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https://bibliotecasemiaridos.ufv.br/jspui/handle/123456789/3095
Title: | Avaliação de incêndio em ambiente de Caatinga a partir de imagens Landsat-8, índice de vegetação realçado e análise por componentes principais |
Other Titles: | Fire analysis in the Caatinga environment from Landsat-8 images, enhanced vegetation index and analysis by the main components |
Authors: | Silva Junior, Juarez Antônio da Pacheco, Admilson da Penha |
Keywords: | Cobertura vegetal Incêndios Sensoriamento remoto e estatística Semiárido Vegetation cover Fires Remote sensing and statistics Semiarid |
Issue Date: | 2021 |
Publisher: | Ciência florestal |
Citation: | SILVA JÚNIOR, J. A; PACHECO, A. P. Avaliação de incêndio em ambiente de Caatinga a partir de imagens Landsat-8, índice de vegetação realçado e análise por componentes principais. Ciência florestal. Santa Maria - RS: v. 31, n. 1, p. 417- 439, 2021. |
Series/Report no.: | Ciência florestal;v. 31; n. 1 |
Abstract: | O fogo é um fator importante na perturbação e perda de florestas secas tropicais globais. Os incêndios florestais exercem um papel ecológico relevante, pois afetam a biodiversidade local, as propriedades do solo e o suprimento de água. O bioma Caatinga apresenta um alto nível de degradação de atividades antrópicas e naturais, sendo extremamente afetado por incêndios originados predominantemente por atividades humanas. O sensoriamento remoto orbital, por apresentar características espaciais, espectrais e temporais específicas, é uma alternativa tecnológica imprescindível no monitoramento de áreas afetadas pelo fogo na superfície terrestre. Este trabalho teve como objetivo analisar, no âmbito espacial, espectral e temporal, o comportamento de um incêndio em ambiente de Caatinga a partir de Imagens Landsat-8, Índice de Vegetação Realçado e Análise por Componentes Principais. A quantificação de características da vegetação derivada do índice espectral fornece uma melhor avaliação da condição física da superfície terrestre sob efeitos do fogo. Técnicas de sensoriamento remoto e estatística multivariada foram utilizadas para avaliar comportamento espectral da vegetação nativa exposta a eventos de incêndio do bioma Caatinga. Os resultados do Teste de Normalidade Kolmogorov-Smirnov apresentaram um nível de significância de 5%. A integração dos métodos estatísticos de Regressão Linear Simples e Análise por Componentes Principais possibilitaram diagnósticos importantes nas estimativas e/ou relacionamentos entre as variáveis aleatórias. A técnica multivariada permitiu avaliar 94% da variação de dados. Os mapas resultantes da metodologia testada representam um aprimoramento importante no mapeamento da distribuição da vegetação. Este estudo gera indicativos para futuras pesquisas científicas vinculadas ao gerenciamento do espaço relacionado à vulnerabilidade e recuperação de paisagens de vegetação do clima semiárido sob situações de fogo geradas por incêndios. Fires generate negative environmental and socioeconomic impacts that directly and indirectly influence the Earth’s regional and global climate changes. Forest fires and fires play a relevant ecological role as they affect the local biodiversity, soil properties and water supply. The Caatinga biome has a high level of degradation of human and natural activities, being extremely affected by fires that burn predominantly due to human activities. Remote orbital sensing, as it presents specific spatial, spectral and temporal characteristics, is an essential technological alternative in monitoring areas affected by fire on the Earth’s surface. This work aimed to analyze, in a spatial, spectral and temporal scope, the behavior of a fire in a Caatinga environment from the multivariate statistical analysis of Landsat-8 Images data, Enhanced Vegetation Index and Analysis by the Major Components. The quantification of characteristics of vegetation derived from the spectral index provides a better assessment of the physical condition of the earth’s surface under the effects of fire. Remote sensing techniques and multivariate statistics were used to assess the spectral behavior of wildfires in the Caatinga biome. The results of the KolmogorovSmirnov Normality Test showed a significance level of 5%. The integration of the statistical methods of Simple Linear Regression and Analysis by the Principal Components enabled important diagnoses in the estimates and/or relationships between the random variables. The multivariate technique allowed 94% of the data variation to be assessed. The maps resulting from the tested methodology represent an important improvement in mapping the distribution of vegetation. This study generates indications for future scientific research related to the management of space concerning to vulnerability and recovery of vegetation landscapes from the semi-arid climate under fire situations generated by burnings. |
URI: | https://bibliotecasemiaridos.ufv.br/jspui/handle/123456789/3095 |
ISSN: | 1980-5098 |
Appears in Collections: | Manejo e Conservação de Florestas |
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