Parâmetros Biofísicos Aplicados no Parque Nacional da Serra das Confusões, Piauí-Brasil
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Data de Publicação: | 2020 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
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Título da fonte: | Revista Brasileira de Meteorologia (Online) |
Texto Completo: | http://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862020000400597 |
Resumo: | Resumo O objetivo deste trabalho é avaliar os parâmetros biofísicos, chuva e a temperatura de superfície nas condições da vegetação, no Parque Nacional da Serra das Confusões (PNSC), Piauí-NEB. Com auxílio das imagens obtidas do satélite Landsat 8 foi possível calcular o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e a temperatura de superfície (Ts). A chuva do PNSC apresentou sazonalidade bem definida, estações seca e chuvosa. Ambas as estações têm papel crucial nas condições da vegetação do PNSC. A classe de NDVI (>0,693) apresentou a maior redução da área de cobertura do PNSC próximo de 72,7%, enquanto que as classes (0,347-0,433) e (0,433-0,52) tiveram um aumento de 34,7% e 31,8%, respectivamente. Além disso, ficou claro que as condições da vegetação influenciam na Ts da região. |
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Parâmetros Biofísicos Aplicados no Parque Nacional da Serra das Confusões, Piauí-Brasilíndice de vegetaçãotemperatura de superfíciesensores orbitaisResumo O objetivo deste trabalho é avaliar os parâmetros biofísicos, chuva e a temperatura de superfície nas condições da vegetação, no Parque Nacional da Serra das Confusões (PNSC), Piauí-NEB. Com auxílio das imagens obtidas do satélite Landsat 8 foi possível calcular o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e a temperatura de superfície (Ts). A chuva do PNSC apresentou sazonalidade bem definida, estações seca e chuvosa. Ambas as estações têm papel crucial nas condições da vegetação do PNSC. A classe de NDVI (>0,693) apresentou a maior redução da área de cobertura do PNSC próximo de 72,7%, enquanto que as classes (0,347-0,433) e (0,433-0,52) tiveram um aumento de 34,7% e 31,8%, respectivamente. Além disso, ficou claro que as condições da vegetação influenciam na Ts da região.Sociedade Brasileira de Meteorologia2020-12-01info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersiontext/htmlhttp://old.scielo.br/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0102-77862020000400597Revista Brasileira de Meteorologia v.35 n.4 2020reponame:Revista Brasileira de Meteorologia (Online)instname:Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)instacron:SBMET10.1590/0102-77863540065info:eu-repo/semantics/openAccessAlves,Laurizio Emanuel RibeiroGomes,Heliofábio BarrosSantos,Felipe Souza dosCorreia Filho,Washington Luiz FélixOliveira Júnior,José Francisco depor2020-12-08T00:00:00Zoai:scielo:S0102-77862020000400597Revistahttp://www.rbmet.org.br/port/index.phpONGhttps://old.scielo.br/oai/scielo-oai.php||rbmet@rbmet.org.br1982-43510102-7786opendoar:2020-12-08T00:00Revista Brasileira de Meteorologia (Online) - Sociedade Brasileira de Meteorologia (SBMET)false |
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