Parâmetros Biofísicos Aplicados no Parque Nacional da Serra das Confusões, Piauí-Brasil
Resumo O objetivo deste trabalho é avaliar os parâmetros biofísicos, chuva e a temperatura de superfície nas condições da vegetação, no Parque Nacional da Serra das Confusões (PNSC), Piauí-NEB. Com auxílio das imagens obtidas do satélite Landsat 8 foi possível calcular o Normalized Difference Vegeta...
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Published in: | Revista Brasileira de Meteorologia Vol. 35; no. 4; pp. 597 - 604 |
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Main Authors: | , , , , |
Format: | Journal Article |
Language: | English Portuguese |
Published: |
Rio de Janeiro
Sociedade Brasileira de Meteorologia
01-12-2020
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Summary: | Resumo O objetivo deste trabalho é avaliar os parâmetros biofísicos, chuva e a temperatura de superfície nas condições da vegetação, no Parque Nacional da Serra das Confusões (PNSC), Piauí-NEB. Com auxílio das imagens obtidas do satélite Landsat 8 foi possível calcular o Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e a temperatura de superfície (Ts). A chuva do PNSC apresentou sazonalidade bem definida, estações seca e chuvosa. Ambas as estações têm papel crucial nas condições da vegetação do PNSC. A classe de NDVI (>0,693) apresentou a maior redução da área de cobertura do PNSC próximo de 72,7%, enquanto que as classes (0,347-0,433) e (0,433-0,52) tiveram um aumento de 34,7% e 31,8%, respectivamente. Além disso, ficou claro que as condições da vegetação influenciam na Ts da região.
Abstract The objective of this work is to evaluate the biophysical parameters, rainfall and surface temperature in the vegetation conditions, in the Serra das Confusões National Park (SCNP), Piau-NEB. With the aid of the images obtained from the satellite Landsat 8 it was possible to calculate the Normalizes Difference Vegetation Index (NDVI) and the surface temperature (Ts). The SCNP rainfall presented a well-defined seasonality, dry and rainy seasons, which play a crucial role in the vegetation conditions of the SCNP. The NDVI class (> 0.693) had the greatest reduction o the coverage area around 72.7%, while the classes (0.347-0.433) and (0.433-0.52) had an increase of 34.7% and 31, 8%, respectively. In addition, it was clear that vegetation condition influenced the Ts of the region. |
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ISSN: | 0102-7786 1982-4351 |
DOI: | 10.1590/0102-77863540065 |