Identificação regional da Floresta Estacional Decidual na bacia do Rio Paranã a partir da análise multitemporal de imagens MODIS

• Autor(a) principal: Carvalho Júnior,Osmar Abílio de
• Data de Publicação: 2006
• Outros Autores: Hermuche,Potira Meirelles, Guimarães,Renato Fontes
• Tipo de documento: Artigo
• Idioma: por
• Título da fonte: Revista Brasileira de Geofísica (Online)
• Texto Completo: http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-261X2006000300002
• topic: Mata Seca; MODIS; NDVI; detecção de mudança; análise multitemporal

A bacia hidrográfica do rio Paranã possui um dos maiores fragmentos da Floresta Estacional Decidual no Brasil, também chamada de Mata Seca. Esse tipo de vegetação apresenta-se bastante fragmentada principalmente pela exploração seletiva de madeira e ampliação de áreas destinadas à pastagem, o que torna necessário estudos para compreensão de sua dinâmica e manutenção de sua diversidade, cuja flora é muitas vezes endêmica. Nesse sentido, o presente trabalho teve como objetivo definir um método de identificação regional da Mata Seca na bacia hidrográfica do rio Paranã. Devido ao comportamento sazonal desse tipo de vegetação foi utilizada na sua detecção uma seqüência temporal de imagens do índice NDVI do sensor MODIS. A metodologia pode ser subdividida nas seguintes etapas: (a) confecção de um cubo 3D relativo à série de imagens temporais do índice NVDI, (b) tratamento do ruído presente no espectro do NDVI multitemporal utilizando o método Minimum Noise Fraction (MNF) e (c) análise do espectro do NDVI multitemporal com a formulação de um índice com o propósito de realçar a presença da Mata Seca. A Mata Seca apresenta um comportamento espectral do NDVI multitemporal típico com os valores mais altos na época de chuva e mais baixos na época de estiagem, diferenciando-se dos demais tipos de vegetação. O método de detecção de mudança pela subtração permitiu realçara a localização da ocorrência de Mata Seca. Desta forma, a metodologia adotada mostrou-se eficaz para a delimitação regional da Mata Seca.