Monitoramento Espaço-Temporal da Detecção de Mudanças em Vegetação de Caatinga por Sensoriamento Remoto no Semiárido Brasileiro

O sensoriamento remoto pode ser utilizado no monitoramento ambiental de parâmetros biofisicos micrometeorologicos nas regioes semiaridas do Brasil. Objetivou-se monitorar o risco da degradacao ambiental atraves da deteccao de mudancas da superficie no semiarido por sensoriamento remoto. A pesquisa foi desenvolvida atraves do processamento digital de imagens de satelite para Serra Talhada, Pernambuco. Foram coletados dados de superficie para subsidiar o algoritmo do balanco de energia da superficie terrestre (SEBAL) na estimativa do albedo e temperatura da superficie e o indice de vegetacao ajustado as condicoes do solo (SAVI). Alem disso, se desenvolveu mapas tematicos do grau do risco de degradacao. Os mapas da degradacao foram submetidos a avaliacao estatistica de qualidade tematica, por matriz de confusao. O SAVI apresentou-se sensivel a chuva, tendo na estacao chuvosa os maiores valores e na estacao seca os menores, periodo que o albedo e a temperatura apresentaram valores elevados, indicando vulnerabilidade a degradacao das areas com pouca vegetacao e solo exposto. Os mapas do risco de degradacao destacaram caracteristicas semelhantes aos padroes de respostas do SAVI, albedo e temperatura. O monitoramento espaco-temporal dos parâmetros biofisicos e do risco de degradacao permitira o planejamento e gestao dos recursos hidricos e naturais da regiao semiarida. Spatial-Temporal Monitoring Detection of Changes in Caatinga Vegetation by Remote Sensing in the Brazilian Semiarid A B S T R A C T Remote sensing can be used for environmental monitoring of micrometeorological biophysical parameters in the semiarid regions of Brazil. The present investigation aimed to monitor the risk of environmental degradation by detecting surface changes in the semiarid by means of remote sensing. The research was developed through digital processing of satellite images for Serra Talhada, Pernambuco, Brazil. Surface data were collected to support the Surface Energy Balance algorithm (SEBAL) to estimate the albedo and the surface temperatures as well as the soil condition adjusted to the vegetation index (SAVI). Furthermore, thematic maps were developed for the levels of risk of degradation and statistical evaluation was performed on the thematic quality by means of confounding matrix. The SAVI was sensitive to precipitation, displaying the highest values for the rainy season and the lowest for the dry season, for which the albedo and the surface temperature presented higher values, thus indicating vulnerability to degradation in areas of scarce vegetation and exposed soil. The risk of degradation maps highlighted characteristics similar to SAVI response patterns, albedo and surface temperature. The spatiotemporal monitoring of biophysical parameters and the risk of degradation will enable both the planning and the management of water and natural resources in the semiarid region. Keywords: Agrometeorology, Caatinga, Environmental Degradation, Deforestation; Environmental Impacts.