Obtenção de Parâmetros Ambientais na Região Semiárida da Paraíba por Dados MODIS

Abstract

ResumoO comportamento espacial e temporal do saldo de radiação (Rn) à superfície terrestre tem sido tema de estudos sobre os ecossistemas de regiões semiáridas do globo e poucos estudos têm sido destinados à região semiárida do Brasil, especificamente no ecossistema de Caatinga. Logo, o objetivo deste estudo foi utilizar uma metodologia que não necessite diretamente de dados de superfície para estimar o Rn na região semiárida da Paraíba, a partir de dados orbitais do sensor MODIS, e validar com dados medidos em áreas experimentais de Caatinga em recuperação e degradada. Diante dos resultados encontrados, pode-se constatar a eficácia da metodologia proposta, sendo a mesma mais precisa em áreas com o solo mais descoberto. De acordo com a análise estatística, a metodologia apresentou uma melhor qualidade do ajuste para a área em recuperação, com a variação explicada de 78% e para a área degradada de 61%. Palavras-chave: saldo de radiação, albedo, imagens MODIS, semiárido, caatinga. Obtaining of Environmental Parameters in the Semiarid Region of Paraíba by MODIS Data AbstractThe spatial and temporal behavior of the surface net radiation (Rn) has been studied on ecosystems of semi-arid regions of the world and few studies have been intended for semi-arid region of Brazil, specifically in the Caatinga ecosystem. Therefore, the aim of this study was to use a methodology that does not require surface data to estimate the Rn in the semiarid region of Paraíba, from orbital MODIS data, and validate with data measured in experimental areas of Caatinga in recovery and degraded. Considering the results, it can be seen the effectiveness of the proposed methodology, and the same more precise in areas with the barest ground. According to the statistical analysis methodology showed a better quality of fit for the recovery area, with explained variance of 78% and a degraded area of 61%.

Como os Produtos MODIS têm sido Utilizados para Análise dos Parâmetros Biofísicos em Regiões Semiáridas? Uma Revisão Bibliométrica e de Literatura

“…O Albedo é um parâmetro biofísico que auxilia a entender a estrutura física da superfície, mas deve ser utilizado em conjunto com outros como, em geral, índices de vegetação (NDVI, EVI e SAVI) e temperatura da superfície (MATOS et al, 2013;SANTOS et al, 2017). Esses estudos detectaram as relações inversas do Albedo com índice de vegetação e relação direta com a temperatura.…”

“…Outras pesquisas tiveram o intuito de validar os dados obtidos por sensoriamento remoto com dados de referência terrestre e se valerem, além das análises anteriores (estatística descritiva), de uma avaliação da precisão e acurácia dos modelos. Como Santos et al (2017) que avaliaram o saldo de radiação e albedo em duas áreas experimentais de Caatinga em Recuperação e Degradada. Para análise dos resultados obtidos com sensoriamento remoto, aplicaram Erro Médio Percentual (EMP), Erro Médio Absoluto (EMA), Erro Absoluto (EA) e Erro Percentual (EP), além de uma análise de regressão e teste t-Student para determinar a significância das correlações.…”

Net Radiation in the Semiarid Region of the States of Paraíba and Rio Grande do Norte Using the MODIS Sensor

“…In addition, to obtain the spatial and temporal distribution of the components of Rn, studies have been developed with algorithms making use of orbital remote sensing products. However, this technique's problems are the frequent cloud cover over certain areas, which directly interferes with Rn estimates using satellite data (Liang et al 2010;Santos et al 2017;Santos et al 2020).…”

“…Furthermore, with 36 spectral bands between 0.405 and 14.385 μm and spatial resolution ranging from 250 m to 1 km, MODIS offers products related to the atmosphere, surface, cryosphere, and oceans (Bisht & Bras 2011). These characteristics make it a good option for the study of surface Rn in the semiarid region of Brazil, because of its proximity to the Atlantic Ocean, cloud cover is frequent throughout the day in this region, considerably reducing the possibilities of obtaining cloudless satellite images from satellites with higher spatial resolution and lower temporal resolution, for example, the Landsat satellite with a 16-day orbital cycle (Santos et al 2017;Santos et al 2020;Oliveria et al 2021).…”

“…In this context, the assessment of the accuracy of Rn data under clear sky obtained from remote sensing products is necessary, as it has been done in different studies such as those developed by Santos et al (2013), Santos et al (2015), Mira et al (2016), Araújo et al (2017), Araújo et al (2018), Santos et al (2017), andSantos et al (2020). For that, estimates using remote sensing data were compared with surface Rn measures in experimental areas.…”