Avaliação de parâmetros biofísicos em anos seco, normal e chuvoso da bacia hidrográfica do riacho Exu no sertão de Pernambuco a partir de sensoriamento remoto
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Data de Publicação: | 2018 |
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Texto Completo: | http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7630 |
Resumo: | Increasingly, we seek to investigate anthropic actions and their relationship with land use and occupation. The use of satellite images through remote sensing and the formulation of algorithms used in the modeling of biophysical parameters enable studies on meteorological phenomena, land use and occupation. There is a need to better understand and interpret the scales of rainfall variability as well as extreme events of droughts and humidity, so in this way, the monitoring of these extremes can be done through the use of vegetation indexes. The streamlet basin Exu is located in the city of Serra Talhada, semi-arid region of Pernambuco, where water scarcity is a present problem, being a fundamental unit to support planning with respect to natural resources. The present study aimed to identify years with extreme events to the precipitation of a series of 31 years (1986-2016) using quantis technique, index of rainfall anomalies and also to analyze biophysical data for the same series of years using orbital images of Landsat 5 - TM and Landsat 8 - OLI / TIRS. The biophysical parameters albedo of the surface, NDVI, SAVI, IAF and surface temperature were elaborated through the SEBAL algorithm implemented in ERDAS IMAGINE 9.1 software in the Model Maker tool. The images used went through atmospheric correction using the DOS method in QGIS 2. 18.9 software using the Semi-Automatic Classification Plugin. Of the 31 years evaluated by the technique of quantiles only 3 were classified as "Rainy", 19 as "Normal" and 9 years classified as "Dry". In the data evaluated using the Index of Rainfall Anomalies it was observed 16 years with positive indexes ranging from 0.47 to 8.24 and 15 years with negative deviations ranging from -0.32 to -7.17. The biophysical parameters of dry season images showed higher values of albedo and surface temperature compared to rainy season images, which in turn had higher values of vegetation index. It is concluded that the RAI and quantiles are relevant tools for classification and evaluation of rainfall variability while the analysis of the biophysical parameters of the surface albedo, NDVI, SAVI, IAF and surface temperature by means of the SEBAL allowed to evaluate effectively the spatial-temporal dynamics on the surface of the basin. |
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MOURA, Geber Barbosa de AlbuquerqueLOPES, Pabrício Marcos OliveiraNÓBREGA, Ranyére SilvaNASCIMENTO, Cristina Rodrigueshttp://lattes.cnpq.br/5245439484430021LINS, Frederico Abraão Costa2018-10-04T13:22:05Z2018-02-28LINS, Frederico Abraão Costa. Avaliação de parâmetros biofísicos em anos seco, normal e chuvoso da bacia hidrográfica do riacho Exu no sertão de Pernambuco a partir de sensoriamento remoto. 2018. 74 f. Dissertação (Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola) - Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife.http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7630Increasingly, we seek to investigate anthropic actions and their relationship with land use and occupation. The use of satellite images through remote sensing and the formulation of algorithms used in the modeling of biophysical parameters enable studies on meteorological phenomena, land use and occupation. There is a need to better understand and interpret the scales of rainfall variability as well as extreme events of droughts and humidity, so in this way, the monitoring of these extremes can be done through the use of vegetation indexes. The streamlet basin Exu is located in the city of Serra Talhada, semi-arid region of Pernambuco, where water scarcity is a present problem, being a fundamental unit to support planning with respect to natural resources. The present study aimed to identify years with extreme events to the precipitation of a series of 31 years (1986-2016) using quantis technique, index of rainfall anomalies and also to analyze biophysical data for the same series of years using orbital images of Landsat 5 - TM and Landsat 8 - OLI / TIRS. The biophysical parameters albedo of the surface, NDVI, SAVI, IAF and surface temperature were elaborated through the SEBAL algorithm implemented in ERDAS IMAGINE 9.1 software in the Model Maker tool. The images used went through atmospheric correction using the DOS method in QGIS 2. 18.9 software using the Semi-Automatic Classification Plugin. Of the 31 years evaluated by the technique of quantiles only 3 were classified as "Rainy", 19 as "Normal" and 9 years classified as "Dry". In the data evaluated using the Index of Rainfall Anomalies it was observed 16 years with positive indexes ranging from 0.47 to 8.24 and 15 years with negative deviations ranging from -0.32 to -7.17. The biophysical parameters of dry season images showed higher values of albedo and surface temperature compared to rainy season images, which in turn had higher values of vegetation index. It is concluded that the RAI and quantiles are relevant tools for classification and evaluation of rainfall variability while the analysis of the biophysical parameters of the surface albedo, NDVI, SAVI, IAF and surface temperature by means of the SEBAL allowed to evaluate effectively the spatial-temporal dynamics on the surface of the basin.Cada vez mais busca-se investigar sobre a ações antrópicas e sua relação com o uso e ocupação do solo. A utilização de imagens de satélites através do sensoriamento remoto e a formulação de algoritmos utilizados na modelagem de parâmetros biofísicos possibilitam estudos sobre fenômenos meteorológicos, uso e ocupação de solo. Há uma necessidade de melhor conhecer e interpretar as escalas da variabilidade pluviométricas bem como eventos extremos de secas e umidade, então desta forma, o monitoramento desses extremos pode ser efetuado através do emprego de índices de vegetação. A bacia hidrográfica do riacho Exu, situa-se no município de Serra Talhada, semiárido pernambucano, onde a escassez de água é um problema presente, sendo ela uma unidade fundamental para suporte ao planejamento com relação aos recursos naturais. O presente estudo objetivou identificar anos com eventos extremos à precipitação de uma série de 31 anos (1986-2016) utilizando técnica de quantis, índice de anomalias de chuva e também analisar dados biofísicos para mesma série de anos mediante uso de imagens orbitais do Landsat 5 – TM e Landsat 8 - OLI/TIRS. Os parâmetros biofísicos albedo da superfície, NDVI, SAVI, IAF e temperatura da superfície foram elaborados por meio do algoritmo SEBAL implementado no software ERDAS IMAGINE 9.1 na ferramenta Model Maker. As imagens utilizadas passaram por processo de correção atmosférica pelo método DOS no software QGIS 2. 18. 9 usando a ferramenta Semi-Automatic Classification Plugin. Dos 31 anos avaliados pela técnica dos quantis apenas 3 enquadraram-se como “Chuvoso”, 19 como “Normal” e 9 anos classificados como “Seco”. Nos dados avaliados utilizando o Índice de Anomalias de Chuvas foi constatado 16 anos com índices positivos variando de 0,47 a 8,24 e 15 anos com desvios negativos variando de -0,32 a -7,17. Os parâmetros biofísicos das imagens do período seco apresentaram maiores valores de albedo e temperatura da superfície comparada com as imagens do período chuvoso que por sua vez apresentaram maiores valores de índice de vegetação. Conclui-se que o IAC e a técnica dos quantis são ferramentas relevantes para classificação e avaliação da variabilidade pluviométrica enquanto a análise dos parâmetros biofísicos do albedo da superfície, NDVI, SAVI, IAF e temperatura da superfície por meio do SEBAL permitiu avaliar de maneira eficaz a dinâmica espaço-temporal na superfície da bacia.Submitted by Mario BC (mario@bc.ufrpe.br) on 2018-10-04T13:22:05Z No. of bitstreams: 1 Frederico Abraao Costa Lins.pdf: 3575902 bytes, checksum: 5f22879b55d49fd51fdaf29ba1df3bd9 (MD5)Made available in DSpace on 2018-10-04T13:22:05Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Frederico Abraao Costa Lins.pdf: 3575902 bytes, checksum: 5f22879b55d49fd51fdaf29ba1df3bd9 (MD5) Previous issue date: 2018-02-28application/pdfporUniversidade Federal Rural de PernambucoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia AgrícolaUFRPEBrasilDepartamento de Engenharia AgrícolaBacia hidrográficaSensoriamento remotoVariabilidade pluviométricaCIENCIAS AGRARIAS::ENGENHARIA AGRICOLAAvaliação de parâmetros biofísicos em anos seco, normal e chuvoso da bacia hidrográfica do riacho Exu no sertão de Pernambuco a partir de sensoriamento remotoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesis-5347692450416052129600600600-28621161963550796749185445721588761555info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPEinstname:Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)instacron:UFRPEORIGINALFrederico Abraao Costa Lins.pdfFrederico Abraao Costa Lins.pdfapplication/pdf3575902http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/7630/2/Frederico+Abraao+Costa+Lins.pdf5f22879b55d49fd51fdaf29ba1df3bd9MD52LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82165http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/bitstream/tede2/7630/1/license.txtbd3efa91386c1718a7f26a329fdcb468MD51tede2/76302023-06-16 10:17:58.521oai:tede2: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede/PUBhttp://www.tede2.ufrpe.br:8080/oai/requestbdtd@ufrpe.br ||bdtd@ufrpe.bropendoar:2024-05-28T12:35:55.808366Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFRPE - Universidade Federal Rural de Pernambuco (UFRPE)false |
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