espécies endêmicas, degradação do solo e de recursos hídricos. A presente pesquisa foi realizada com imagens do Parque Estadual Lapa Grande (PELG), no município de Montes Claros/MG. Foram selecionadas duas cenas do satélite LANDSAT-8, referentes aos dias 29/09 e 15/10 de 2014, antes e depois dos eventos de queimada, respectivamente. A correção atmosférica foi realizada segundo a metodologia de Tizado (2014). Após o pré-processamento das cenas, foram geradas imagens dos índices de vegetação NDVI, SAVI, RATIO e IAF. A partir disso, identificou-se o padrão de resposta das cicatrizes de queimada na imagem gerada por cada índice. Foram criadas 5 categorias, queimada severa (QS), queimada moderada (QM), queimada leve (QL), mata seca (MS) e outros tipos de vegetação (MV). Estas categorias foram associadas às áreas correspondentes nas imagens através do fatiamento das mesmas. A quantificação da área queimada foi feita através da Medida de Classes, onde todos os índices apresentaram bom desempenho na identificação das cicatrizes de queimada. A maior limitação dos índices NDVI, IAF e SAVI foi a identificação de falsos positivos. O RATIO foi o índice que apresentou menor identificação de falsos positivos, sendo o mais adequado para trabalhar em regiões com perfil topográfico irregular.