Análise temporal dos processos de desertificação a partir de imagens MODIS no vale de Villa de Leyva-Boyacá, Colômbia

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Torres Diaz, Darwin Sneider
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/180893
Resumo: O processo da desertificação é um problema de importância mundial, pois reduz a produtividade das terras como também a função ecológica dos ecossistemas onde acontece este processo. A desertificação é o resultado dos processos de degradação ambiental nas zonas áridas, semiáridas e sub-úmidas secas produto de fatores biofísicos como a variação climática e também das atividades humanas. A região do Vale de Villa de Leyva, Boyacá, Colômbia, tem paisagens em processo de transformação por desertificação porque esta localizada num local seco, pouca precipitação e com solos frágeis. Após da conquista espanhola, esta área teve a maior transformação ambiental iniciando com a sobre exploração dos recursos naturais como as florestas, os solos e os corpos de água, acelerando ainda mais este processo de degradação. Tendo em conta esse contexto, o método de análise das dinâmicas da zona para identificar padrões e processos de desertificação a partir de séries temporais de índices de vegetação, como o NDVI e EVI, foram empregadas técnicas de análise espacial, a traves de Sistemas de Informação Geográfica SIG e ferramentas de Sensoriamento Remoto. Foi feita aquisição das imagens de Índices de vegetação NDVI e EVI do produto MOD13Q1 do sensor MODIS, entre os anos 2001 e 2016. As imagens foram filtradas como o algoritmo Savitzky-Golay para diminuir os erros da informação original, como também os vazios. As series temporais foram analisadas com o intuito de identificar as áreas e os períodos em que ocorreram as mudanças ambientais mais significativas na região com relação à camada vetorial de erosão, elaborada a uma escala 1:100.000 Posteriormente, foi feito uma análise de tendência pelo algoritmo Mann-Kendall para identificar tendências negativas dos índices de vegetação, e fazer uma sobreposição com os índices do último ano, obtendo assim as áreas com maior risco de sofrer processos de degradação ambiental e que podem gerar desertificação. Para validar esses procedimentos, foi feita uma comparação visual com o NDVI do programa Landsat 8 no mesmo período, identificando padrões de distribuição da vegetação muito semelhantes, embora a resolução espacial dos dois tipos de imagens seja muito diferente. Entre os principais resultados, foi possível identificar que as áreas em risco de sofrer processos de desertificação não estão associadas nem obedecem a um processo constante desde sua origem como foi pensado inicialmente, mas as atividades atuais de agricultura não sustentável são as que causam esses processos de degradação. Na atualidade, este processo acontece de forma mais pontual e esta associado a fatores antrópicos, principalmente pelas práticas agrícolas não sustentáveis na região, principalmente pelo incremento dos cultivos de tomate sob estufa. Também existem áreas com tendência a recuperação da vegetação por fatores naturais, por processos de crescimento de gramíneas, como também por processos artificiais, semeadura de arvores e gramado, com o fim de adequar a paisagem nas áreas de expansão urbana que limitam com o “deserto”, gerando novas dinâmicas de ocupação da região que posteriormente precisam ser estudadas.
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Tendo em conta esse contexto, o método de análise das dinâmicas da zona para identificar padrões e processos de desertificação a partir de séries temporais de índices de vegetação, como o NDVI e EVI, foram empregadas técnicas de análise espacial, a traves de Sistemas de Informação Geográfica SIG e ferramentas de Sensoriamento Remoto. Foi feita aquisição das imagens de Índices de vegetação NDVI e EVI do produto MOD13Q1 do sensor MODIS, entre os anos 2001 e 2016. As imagens foram filtradas como o algoritmo Savitzky-Golay para diminuir os erros da informação original, como também os vazios. As series temporais foram analisadas com o intuito de identificar as áreas e os períodos em que ocorreram as mudanças ambientais mais significativas na região com relação à camada vetorial de erosão, elaborada a uma escala 1:100.000 Posteriormente, foi feito uma análise de tendência pelo algoritmo Mann-Kendall para identificar tendências negativas dos índices de vegetação, e fazer uma sobreposição com os índices do último ano, obtendo assim as áreas com maior risco de sofrer processos de degradação ambiental e que podem gerar desertificação. Para validar esses procedimentos, foi feita uma comparação visual com o NDVI do programa Landsat 8 no mesmo período, identificando padrões de distribuição da vegetação muito semelhantes, embora a resolução espacial dos dois tipos de imagens seja muito diferente. Entre os principais resultados, foi possível identificar que as áreas em risco de sofrer processos de desertificação não estão associadas nem obedecem a um processo constante desde sua origem como foi pensado inicialmente, mas as atividades atuais de agricultura não sustentável são as que causam esses processos de degradação. Na atualidade, este processo acontece de forma mais pontual e esta associado a fatores antrópicos, principalmente pelas práticas agrícolas não sustentáveis na região, principalmente pelo incremento dos cultivos de tomate sob estufa. Também existem áreas com tendência a recuperação da vegetação por fatores naturais, por processos de crescimento de gramíneas, como também por processos artificiais, semeadura de arvores e gramado, com o fim de adequar a paisagem nas áreas de expansão urbana que limitam com o “deserto”, gerando novas dinâmicas de ocupação da região que posteriormente precisam ser estudadas.Desertification process represents a problem of global importance, due to the reduction not only of the productivity of farmlands, but also of the ecological function of ecosystems where this process takes place. Desertification is the result of processes of environmental degradation in the arid, semi-arid and dry sub-humid areas, resulting from biophysical factors such as climatic variation and from human activities, as well. The valley of Villa de Leyva, Boyacá, Colombia, has landscapes in transformation process by desertification because it is located in a dry place, with little precipitation and with fragile soils. After the Spanish conquest, this area had the greatest environmental transformation, starting with overexploitation of natural resources such as forests, soils and bodies of water; all these factors accelerated the process of degradation. Taking into account this context, it is necessary to establish a method of analysis of the dynamics of the zone, in order to identify patterns and processes of desertification through temporal series of vegetation indexes, such as NDVI and EVI, using spatial analysis techniques, through of GIS Geographic Information Systems and Remote Sensing tools. The first step was the acquisition of the vegetation indices NDVI and EVI of the product the images of NDVI and EVI vegetation indices of the MODIS product MOD13Q1 between 2001 and 2016 were acquired. The images were filtered as the Savitzky-Golay algorithm to reduce the errors of the original information as well as the voids. The time series were analyzed in order to identify the areas and periods in which the most significant environmental changes occurred in the region in relation to the vector layer of erosion, elaborated at a scale 1:100.000 Afterwards, a trend analysis was performed by the Mann-Kendall algorithm to identify negative trends of vegetation indexes, and to overlap with the indices of the last year, thus obtaining the areas with the highest risk of environmental degradation processes that can generate desertification. To validate these procedures, a visual comparison was made with the NDVI of the Landsat 8 program in the same period, identifying vegetation distribution patterns very similar, although the spatial resolution of the two types of images is very different. Among the main results, it was possible to identify that the areas at risk of suffering desertification processes are neither associated nor obeyed a constant process since its origin as initially thought, but the current activities of non sustainable agriculture are those that cause these processes of degradation. Nowadays, this process happens in a more punctual way and is associated to anthropic factors, mainly by the unsustainable agricultural practices in the region, mainly by the increase of tomato crops under greenhouse. There are also areas where the vegetation recovers by natural factors, by processes of grass growth, as well as artificial processes, planting trees and pastures, with the purpose of adjusting the landscape in areas of urban expansion that limit with the “desert”, generating new dynamics of occupation in the region that need to be studied further.application/pdfporSensoriamento remotoDesertificaçãoModerate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS)NDVIDesertificationMann-kendallRemote sensingNDVIEVIAnálise temporal dos processos de desertificação a partir de imagens MODIS no vale de Villa de Leyva-Boyacá, Colômbiainfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulCentro Estadual de Pesquisas em Sensoriamento Remoto e MeteorologiaPrograma de Pós-Graduação em Sensoriamento RemotoPorto Alegre, BR-RS2017mestradoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSORIGINAL001072724.pdfTexto completoapplication/pdf10217817http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/180893/1/001072724.pdfc89c342c17f7666f99a93785c7e3dfa8MD51TEXT001072724.pdf.txt001072724.pdf.txtExtracted Texttext/plain172047http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/180893/2/001072724.pdf.txt6159f56ec0a8842464d1ec0319d85a92MD52THUMBNAIL001072724.pdf.jpg001072724.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1015http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/180893/3/001072724.pdf.jpg042acc6ae9f1f7e94f91c9d5a31a92d5MD5310183/1808932019-04-17 02:36:50.802367oai:www.lume.ufrgs.br:10183/180893Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://lume.ufrgs.br/handle/10183/2PUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestlume@ufrgs.br||lume@ufrgs.bropendoar:18532019-04-17T05:36:50Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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