Representacao matematica do comportamento intra-anual do NDVI no Bioma Caatinga/Mathematical modelling of the intra-annual behaviour of NDVI in the Caatinga Biome, Brazil

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 fenómenos 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 Indice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), tendo a sua avaliação de desempenho realizada a partir dos parâmetros estatísticos qui-quadrado reduzido ([chi square]) e coeficiente de determinação ([R.sup.2]). 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 [R.sup.2] 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; Indice de Vegetação; Cauchy; Preenchimento de falhas 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 a