Identificação das assinaturas temporais NDVI das principais fisionomias da região do Ecomuseu do cerrado
A Savana brasileira, conhecida como Cerrado, é o principal tipo de vegetação no Brasil Central, cobrindo aproximadamente 23% do território nacional. É formado por um mosaico de coberturas como campestres, arbustiva e florestal, e apresenta uma fenologia típica, resultante da variação pluviométrica e...
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| Tipo de recurso: | artículo |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2007 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade de Brasília (UnB) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UnB |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.unb.br:10482/10078 |
| Acceso en línea: | http://repositorio.unb.br/handle/10482/10078 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Cerrados Sensoriamento remoto |
| Sumario: | A Savana brasileira, conhecida como Cerrado, é o principal tipo de vegetação no Brasil Central, cobrindo aproximadamente 23% do território nacional. É formado por um mosaico de coberturas como campestres, arbustiva e florestal, e apresenta uma fenologia típica, resultante da variação pluviométrica e alta dependência geobotânica nesta região. Imagens adquiridas na mesma área em tempos diferentes representam uma valiosa fonte de informação para o monitoramento regular da superfície terrestre, permitindo descrever a evolução da cobertura da terra, fenologia da vegetação entre outros. Desta forma, o objetivo deste trabalho é identificar as assinaturas temporais do cerrado na região do Ecomuseu do Cerrado através do processamento de série temporal de imagens MODIS. A metodologia pode ser subdivida nas seguintes etapas: (a) elaboração do cubo das imagens de NDVI, onde o perfil “Z” corresponde à assinatura temporal do NDVI, (b) eliminação do ruído utilizando a transformação Mininum Noise Fraction (MNF), e (c) análise da assinatura temporal do NDVI. O estudo concluiu que o NDVI é útil na diferenciação entre os tipos de vegetação do Cerrado. A formação florestal apresentou os maiores valores de NDVI entre os perfis temporais, além da menor variação entre as estações. ________________________________________________________________________________________ ABSTRACT |
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