MODELAGEM DE ESPECTROS TEMPORAIS NDVI-MODIS, NO PERÃODO DE 2000 A 2008, NA BACIA DO RIO PARACATU, BRASIL

Abstract

Os objetivos deste estudo foram modelar a distribuição de dados NDVI-MODIS, em seis diferentes alvos: Área de Plantio, Floresta de Galeria, Cerrado, Pastagem, Area Urbana e Floresta Estacional Semidecidual; e também analisar as mudanças fisionômicas dos índices através dos modelos ondulatórios, no período de 2000 a 2008, na Bacia do Rio Paracatu (Sub-Bacia do Rio São Francisco). Os materiais e métodos foram subdivididos nas etapas: (a) aquisição das imagens MODIS; (b) tratamento de ruídos; (c) modelagem matemática das assinaturas temporais NDVI; e (d) analise das relações estatísticas entre NDVI e abertura de dossel. A regressão não linear, modelagem ondulatória, para dispersão do NDVI pelas séries temporais, obteve significância de seus parâmetros (R²e p) e erros toleráveis. Com isso pode-se identificar as fisionomias a serem delimitadas, e simular series temporais futuras, pelo uso da terra, coberturas vegetais e tamanho da area de cada fisionomia. O padrão de distribuição dos dados de NDVI apresentou significativa relação com dados de campo de abertura de dossel, podendo ser um preciso indicador da mudança do uso da terra entre as series temporais.

Keywords :regressão não linear; modelos ondulatórios; Rio São Francisco.

ABSTRACT

The objectives of this work were to model the distribution of NDVI-MODIS data, in six distinct targets: Crop Land Areas, Gallery Forest, Cerrado, Pastureland, Urban Areas and Semideciduous Seasonal Forest; and also to analyze the physiognomies changes of the index through of waveform models, period 2000-2008, at the Paracatu River Basin (São Francisco Sub-River Basin). The materials and methods were detached in the steps: (a) getting MODIS images; (b) noise treatment; (c) math modeling of the NDVI temporal signature; and (d) analysis of statistical relation between NDVI and open canopy. The nonlinear regression, waveform model, to spread NDVI by temporal series, got high significance of its parameters (R²and p) and tolerable error. With this could identify the physiognomies to be delimited, and to simulate future temporal series by land use, vegetation cover and area extension of each physiognomy. The standard of distribution of the NDVI data showed significant relation with field data of open canopy, this could to be a precise indicator of land use change between the temporal series.

Keywords :nonlinear regression; waveform model; Sao Francisco River.