Monitoring of biome degradation in the northeastern semi-arid region, Brazil

Abstract

Degradation of Caatinga biome has created desertification processes in several areas, inducing big microclimate and surface changes. Therefore, it is fundamental develop research methods capable of identifying areas under degradation process. Satellite images in different spatial, temporal, radiometric and spectral resolutions are being used to monitor big areas from several biomes worldwide. The objective of this study was to evaluate and quantify the degree of degradation and preservation of the Caatinga biome, using geoprocessing methods and remote sensing products , using surface data and Landsat-8 images for 2013, 2014 and 2015. Remote sensing methods were used to estimate the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), surface albedo (α) and Moving Standard Deviation Index (MDSI). The results showed that the vegetation indexes and the techniques of degradation and change detection satisfactorily identified the behavior of the surrounding vegetation in the study area, standing out as good indices for degradation processes in the semiarid. It was concluded that change detection and classification by decision tree methods were efficient in the identif ication of anthropized areas during the experimental period.

Application of Deep Convolutional Neural Networks for Analysis of Apparent Density and Porosity of Iron Ore Pellets

“…A Caatinga é o tipo de vegetação predominante na região semiárida nordestina do Brasil e, caracteriza-se por apresentar uma ampla variedade de espécimes florísticos e faunísticos unicamente encontrados nesse bioma, mesmo diante de uma irregularidade pluviométrica anual acentuada (SILVA et al, 2020). Em contrapartida, tal ecossistema é ameaçado historicamente pela degradação ambiental causada, principalmente, pela ação antrópica, através de práticas como o extrativismo para subsistência ou a expansão das áreas agrícolas (ALBUQUERQUE, LOMBARDI NETO & SRINIVASAN, 2001;RIBEIRO et al, 2015;LUCENA, WANDERLEY & NÓBREGA, 2016).…”

“…que propiciam a escassez dos recursos naturais presentes em um determinado local (SOUZA, MENEZES & ARTIGAS, 2015;MARTINS et al, 2019). Contudo, diversos são os exemplos encontrados na literatura de estudos que correlacionam a eficácia da discriminação do processo de desertificação em uma escala espaço-temporal através da análise de dados oriundos do sensoriamento remoto (CHAVES et al, 2015;LAMCHIN et al, 2016;SILVA et al, 2018;SILVA et al, 2020).…”

“…Em específico, o emprego de índices de vegetação aliados ao albedo de superfície como indicador do grau de desertificação de uma determinada área tem demonstrado ser uma eficaz ferramenta de análise deste tipo de degradação ambiental em regiões áridas e semiáridas (MA et al, 2011;PAN;LI, 2013;LAMQADEM, SABER & PRADHAN, 2018;WEI et al, 2018;SILVA et al, 2020). Visto que, a diminuição da cobertura vegetal acarreta na maior exposição do solo à radiação solar e consequentemente no aumento da sua capacidade de reflexão dos raios solares, expressando assim, uma correlação negativa entre esses dois tipos de alvos superficiais (MA et al, 2011;LAMQADEM, SABER & PRADHAN, 2018).…”

“…Resultados semelhantes foram detectados por Lamqadem, Saber & Pradhan (2018) em seus estudos, que enfatizam a relação existente entre a diminuição da umidade do solo e o processo de desertificação ocorrido em tais áreas áridas e semiáridas: a redução da água no solo propicia a aceleração do processo de degradação ambiental através de fatores como a alteração da cobertura vegetal, aceleração do intemperismo, o acúmulo de sais minerais no solo(SANTOS et al, 2017;MARTINS et al, 2019). Isto torna essas áreas mais propensas ao processo de degradação em si(LUCENA, WANDERLEY & NÓBREGA, 2016;SILVA et al, 2018;SILVA et al, 2020).…”