COMPARAÇÃO ENTRE O IVDN E O IVAS PARA VEGETAÇÃO DE CAATINGA NAS SERRAS SERTANEJAS-PB
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Data de Publicação: | 2019 |
Outros Autores: | , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Caminhos de Geografia |
Texto Completo: | https://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/45661 |
Resumo: | The Brazilian semiarid is different from the rest of the planet because it is the rainiest and populous, as well as the occurrence of sub-humid enclaves. In these islands of humidity can be found from evergreen-type vegetation like semi-deciduous forests. For the vegetation studies of these environments, Remote Sensing has been one of the most used techniques for data collection. The vegetation analysis is generally associated with index applications, with NDVI and SAVI one of the most used. Several studies carried out in the Brazilian semi-arid region used the SAVI, due to its correction factor to the soil effect. Although the SAVI is adequate for the semi-arid region, it can not be used as a priority, and the exception areas will present particular vegetation. Therefore, it was necessary to test the two indices and identify which would provide a more effective response to the area under study. For the analysis, data from Landsat 8 were used for wet and dry periods. For both periods, the variation of the indices occurred similarly, showing the same characteristics of vegetation and allowing to conclude that both are satisfactory for the quantification and representation of the local vegetation. |
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COMPARAÇÃO ENTRE O IVDN E O IVAS PARA VEGETAÇÃO DE CAATINGA NAS SERRAS SERTANEJAS-PBSensoriamento RemotoEnclaves subúmidosSemiárido.Remote sensingEnclaves sub-humidSemi-aridThe Brazilian semiarid is different from the rest of the planet because it is the rainiest and populous, as well as the occurrence of sub-humid enclaves. In these islands of humidity can be found from evergreen-type vegetation like semi-deciduous forests. For the vegetation studies of these environments, Remote Sensing has been one of the most used techniques for data collection. The vegetation analysis is generally associated with index applications, with NDVI and SAVI one of the most used. Several studies carried out in the Brazilian semi-arid region used the SAVI, due to its correction factor to the soil effect. Although the SAVI is adequate for the semi-arid region, it can not be used as a priority, and the exception areas will present particular vegetation. Therefore, it was necessary to test the two indices and identify which would provide a more effective response to the area under study. For the analysis, data from Landsat 8 were used for wet and dry periods. For both periods, the variation of the indices occurred similarly, showing the same characteristics of vegetation and allowing to conclude that both are satisfactory for the quantification and representation of the local vegetation.O semiárido brasileiro se diferencia dos demais do planeta por ser o mais chuvoso e populoso, bem como, pela ocorrência de enclaves subúmidos. Nessas ilhas de umidade podem ser encontradas desde vegetação do tipo floresta perenifólia como florestas subcaducifólias. Para os estudos da vegetação desses ambientes, o Sensoriamento Remoto tem sido uma das técnicas mais utilizadas para coleta de dados. O estudo da vegetação geralmente está associado a aplicações de índices, sendo o IVDN e o IVAS um dos mais utilizados. Diversas pesquisas desenvolvidas no semiárido brasileiro utilizaram o IVAS, devido seu fator de correção ao efeito do solo. Embora o IVAS, seja eficaz para o semiárido, não se pode utilizá-lo como prioridade, as áreas de exceção vão apresentar uma vegetação particular, para tanto, surgiu a necessidade de testar os dois índices e identificar qual traria uma resposta mais eficaz para a área em estudo. Para a análise foram utilizados dados do Landsat 8, para os períodos chuvoso e seco. Para ambos os períodos, a variação dos índices se deu de forma semelhante, demostrando as mesmas características de vegetação e permitindo concluir que ambos são satisfatórios para a quantificação e representação da vegetação local mesmo essa estando localizada no semiárido.EDUFU - Editora da Universidade Federal de Uberlândia2019-08-30info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionAvaliado pelos paresapplication/pdfhttps://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/4566110.14393/RCG207145661Caminhos de Geografia; Vol. 20 No. 71 (2019): Setembro; 328-343Caminhos de Geografia; Vol. 20 Núm. 71 (2019): Setembro; 328-343Caminhos de Geografia; v. 20 n. 71 (2019): Setembro; 328-3431678-6343reponame:Caminhos de Geografiainstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUporhttps://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/article/view/45661/26780Copyright (c) 2019 Elânia Daniele Silva Araújo, Jonas Otaviano Praça de Souza, Célia Cristina Clemente Machadoinfo:eu-repo/semantics/openAccessSilva Araújo, Elânia DanielePraça de Souza, Jonas OtavianoClemente Machado, Célia Cristina2019-09-05T11:23:59Zoai:ojs.www.seer.ufu.br:article/45661Revistahttps://seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/indexPUBhttp://www.seer.ufu.br/index.php/caminhosdegeografia/oaiflaviasantosgeo@gmail.com1678-63431678-6343opendoar:2019-09-05T11:23:59Caminhos de Geografia - Universidade Federal de Uberlândia (UFU)false |
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The Brazilian semiarid is different from the rest of the planet because it is the rainiest and populous, as well as the occurrence of sub-humid enclaves. In these islands of humidity can be found from evergreen-type vegetation like semi-deciduous forests. For the vegetation studies of these environments, Remote Sensing has been one of the most used techniques for data collection. The vegetation analysis is generally associated with index applications, with NDVI and SAVI one of the most used. Several studies carried out in the Brazilian semi-arid region used the SAVI, due to its correction factor to the soil effect. Although the SAVI is adequate for the semi-arid region, it can not be used as a priority, and the exception areas will present particular vegetation. Therefore, it was necessary to test the two indices and identify which would provide a more effective response to the area under study. For the analysis, data from Landsat 8 were used for wet and dry periods. For both periods, the variation of the indices occurred similarly, showing the same characteristics of vegetation and allowing to conclude that both are satisfactory for the quantification and representation of the local vegetation. |
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