Série temporal de índice de vegetação sobre diferentes tipologias vegetais no Rio Grande do Sul

Abstract

Com este trabalho objetivou-se identificar a dinâmica fenológica das principais tipologias vegetais do Rio Grande do Sul, para o período de 2000 a 2010, utilizando-se dados de Enhanced Vegetation Index, através da transformada de ondaleta. A identificação da fenologia em ciclos ou padrões sazonais em séries temporais de índices de vegetação, obtidos por sensores orbitais, permite a observação de anomalias e os efeitos de mudanças climáticas ou ambientais. Um perfil temporal do Enhanced Vegetation Index foi construído para o Rio Grande do Sul e retiradas amostras para quatro tipologias vegetais: campo nativo, floresta ombrófila mista, cultivo de soja e de arroz. Essas amostras foram submetidas à transformada de ondaleta, que permitiu a decomposição da série e apresentação dos dados em relação ao tempo e frequência com que os eventos fenológicos ocorreram. Os dados apresentaram regularidade na dinâmica das tipologias vegetais testadas, com ciclos anuais de maior vigor e crescimento vegetal nas estações de primavera e verão e menor no outono e inverno.

Evolution of Cerrado Vegetal Cover on a River Island Based on Orbital Imaging Data

“…From the point of view of spectral differentiation, the more well-defined, the better the supervised classification (KUPLICH et al, 2013;SEXTON et al, 2013;OTTINGER et al, 2013;RASI et al, 2011 Among the LUs, bare soil showed the highest separability. Notwithstanding, Rough savanna and bare soil had the lowest values of separability (Table 3), not indicating a good rating.…”

Tendências temporais de índices de vegetação nos campos do Pampa do Brasil e do Uruguai

“…As taxas de declividade, no entanto, foram muito baixas e situaram-se em torno de b=0,00002, um valor baixo, mas significativo (Tabela 1). Os coeficientes de determinação quase nulos, encontrados em grande parte dos campos, relacionam-se a baixos valores de declividade da tendência linear e podem mostrar as características de sazonalidade destes padrões de cobertura, os quais apresentam grande variabilidade intra-anual associada às estações do ano bem definidas nessa região (Kuplich et al, 2013). Portanto, as séries de índices de vegetação apresentaram comportamento quase estacionário, mas com evidências de diminuição, cujas tendências não podem ser detectadas essencialmente por meio de ajuste linear em todas as áreas, como observado por Leeuwen et al (2013) em diferentes escalas.…”

Normalized difference vegetation index obtained by ground-based remote sensing to characterize vine cycle in Rio Grande do Sul, Brazil

“…Ground-based remote sensing has emerged as an important source of data collected in the field in real time. In Brazil, temporal NDVI profiles, obtained by orbital or ground-based remote sensing, have been widely used to monitor biomes (Kuplich;Moreira;Fontana, 2013, Wagner et al, 2013Junges et al, 2016) and characterize vegetation growth in annual crops Fontana, 2011, Bredemeier et al, 2013Fontana et al, 2015;Klering et al, 2016;Pinto et al, 2016). However, the use of precision agriculture technologies applied to perennial crops is incipient in the country (Bassoi et al, 2014), with few studies published on the monitoring of fruit crop cycle using remote sensing techniques.…”