Uso de sensoriamento remoto na análise da temperatura da superfície em áreas de floresta tropical sazonalmente seca.

Pesquisas com o foco na criação de modelos para analisar a temperatura da superfície com sensoriamento remoto são muito importantes, pois servem como base de informações que auxiliarão no gerenciamento hidrológico, agrícola e ambiental. O presente estudo utilizou dados remotos na estimativa de temperatura da superfície em áreas de florestas secas, e seu objetivo foi verificar qual entre os produtos MODIS melhor representa a temperatura da superfície em áreas de caatinga. A área de estudo compreende uma caatinga preservada e outra em sucessão ecológica. Foram utilizadas como base espacial, dados de temperatura da superfície e de NDVI obtidos a partir do sensor MODIS e dados de temperatura do ar mensuradas por meio de estações agrometeorológicas de superfície. A análise se deu por regressão linear e coeficiente de correlação de Pearson entre a temperatura estimada pelo satélite e do ar na superfície. Os resultados apresentaram variações temporais nas estimativas pelo MODIS, sendo que os produtos diurnos do Terra e noturnos do Aqua foram os que melhor representaram a temperatura máxima e mínima. Para isso, equações de ajustes são propostas para áreas de caatinga com diferentes tipos de cobertura. As variações na temperatura estavam de acordo com a sazonalidade do NDVI da floresta e, ao longo dos dezessete anos, foi verificado aumento nos valores de temperatura nas áreas de estudo.

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Main Authors: SANTOS, C. V. B., CARVALHO, H. F. S., SILVA, M. J., MOURA, M. S. B. de, GALVINCIO, J. D.
Other Authors: Cloves V. B. Santos; Herica F. S. Carvalho; Marcelo J. Silva; MAGNA SOELMA BESERRA DE MOURA, CPATSA; Josiclêda D. Galvíncio.
Format: Artigo de periódico biblioteca
Language:Portugues
pt_BR
Published: 2020-07-06
Subjects:Bioma Caatinga, LST, NDVI, MODIS, Florestas secas, Sensoriamento Remoto, Caatinga, Floresta Tropical, Remote sensing,
Online Access:http://www.alice.cnptia.embrapa.br/alice/handle/doc/1123628
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