Análise e mapeamento da degradação por sensoriamento remoto na estação ecológica raso da Catarina-Semiárido Brasileiro

Abstract

O Semiárido Brasileiro está passando por variações nos índices pluviométricos e acentuação do uso dos recursos naturais, e o monitoramento por imagens de satélite possibilita detectar, analisar e inferir sobre alterações da superfície da terra provocadas por processos naturais e/ou antrópicos, devendo-se monitorar constantemente as áreas de reserva ambiental e ecológica, a exemplo do Raso da Catarina, que está localizada na região mais seca do semiárido. O presente estudo objetivou analisar e mapear o avanço da degradação na Estação Ecológica Raso da Catarina no Semiárido Brasileiro, utilizando dados de superfície e imagens do Landsat-8, para os anos de 2014 a 2017. Técnicas de sensoriamento remoto foram utilizadas para estimar o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), albedo de superfície e Índice de Desvio Padrão Móvel (MDSI). A técnica de detecção de mudança e a classificação da degradação por árvore de decisão baseadas em regras predefinidas no NDVI, albedo e MDSI foram aplicadas para inferir sobre as alterações na área estudada. Com base nos mapas de degradação, constatou-se que houve diminuição nas áreas de vegetação, estando associada à redução nos valores do regime pluviométrico. Conclui-se que a técnica de intensidade da mudança e degradação identificou áreas degradadas durante o período de estudo.The Northeastern region of Brazil, mainly the Brazilian semiarid region, has been facing great problems over the years, where water shortages are highlighted, as a result of long periods of drought. Orbital image monitoring allows to detect, analyze and consider about changes on the surface of the Earth caused by natural or anthropic processes. One should constantly monitor the environmental and ecologic preservation areas, such as Raso da Catarina, located at the driest region within the Semiarid. The objective of this study was to analyze and map the evolution of the degradation at the Raso Ecological Station of the Brazilian semiarid region, using surface data and Landsat-8 images for the years 2014 to 2017. Remote sensing techniques were used to estimate the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), surface albedo, and Mobile Standard Deviation Index (MDSI). The change-detection technique and the decision-tree degradation classification based on predefined rules in the NDVI, albedo and MDSI were applied to infer the changes in the studied area. Based on the degradation maps, it was verified that there was a change in the vegetation pattern, and a decrease was observed in the areas with these parameters, influenced by the low rainfall values. It was concluded that the technique of change and degradation intensity identified areas degraded during the study period.