Publicação on-line; 28 ref.; 5 tables; 8 illus.; Summaries (En, Pt)

Resumo

Os índices de vegetação obtidos por modelos, aplicados em imagens orbitais, são comumente utilizados
para o monitoramento da cobertura do solo, sendo importantes para registrar alterações na biomassa,
identificação do ciclo fenológico, relação com o sequestro de carbono e indicadores de mudanças climáticas.
Na região do bioma Caatinga, a compreensão em escalas local e diária dos fenômenos que ocorrem na
cobertura do solo é muito importante devido à sua heterogeneidade, sazonalidades e às múltiplas ações
humanas. Neste ambiente, cresce a importância da representação temporal e espacial. Os satélites da série
Landsat apresentam características adequadas para representar as variações espaciais, mas têm uma baixa
amostragem temporal. Nesse sentido, o presente estudo tem como objetivo melhorar a representação
temporal dos dados capturados pelos satélites Landsat para uma região do bioma Caatinga. Funções
de três parâmetros são avaliadas para representação temporal matemática do Índice de Vegetação por
Diferença Normalizada (NDVI), tendo a sua avaliação de desempenho realizada a partir dos parâmetros
estatísticos qui-quadrado reduzido (χ²) e coeficiente de determinação (R2). A análise considera o estado
de alteração da cobertura do solo pela ação antrópica e o regime pluviométrico anual. A função Cauchy
apresentou melhor desempenho, ajustando-se bem a 83% dos anos e locais analisados, obtendo um R²
médio de 0,82. Os parâmetros da função de melhor desempenho identificada neste estudo podem ser uma
valiosa fonte de informações para estudos ambientais na Caatinga que precisem avaliar o comportamento
temporal da vegetação.

Palavras-chave: Semiárido; Índice de Vegetação; Cauchy; Preenchimento de falhas

Abstract


Vegetation indexes from remote sensing images are often used for land-cover monitoring and identification
of biomass changes. They are also very useful to describe the relationships between the phenological
cycle and the carbon sequestration, which are climate change indicators. The Caatinga land-cover is very
heterogeneous, making hard the understanding of the land cover processes in different scales (spatial
and temporal), due to seasonalities and human actions. The Landsat series products usually can describe
spatial land-cover variations, with a low temporal scale, so far. This study aims to improve the temporal
representation of the land cover by Landsat images for a Caatinga area. This article presents an evaluation,
using a mathematical approach of three-parameter functions to describe the Normalized Difference
Vegetation Index (NDVI). Each function performance was evaluated by the reduced chi-square (χ²) and
determination coefficient (R2) parameters. The analysis is performed for an annual period and considers
land-cover changes by anthropic action. The Cauchy function seems the best option and presented an
adjust up to 83% of the total (years and places), with an R² (average) of 0.82. The parameters of this function
can be a valuable source for environmental studies in the Caatinga biome, supporting temporal analysis
of the vegetation.

Keywords: Semi-arid; Vegetation Index; Cauchy function; Gap series filling