Discriminação da cobertura vegetal em uma região do Cerrado mato-grossense por meio do índice de vegetação por diferença normalizada

RESUMO Nas últimas décadas, a intensificação do processo de substituição da vegetação natural do Cerrado por áreas associadas às atividades antrópicas tem causado grandes impactos nas paisagens, nesse sentido, compreender a dinâmica dos diferentes sistemas ambientais em decorrência dos impactos caus...

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Veröffentlicht in:Investigación agraria (Online) 2022-12, Vol.24 (2), p.86-94
Hauptverfasser: Gomes de Oliveira, Pedro Paulo, Scorpioni de Oliveira, Deyse, de Oliveira Filho, Paulo Costa, Delgado Martínez, Rafael, Barúa Acosta, Hugo Armando, Vieira dos Santos Laroca, Jackeline, Miranda-de-Oliveira, Mateus
Format: Artikel
Sprache:eng ; por
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Zusammenfassung:RESUMO Nas últimas décadas, a intensificação do processo de substituição da vegetação natural do Cerrado por áreas associadas às atividades antrópicas tem causado grandes impactos nas paisagens, nesse sentido, compreender a dinâmica dos diferentes sistemas ambientais em decorrência dos impactos causados pela variabilidade climática e pela ação humana, tem sido o esforço de vários pesquisadores. Assim, o presente trabalho teve como objetivo avaliar o potencial do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) aplicado a imagens do satélite LANDSAT 8 para discriminar as classes de vegetação no período úmido e seco em uma região do Cerrado mato-grossense. Os valores de NDVI foram obtidos através da razão entre a diferença das refletividades do infravermelho próximo (ρIV) e do vermelho (ρV), e os dados foram processados no programa QGIS versão 3.10. Os resultados dessa pesquisa permitem concluir que o índice de vegetação NDVI utilizado permitiu analisar a dinâmica da vegetação no Vale do São Lourenço - MT. A vegetação da área de estudo comportou-se de acordo com a disponibilidade de água no perfil do solo, com maiores valores do índice de vegetação na estação chuvosa e baixa atividade fotossintética na estação seca.
ISSN:2305-0683
2305-0683
DOI:10.18004/investig.agrar.2022.diciembre.2402717