Dinâmica espacial do cenário florestal em paisagens do bioma Caatinga no município de Araripina - PE.

• Autor(a) principal: Andrade, Adrielle
• Data de Publicação: 2022
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório institucional da Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE) (RI-UFRPE)
• Texto Completo: https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/3177
• topic: Google Earth; Sensoriamento remoto; Geoprocessamento; Semiárido; Uso da terra; Cobertura vegetal

A região semiárida do Brasil é chamada de Caatinga, pois apresenta vegetação xerófila que é influenciada pelo clima e relevo da região. Situado nesta região semiárida está o município de Araripina, que possui grande concentração de empresas de produção de gesso, sendo um dos municípios que compõe a Chapada do Araripe onde é denotada a maior região do mundo de produção de gesso a partir da calcinação na gipsita. Neste local há grande exploração florestal incentivado pelo uso da madeira como matriz energética, que se não for manejado de forma correta pode acarretar em grandes problemas ambientais. A fim de compreender os grandes efeitos causados pela exploração existem estudos utilizando o sensoriamento remoto para mapear e classificar vastas regiões de forma mais rápida e eficiente. Neste contexto, o presente estudo teve como objetivo avaliar a eficiência do Google Earth Engine (GEE) como plataforma de utilização para classificar uso e cobertura da terra. Foram utilizadas imagens do satélite LANDSAT 8 por meio do sensor OLI para análise temporal dos índices de vegetação NDVI, na produção de mapas de uso do solo em função da vegetação para os anos de 2013 e 2020 determinadas por diferentes classes de solo, que foram: Agropecuária, Floresta, Solo exposto e Água. Com base nas análises feitas comparando as modificações entre os anos estudados, foi constatado aumento nas áreas destinadas à Agropecuária e de Floresta, e diminuição em locais de solo exposto e água. Os dados de confiabilidade coletados foram positivos, e isso mostra grande potencial da plataforma do GEE para análises temporais e identificação de áreas susceptíveis à desertificação trazendo maior possibilidade de intervenção para redução de danos.