IDENTIFICAÇÃO OPERACIONAL DE ÁREAS COM CAPACIDADE DE REGENERAÇÃO VEGETAL A PARTIR DO GOOGLE EARTH ENGINE

IDENTIFICAÇÃO OPERACIONAL DE ÁREAS COM CAPACIDADE DE REGENERAÇÃO VEGETAL A PARTIR DO GOOGLE EARTH ENGINE

• Autor
• José Rafael Ferreira de Gouveia
• Resumo

• O fogo é utilizado no Brasil há muito tempo no manejo agrícola. Porém, a prática da queima caso utilizada de forma equivocada pode provocar danos incalculáveis ao ambiente. O sensoriamento remoto possibilita a aquisição de informações espaço-temporais sobre a ocorrência das queimadas a partir da utilização das imagens de satélites. Estas informações são obtidas com base na resposta espectral dos objetos à radiação eletromagnética. Não obstante, os índices de vegetação visam o realce das variações de densidade da cobertura vegetal baseado nas características biofísicas da vegetação. Neste sentido, objetiva-se implementar um script na plataforma Google Earth Engine (GEE) através de imagens de satélite para caracterização operacional de áreas com possibilidade de regeneração e/ou recuperação vegetal nas mesorregiões do Sertão e São Francisco Pernambucano, na série temporal de agosto a novembro de 2014 a 2020. O GEE foi utilizado para a classificação das áreas baseada nas imagens de satélites, cálculo do Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e sua exportação através de linguagem textual de programação. As imagens do sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), abordo da plataforma TERRA, produto MOD09Q1, foram utilizadas para o cálculo do NDVI no script, visto que este produto apresenta resolução espacial de 250 m e temporal de 8 dias e oferece a reflectância de superfície nas bandas do vermelho e infravermelho próximo. Considerando que a regeneração vegetal ocorre principalmente quando o NDVI no dia da queima atinge valores menores que 0,23, foi implementado o script no GEE de forma que as imagens apresentassem apenas os pixels com os valores de NDVI favoráveis para a regeneração vegetal. O script exibiu 75% de acerto na identificação das áreas com possibilidade de regeneração vegetal na maior parte dos meses analisados, não sendo menor do que 56% nos meses que não atingiram 75%. Os maiores erros encontrados foram no mês de outubro de 2020, com 25% de erro de omissão, e setembro de 2016 com 43,75% de erro de comissão. Sendo assim, o script desenvolvido no GEE foi satisfatório para a identificação operacional de áreas com capacidade de regeneração e/ou recuperação vegetal na área e período de estudo.

• Palavras-chave
• sensoriamento remoto, índices de vegetação, script
• Área Temática
• Agronomia (SEDE)