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Título: Análise cronosequencial de áreas degradadas em restauração utilizando diferentes índices de vegetação em imagens de satélite
Título(s) alternativo(s): Chronosquential analysis of degraded areas in restoration using different vegetation indexes in satellite images
Autor(es): Peres, Leonardo Costa
Orientador(es): Bosquilia, Raoni Wainer Duarte
Palavras-chave: Sensoriamento remoto
Reflorestamento
Revegetação
Remote sensing
Reforestation
Revegetation
Data do documento: 26-Abr-2021
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Dois Vizinhos
Citação: COSTA, Leonardo Peres. Análise cronosequencial de áreas degradadas em restauração utilizando diferentes índices de vegetação em imagens de satélite. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Florestal) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Dois Vizinhos, 2021.
Resumo: A devastação das áreas naturais para retirada de produtos que suprem a necessidade humana faz com que seja necessária a recuperação de áreas degradadas. Como uma das etapas para se obter uma restauração bem-sucedida, o monitoramento do desenvolvimento dessas áreas é uma prática necessária, e, através do Sensoriamento Remoto, acaba sendo mais prático e viável. Com o objetivo de avaliar o uso dessa tecnologia, o presente trabalho utilizou três índices de vegetação distintos (NDVI, SAVI e EVI) em imagens de satélite para realizar uma análise cronosequencial de doze parcelas em recuperação localizadas na UTFPR, campus Dois Vizinhos, as quais são divididas em três tratamentos diferentes (Restauração Passiva, Nucleação e Reflorestamento com Espécies Nativas). Para isso, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat 7 e 8 de outubro de 2010 até julho de 2020 (duas imagens por ano, sendo uma no verão e outra no inverno). Essas imagens foram obtidas com a correção atmosférica já realizada e a partir disso foram calculados os índices de vegetação. Para a análise dos resultados, foram comparados os índices em relação aos anos, sazonalidade, tratamentos e também a relação com os dados de vegetação previamente obtidos em campo, com o intuito de conseguir representar a evolução da restauração no decorrer dos anos utilizando índices obtidos por imagem de satélite. Levando em consideração todas as análises feitas entre os índices, apenas o NDVI apresentou diferença em relação ao EVI e SAVI, que por consequência se mostraram bem similares. A utilização dos índices para analisar a área se mostrou competente para visualizar o desenvolvimento da vegetação e sua relação com o fator hídrico na mesma, porém este não apresentou boa correlação com os dados de densidade obtidos em campo. Sugere-se reproduzir esse trabalho em áreas maiores ou até mesmo utilizar sensores com melhores resoluções.
Abstract: The devastation of natural areas for the removal of products that supply the human need makes the recovery of degraded areas necessary. As one of the steps to achieve a successful restoration, the monitoring of the development of these areas is a necessary practice, and, through Remote Sensing, it turns out to be more practical and feasible. In order to evaluate the use of this technology, the present work used three different vegetation indices (NDVI, SAVI and EVI) in satellite images to perform a chronosequential analysis of twelve parcels in recovery located at the UTFPR, Dois Vizinhos campus, which are divided into three different treatments (Passive Restoration, Nucleation and Reforestation with Native Species). For this, images from the Landsat 7 and 8 satellites from October 2010 to July 2020 were used (two images per year, one in summer and another in winter). These images were obtained with the atmospheric correction already performed and from that the vegetation indices were calculated. For the analysis of the results, the indices were compared in relation to the years, seasonality, treatments and also the relationship with the vegetation data previously obtained in the field, in order to be able to represent the evolution of restoration over the years using indices obtained by satellite imaging. Taking into account all the analyses made between the indices, only the NDVI showed a difference in relation to the EVI and SAVI, which consequently were very similar. The use of the indices to analyze the area showed to be competent to visualize the development of the vegetation and its relationship with the hydric factor in the area, but this did not show a good correlation with the density data obtained in the field. It is suggested to reproduce this work in larger areas or even use sensors with better resolutions.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/29319
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