Uso de sensoriamento remoto para estimativa de estado hídrico em áreas de floresta seca na região do Vale do São Francisco

• Autor(a) principal: SANTOS, Cloves Vilas Boas dos
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/001300000kg3b
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/54279
• topic: Meio ambiente; Floresta seca; PAI; Solos - Umidade; Sentinel-2; Espectroscopia de reflectância; SMOS; ESA CCI SM

A preservação de áreas de significativa relevância ecológica e com características singulares em regiões de florestas tropicais sazonalmente secas, como a caatinga, tem ganhado, nas últimas décadas, grande destaque no Brasil e no mundo. Esse tipo de floresta desempenha um importante papel na captura de carbono atmosférico associado à sua alta eficiência no uso da água. Assim, as peculiaridades desse tipo de vegetação exigem o desenvolvimento e, ou a validação de modelos que permitam o monitoramento de variáveis ambientais diretamente associadas ao estado hídrico da vegetação. Com isso, as informações extraídas por meio do sensoriamento remoto têm sido uma alternativa nessas avaliações por permitirem a captura de informações de forma remota, e assim a sua espacialização em grandes áreas. Portanto, o objetivo do presente estudo é apresentar modelos e equações para aplicações na detecção do estado hídrico da caatinga utilizando técnicas de sensoriamento remoto em diferentes escalas espaciais visando promover uma melhor representatividade da água na superfície e, por conseguinte, melhorar a contabilização das relações hídricas nessa importante floresta. Os objetivos específicos são (i) propor modelos e, ou equações simplificados utilizando dados multiespectrais para estimativa do índice de área planta (PAI) em espécies da caatinga; (ii) propor modelos e, ou equações de estimativa do conteúdo de água no solo a partir da análise do comportamento hiperespectral da caatinga; e (iii) validar produtos de satélite de umidade do solo que representem a grande variabilidade temporal do conteúdo de água na superfície da caatinga. O sítio de estudo compreende uma área de caatinga preservada no município de Petrolina-PE. Como base espacial, foram adquiridas gratuitamente imagens do sensor Multispectral Instrument (MSI) a bordo do satélite Sentinel-2; coletadas curvas de reflectância hiperespectral de folhas de espécies da caatinga e adquiridos dados de umidade do solo a partir do satélite Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) e do produto gerado por meio do projeto de iniciativa de mudanças do clima (ESA CCI SM). Na superfície, foram obtidos dados de umidade do solo (Us) e do índice de área da planta (PAI) para fins de geração e validação dos modelos/equações. As correlações entre as variáveis foram analisadas por meio de métricas estatísticas (R, RSME, RSMD, NSE, BIAS). Foram obtidas boas correlações entre os dados de PAI em campo com o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) e índice de vegetação ajustado ao solo (SAVI). Foi possível gerar assinaturas espectrais de referência para espécies nativas da caatinga e a partir dos dados hiperespetrais foram propostas equações para estimar o conteúdo de água na vegetação. As equações para estimativa de umidade do solo a partir dos dados oriundos do SMOS e do ESA CCI SM foram validados para a caatinga. Os modelos foram gerados e validados para melhor representar as particularidades das espécies da caatinga em relação à sua capacidade de representar o conteúdo de água na superfície. As boas relações entre índices de vegetação, como o NDVI, SAVI e PAI, e a umidade do solo nas diferentes escalas espectrais, temporais e espaciais indicam como estes índices podem ser aplicados para melhor representar a umidade da superfície em áreas de floresta tropical sazonalmente seca.