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Revista Caatinga, Mossoró, v.22, n.4, p.195-205, out.-dez. 2009
Universidade Federal Rural do Semi-Árido
Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação
www.ufersa.edu.br/caatinga
ISSN 0100-316X (impresso)
ISSN 1983-2125 (online)
195
DINÂMICA ESPAÇO-TEMPORAL DA VEGETAÇÃO NO SEMI-ÁRIDO DE
PERNAMBUCO
1
ANA PAULA NUNES DA SILVA
2*
, GEBER BARBOSA DE ALBUQUERQUE MOURA
3
, PEDRO ROGÉRIO
GIONGO
4
, ALEXSANDRO OLIVEIRA DA SILVA
3
RESUMO - A desertificação gera e acentua a escassez de recursos naturais vitais para a sobrevivência huma-
na, como água potável, solo agrícola e vegetação. Implicando em problemas sociais e econômicos nas áreas
afetadas. Recentemente o sensoriamento remoto e as técnicas de geoprocessamento vêm sendo usado em diver-
sas áreas da pesquisa, principalmente no monitoramento ambiental do Brasil. Por sua grande extensão territori-
al a aplicação destas ferramentas é de grande importância no país, haja vista que se pode assim realizar diag-
nósticos de áreas de difícil acesso por meio de transportes e de acordo com a resolução temporal dos satélites
pode-se realizar um monitoramento efetivos destas áreas. O presente estudo tem como objetivo analisar a evo-
lução do processo de desertificação através do NDVI na região do Sertão do Estado de Pernambuco através de
uma série temporal de imagens Landsat Thematic Mapper (TM) que inclui os anos 1994, 1997 e 2001. Usou-se
o algoritmo SEBAL que, permitiu a geração de cartas de albedo e índice de vegetação por diferença normaliza-
da para cada pixel da imagem. Foi verificado que a vegetação característica da região diminuiu sua área, mos-
trando que as áreas analisadas encontram-se em processo de perda da vegetação que pode levar ao processo de
desertificação.
Palavras-chave: Desertificação. Landsat 5-TM. SEBAL.
SPATIAL-TEMPORAL DYNAMIC OF VEGETATION IN THE SEMI-ARID OF PERNAMBUCO
STATE
ABSTRACT - The desertification generates and accents the scarcity of vital natural resources for the survival
human being, as drinking waters, alone agriculturist and vegetation. Implying in social and economic problems
in the affected areas. Recently the remote sensing and the techniques of geoprocessing has been used in diverse
areas of the research, mainly in the ambient monitoring of Brazil. For its great territorial extension the applica-
tion of these tools is of great importance in the country, has seen that if it can thus carry through diagnostic of
areas of difficult access by means of transports and in accordance with the secular resolution of the effective
satellites can be carried through a monitoring of these areas. The present study it has as objective to analyze the
evolution of the process of desertification through the NDVI in the region of the Hinterland of the State of Per-
nambuco through a secular series of images Landsat Thematic Mapper (TM) that it includes years 1994, 1997
and 2001. It was applied the Surface Energy Balance Algorithm for Land – SEBAL, this algorithm calculated
the albedo and the Normalized Difference Vegetation Index for each pixel of the images. It was verified that
the characteristic vegetation of the region diminished its area, showing that the analyzed areas meet in process
of loss of the vegetation that can lead to the desertification process.
Keywords: Desertification. Landsat 5-TM. SEBAL.
*Autor para correspondência.
1
Recebido para publicação em 04/10/2008; aceito em 03/08/2009.
2
Departamento de Ciências Atmosféricas, UFCG, avenida Aprígio Veloso, 882, Bodoncongó, 58429-140, Campina Grande-PB;
apns@ymail.com
3
Departamento de Agronomia da UFRPE, rua Dom Manoel de Medeiros, s/n, Dois Irmãos, 52171-900, Recife-PE
4
Departamento de Agronomia, ESALQ/USP, avenida Pádua Dias, 11 Caixa Postal 9, 13418-900, Piracicaba-SP
DINÂMICA ESPAÇO-TEMPORAL DA VEGETAÇÃO NO SEMI-ÁRIDO DE PERNAMBUCO
A. P. N. SILVA et al.
Revista Caatinga, Mossoró, v.22, n.4, p.195-205, out.-dez. 2009 196
INTRODUÇÃO
A Agenda 21, em seu capítulo 12, define o
termo desertificação como sendo a “degradação da
terra nas regiões áridas, semi-áridas e subúmidas
secas, resultante de vários fatores, entre eles as varia-
ções climáticas e as atividades humanas”, sendo que,
por degradação da terra se entende: a redução ou a
perda da produtividade biológica ou econômica das
terras agrícolas de sequeiro, das terras de cultivo
irrigado, dos pastos, das florestas e dos bosques em
zonas áridas, semi-áridas e subúmidas secas, pelos
sistemas de utilização da terra ou por um, ou uma
combinação de processos, incluídos os resultantes de
atividades humanas e padrões de povoamento.
Os processos de degradação, principalmente
nos níveis mais altos, provocam impactos sociais,
econômicos, culturais, políticos e ambientais, os
quais se relacionam entre si e, ao longo dos anos,
vem se intensificando e aumentado a vulnerabilidade
da população, produzindo grandes perdas sociais e
econômicas para a região nordestina (SOUSA,
2007). A desertificação gera e acentua a escassez de
recursos naturais vitais para a sobrevivência humana
como, água potável, solo agrícola e vegetação. A
escassez de água potável, de recursos piscícolas, de
recursos florestais e de solo agrícola, serão a causa
próxima da provável desordem social que se irá a-
centuar num futuro próximo nos países em desenvol-
vimento; onde estes fenômenos terão maior impacto
devido à incapacidade dos próprios estados para lhes
fazer face. (REIS, 2006).
O desmatamento diminui a biomassa e con-
seqüentemente a redução da capacidade de absorção
de água pelo solo. Sem a cobertura vegetal o solo
torna-se mais vulnerável a erosão e, exposto a luz
solar há um aumento no albedo da superfície, oxi-
dando a matéria orgânica, a morte dos microorganis-
mos pelas altas temperaturas, diminuindo a fertilida-
de do solo e levando a perda do horizonte superficial.
(BARBOSA et al., 2007).
No Brasil, as áreas mais susceptíveis locali-
zam-se na região semi-árida do Nordeste, numa área
que ultrapassa 900 mil Km
2
, onde vivem cerca de 18
milhões de pessoas, 42% da população nordestina e
11% da população do Brasil (IBGE, 2003). Essa
região caracteriza-se por altas taxas de evapotranspi-
ração, ocorrência de períodos de secas, solos de pou-
ca profundidade e reduzida capacidade de retenção
de água, o que limita conseqüentemente seu potenci-
al produtivo. Todos esses elementos conjugados evi-
denciam um ecossistema muito frágil, o qual se agra-
va principalmente devido à degradação da cobertura
vegetal e do uso incorreto das terras, através da ex-
ploração predatória da caatinga, dos desmatamentos
e queimadas.
Nos últimos anos a utilização do sensoria-
mento remoto e as técnicas de geoprocessamento
vêm sendo usado em diversas áreas da pesquisa,
principalmente no monitoramento ambiental do Bra-
sil. Por sua grande extensão territorial a aplicação
destas ferramentas é de grande importância no país,
haja vista que se pode assim realizar diagnósticos de
áreas de difícil acesso por meio de transportes e de
acordo com a resolução temporal dos satélites pode-
se realizar um monitoramento efetivos destas áreas.
De acordo com Tucker (1979) “um dos ín-
dices mais utilizados nos estudos de caracterização
da vegetação tem sido o “índice de vegetação por
diferença normalizada” (Normalized Difference Ve-
getation Index/NDVI)”. Segundo Lourenço (2004)
“as imagens do satélite Landsat 5-TM são ampla-
mente utilizadas para fazer estudos sobre a cobertura
vegetal, pois possui características espectrais particu-
lares nas faixas do vermelho e infravermelho próxi-
mo: na faixa do vermelho a clorofila absorve a ener-
gia solar ocasionando uma baixa reflectância, en-
quanto na faixa do infravermelho próximo, tanto a
morfologia interna das folhas quanto a estrutura da
vegetação ocasionam uma alta reflectância da energi-
a solar incidente. E quanto maior o contraste, maior
o vigor da vegetação na área imageada e a combina-
ção destas duas faixas espectrais realça as áreas de
vegetação nas imagens”.
Souza e Alvala (2004) fizeram simulações
numéricas, utilizando o modelo CGA do CPTEC/
COLA na resolução T062L28, acoplado ao esquema
de superfície SSiB, para avaliar os impactos na pre-
cipitação devido à mudança da vegetação do semi-
árido do Nordeste do Brasil e constataram que a mo-
dificação da cobertura natural de caatinga para deser-
to e para conversão em floresta leva à redução na
precipitação em grande parte da região estudada.
Kazmierczak (1996), ao estudar o semi-
árido brasileiro, afirma que “dentro do domínio de
aplicações de dados de sensoriamento remoto, verifi-
ca-se uma grande falta de informações sobre a For-
mação da Caatinga: a extensão e o pouco conheci-
mento existente bastariam para determinar esta regi-
ão como um dos mais promissores campos de aplica-
ção das tecnologias de sensoriamento remoto, para
prover informações sobre os seus recursos”.
Oliveira-Galvão e Saito (2003) analisando a
suscetibilidade aos processos de desertificação da
região semi-árida nordestina, através de parâmetros
climatológicos, mapeamentos temáticos (solo, hidro-
logia, etc.), caracterização planialtimétrica e sensori-
amento remoto (cobertura de vegetação) verificaram
que o município de Floresta apresenta forte potencial
para o desenvolvimento de processos de desertifica-
ção.
Existem vários algoritmos utilizados para o
cômputo do NDVI e da reflectância através das ban-
das espectrais dos sensores instalados nos satélites. O
SEBAL (Surface Energy Balance Algorithm for
Land) foi proposto por Bastiaanssen (1995) e tem
sido aplicado em diferentes países e em áreas irriga-
das da região semi-árida do Nordeste brasileiro para
estimar o NDVI e a reflectância. Lopes (2003) e Di
Pace (2004) obtiveram através deste algoritmo o
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balanço de radiação à superfície.
Giongo (2008) comparou a metodologia
proposta pelo SEBAL para estimar o balanço de ra-
diação com dados de uma estação de superfície, em
área irrigada no município de Santa Rita do Passa
Quatro e, verificou que o algoritmo apresentou valo-
res consistentes e satisfatórios para a aplicação, ob-
tendo correlações acima de 98% entre os dados me-
didos e estimados.
O presente estudo tem como objetivo avali-
ar a evolução do processo de desertificação na região
do sertão do Estado de Pernambuco através do NDVI
de uma série temporal de imagens Landsat Thematic
Mapper (TM) que inclui os anos 1994, 1997 e 2001.
Desta forma será possível conhecer o grau de degra-
dação da área analisada, bem como verificar se há
menos suscetíveis ao processo de desertificação.
MATERIAL E MÉTODOS
Área de estudo
O município de Floresta se localiza na me-
sorregião do São Francisco em PE, possui uma área
de 3.643,970 km
2
, com altitude variando de 300 a
1.050 m, sob as coordenadas geográficas de 8º36'02''
de latitude Sul e 38º34'05'' de longitude Oeste de
Greenwich. (Figura 1).
Figura 1. Localização do Município de Floresta-PE
.
De acordo com o Zoneamento Agroecológi-
co do Nordeste (SILVA et al., 1993), o município
está localizado na unidade de paisagem denominada
“Depressão Sertaneja”. Esta paisagem é típica do
semi-árido nordestino, caracterizada por uma super-
fície de pediplanação bastante monótona. De acordo
com Araújo Filho et al. (2001) predominam paisa-
gens com superfícies aplanadas e relevos suaves,
abrangendo de forma esparsa áreas íngremes de ser-
ras e/ou serrotes, destacando-se como principal ele-
vação a Serra Negra, onde no seu topo o clima é
mais ameno e úmido, o que possibilita o aparecimen-
to de uma vegetação de floresta subcaducifólia. Se-
gundo Melo (1988), a ausência relativa de elevações
reduz as influências orográficas, acentuando as con-
dições da semi-aridez do ambiente. Pela sistemática
de Köppen no município prevalece o tipo climático
BSs’h’, ou seja, muito quente, semi-árido, tipo este-
pe, com estação chuvosa compreendendo os meses
de janeiro a abril, apresentando precipitação média
anual de 505 mm
O município está incluído no Núcleo de
desertificação de Cabrobó. Cujas principais causas
de início de processo de desertificação foram o so-
brepastoreio, desmatamento e a salinização do solo.
Este núcleo de desertificação foi o primeiro a ser
identificado, na década de 70, pelo ecólogo Vascon-
celos Sobrinho.
As áreas de estudo foram adquiridas em
Galindo (2007) e definidas pelas características cons-
tantes na Tabela 1. Os solos são usados para a pecuá-
ria extensiva. Desta forma foram analisadas duas
áreas: CF (área conservada) e DF (área degradada).
Desta forma foram delimitados dois retân-
gulos compreendendo as duas áreas de estudo: área
conservada (CF) e área degradada (DF), como po-
dem ser visto na Figura 2.
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Tabela 1. Descrição das áreas estudadas.
Área Coordenadas Altitude Vegetação Relevo Solo
CF1 08°33’11’’ 38°35’36’’ 386,0
Caatinga hiper-
xerófila arbóreo-
arbustiva densa
Plano
Luvissolo crômico:
Órtico vertissólico
textura argilosa/muito
argilosa
CF2 08°32’30’’ 38°35’41’’ 379,5
Caatinga hiper-
xerófila arbóreo-
arbustiva densa
Suave ondu-
lado
Luvissolo crômico:
Órtico vertissólico,
textura média/argilosa
CF3 08°28’47’’ 38°28’23’’ 370,0
Caatinga hiper-
xerófila arbóreo-
arbustiva pouco
densa
Plano
Luvissolo crômico:
Órtico vertissólico
solódico, textura mé-
dia cascalhenta/
argilosa
CF4 08°32’54’’ 38°28’58’’ 366,0
Caatinga hiper-
xerófila arbóreo-
arbustiva densa
Suave ondu-
lado
Luvissolo crômico:
Órtico vertissólico
solódico, textura mé-
dia cascalhenta/muito
argilosa
DF1 08°44’12’’ 38°31’59’’ 330,0
Caatinga hiper-
xerófila arbustiva
aberta
Suave ondu-
lado
Luvissolo crômico:
Órtico lítico, textura
argilosa
DF2 08°36’08’’ 38°32’24’’ 336,0
Caatinga hiper-
xerófila arbustiva
aberta
Suave ondu-
lado
Luvissolo crômico:
Órtico planossólico
solódico, textura
média/argilosa
DF3 08°35’55’’ 38°30’04’’ 337,0
Caatinga hiper-
xerófila arbustiva
aberta
Suave ondu-
lado
Luvissolo crômico:
Órtico vertissólico
solódico, textura argi-
losa
DF4 08°35’31’’ 38°31’14’’ 356,0
Caatinga hiper-
xerófila arbustiva
aberta
Suave ondu-
lado
Luvissolo crômico:
Órtico vertissólico
textura argilosa
Figura 2. Delimitação das áreas de estudo
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Figura 3. Área conservada.
Figura 4. Área degradada.
Variáveis meteorológicas
Os dados pluviométricos são imprescindí-
veis para uma escolha correta das imagens de satéli-
te, pois a resposta espectral da vegetação de caatinga
tem grande variabilidade com a presença de água,
devido às suas características fisiológicas de adapta-
ção às secas. (FREIRE, 2005).
Analisou-se a distribuição espacial da preci-
pitação média anual no município, bem como sua
distribuição espaço-temporal no período analisado.
Para tanto se utilizou a média dos postos sob coorde-
nadas 8º37’00’’S, 38º34’00’’W e 8º36’5’’S,
38º34’32’’W, ambos monitorados pelo Laboratório
de Meteorologia de Pernambuco (LAMEPE).
Sensoriamento remoto
As imagens foram adquiridas junto ao Insti-
tuto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), órgão
ligado ao Ministério da Ciência e Tecnologia, na
órbita 216, ponto 066. As imagens possuem a se-
guinte resolução temporal: 19/05/1994, 28/06/1997 e
06/05/2001, todas após o período chuvoso da região,
haja vista que nesta época o solo está bem suprido de
água, favorecendo o desenvolvimento da vegetação.
De acordo com Carvalho e Almeida-Filho (2007) a
análise de imagens adquiridas em duas estações dis-
tintas mostra que dependendo da estação do ano, a
classes de uso do solo variam em extensão, com tran-
sição de uma para outra, em função da regeneração
da cobertura vegetal por efeito das chuvas.
O modelo de elevação digital do terreno
(DEM, foi obtido gratuitamente no site do SRTM)
referente ao mosaico x 29 e y 14. As imagens foram
reamostradas para resolução espacial de 30 x 30 m.
Para a visualização e realização de opera-
ções matemáticas intra e inter bandas, recortes, clas-
sificação, e outras operações, foi utilizado o software
ERDAS Imagine 8.5. Para o processamento das ima-
gens são desenvolvidos modelos matemáticos atra-
vés da ferramenta Model Maker do ERDAS Imagine
8.5.
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Tabela 2. Descrição das bandas do Mapeador Temático (TM) do Landsat 5.
Bandas Comprimento de Onda
(µm)
Coeficientes de Calibração
Mínimo (a) Máximo (b)
)µmsr(Wm
112 −−−
Irradiância Espectral no
Topo da Atmosfera
)µm(Wm
12 −−
1 (azul) 0,45 – 0,52 -1,52 193,0 1957
2 (verde) 0,52 – 0,60 -2,84 365,0 1826
3
(vermelho) 0,63 – 0,69 -1,17 264,0 1554
4 (IV-
próximo) 0,76 – 0,79 -1,51 221,0 1036
5 (IV-
médio) 1,55 – 1,75 -0,37 30,2 215,0
6 (IV-
termal) 10,4 – 12,5 1,2378 15,303 -
7 (IV-
médio) 2,08 – 2,35 -0,15 16,5 80,67
Fonte: Chander e Markham (2003).
Surface Energy Balance Algorithm for Land –
SEBAL
Radiância espectral
Essa radiância representa a energia solar
refletida por cada pixel, por unidade de área, de tem-
po, de ângulo sólido e de comprimento de onda, me-
dida ao nível do satélite Landsat (705 Km) para as
bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7; para a banda 6, essa radiância
representa a energia emitida por cada pixel. No cál-
culo da radiância espectral de cada banda ( ), ou
seja, efetivação da calibração radiométrica, o número
digital ( ) de cada pixel da imagem é converti-
do em radiância espectral monocromática. Sua cali-
bração é efetivada segundo a Equação 1, proposta
por Markham e Baker (1987).
(1)
Em que e são as radiâncias espectrais míni-
mas e máximas (Tabela 2), é a intensidade do
pixel (número digital – número inteiro de 0 a 255); e
corresponde as bandas (1, 2, 3,... e 7) do satélite
Landsat 5 - TM.
Reflectância
O cômputo da reflectância monocromática
de cada banda , definida como sendo a razão
entre o fluxo de radiação refletida e o fluxo de radia-
ção incidente que é obtida segundo a Equação 2,
i
L
λ
ND
ND
ab
aL
ii
ii
255
−
+=
λ
a
b
ND
i
)(
i
λ
ρ
proposta por Allen et al. (2002).
(2)
Em que é a radiância espectral de cada banda,
é a irradiância solar espectral de cada banda no
topo da atmosfera (Tabela 2), é o ângulo zenital
solar e é o quadrado da razão entre a distância
média Terra-Sol ( ) e a distância Terra-Sol ( )
em dado dia seqüencial do ano ( ), que de
acordo com Iqbal (1983), é dada pela Equação 3.
(3)
Em que o argumento da função cosseno está em radi-
anos. O valor médio anual de é igual a 1,00 e o
mesmo varia entre 0,97 e 1,03, aproximadamente.
Quando a área de estudo tem pequena, ou
declividade nula, o cosseno do ângulo de incidência
da radiação solar é simplesmente obtido a partir do
ângulo de elevação do Sol ( ), que se encontra no
cabeçalho da imagem, ou seja:
(4)
Em que o argumento do está em radiano.
r
d.cos.k
.π
Z
L
i
i
i
λ
λ
λ
ρ
=
λi
L
λi
k
Z
r
d
0
r
r
DSA
+= 365
2.
cos033,01
π
DSA
d
r
r
d
E
)
2
(coscos EZ −=
π
cos
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Índice de Vegetação da Diferença Normalizada
(NDVI)
Obtido através da razão entre a diferença
das refletividades do Infra-vermelho-próximo (
) e do vermelho ( ), pela soma das mesmas, de
acordo com a Equação 5.
(5)
Em que e correspondem, respectivamen-
te, as bandas 4 e 3 do Landsat 5 - TM.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Distribuição espaço-temporal da precipitação
Na Figura 5 encontra-se a distribuição espacial
da precipitação média observada no Município de
Floresta. Percebe-se que a área conservada apresenta
precipitação anual média de 520 mm, enquanto a
área degradada possui precipitação média de 430
mm, 20% inferior daquela observada na área conser-
vada.
iv
ρ
v
ρ
viv
viv
NDVI
ρρ
ρρ
+
−
=
iv
ρ
v
ρ
Figura 5. Distribuição espacial da precipitação média
anual no Município de Floresta-PE
.
A precipitação no período analisado, como
se pode ver na Figura 6, teve média mensal de 27,1
mm, tendo uma máxima de 289 mm no mês de mar-
ço de 1994.
Análise espaço-temporal do NDVI
De acordo com Huete e Tucker (1991), os
valores de NDVI para solo exposto estão geralmente
0,05 e 0,30, porém, devido às propriedades óticas do
solo não se pode definir uma faixa rigorosa de valo-
res de NDVI para solos com pouca ou nenhuma ve-
getação.
Os valores estatísticos de NDVI para as
áreas de estudos constam na Tabela 3. Percebe-se
que houve uma diminuição do NDVI da área coberta
por vegetação, ao longo dos anos estudados, os valo-
res médios variaram entre 0,373 (1994) e 0,261
(2001). Silva et al. (2005) analisando o NDVI encon-
traram valores de 0,75 e 0,78, 0,16 e 0,17, -0,30 e -
0,33, 0,71 e 0,71, 0,15 e 0,16 para dezembro de 2000
(mês chuvoso) e outubro de 2001 (mês seco) em área
de vegetação irrigada, solo exposto, Lago de Sobra-
dinho, frutíferas e área de caatinga, respectivamente.
201
Figura 6. Distribuição temporal da precipitação nas
áreas analisadas
< 0 0,0 -0,1 0,1 -0,2 0,2 - 0,3 0,3 -0,4 0,4 -0,5 0,5 -0,6 0,6 -0,7 0,7 -0,8 > 0,8
Figura 7. Cartas de NDVI para a área con-
servada em 1994 (A), 1997 (B) e 2001 (C).
A
B
C
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Tabela 3. Valores dos parâmetros estatísticos obtidos na analise do NDVI na área conservada.
Ano mín médio máx mediano moda D. PAD
1994 -0,535 0,373 0,726 0,373 0,425 0,101
1997 -0,551 0,295 0,711 0,287 0,287 0,078
2001 -0,313 0,261 0,637 0,258 0,251 0,066
Na Figura 7 mostram-se as cartas de NDVI
para a área conservada. Nota-se que os valores nega-
tivos encontram-se na cor magenta e representam os
corpos d’água, já os pixeis de cor violeta indicam
ausência de vegetação.
Na Figura 8 encontram-se os histogramas
de freqüência para o NDVI calculado para a região
conservada e, percebe-se que ao longo dos anos os
valores dos pixeis foram se deslocando para o lado
esquerdo do gráfico, revelando que a intensidade de
vegetação diminuiu.
202
Figura 8. Histogramas de freqüência do NDVI da área conservada em 1994 (A), 1997 (B) e 2001 ©.
Os valores estatísticos das cartas de NDVI
para a área degradada encontram-se na Tabela 4. Os
valores são inferiores aos das áreas conservada e
possui menor variação, haja vista que nesta área a
vegetação é bastante rala quando não ausente, dei-
xando o solo exposto. O maior índice máximo apre-
sentou valor de 0,749 e foi decrescendo a medida dos
anos, já para os valores médios o menor foi encontra-
do em 1997.
Tabela 4. Valores dos parâmetros estatísticos obtidos na analise do NDVI na área degradada.
Ano mín médio máx mediano moda D. PAD
1994 -0,490 0,281 0,749 0,280 0,294 0,090
1997 -0,557 0,194 0,726 0,190 0,180 0,072
2001 -0,316 0,227 0,622 0,226 0,248 0,071
Na caatinga do Nordeste Brasileiro (NEB)
Formigoni et al. (2007) obtiveram NDVI entre 0,15 e
0,8, para o período seco e chuvoso, respectivamente
e, valor médio de 0,25, corroborando com este traba-
lho.
Na Figura 9 encontram-se as cartas de ND-
VI para a área degradada. Nesta percebe-se a destrui-
ção espacial da recuperação de vegetação entre 1997
e 2001. Entretanto este decréscimo deveu-se à baixa
precipitação na região, devido a um evento de escala
global (El-Niño) que afeta negativamente a precipita-
ção na região analisada. Em 2001 apesar de haver
um aumento nos valor médio do índice de vegetação,
este ainda foi inferior ao obtido no ano de 1994,
mostrando que está havendo perda de vegetação na
área analisada.
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A. P. N. SILVA et al.
Revista Caatinga, Mossoró, v.22, n.4, p.195-205, out.-dez. 2009
Figura 9. Cartas de NDVI para a área degradada em 1994 (A), 1997 (B) e 2001 ©.
< 0 0,0 - 0,1 0,1 - 0,2 0,2 - 0,3 0,3 - 0,4 0,4 - 0,5 0,5 - 0,6 0,6 - 0,7 0,7 - 0,8 > 0,8
A BC
203
Os histogramas para o NDVI na área degra-
dada encontram-se na Figura 10. Percebe-se que há
pouca dispersão dos valores dos pixeis, havendo uma
maior concentração no ano de 1997 em torno do va-
lor 0,2. Os histogramas das figuras 10A e 10C apre-
sentam comportamento semelhante, porém para va-
lores de NDVI diferentes, no ano de 1994 há uma
maior presença de vegetação comparando com a
observada em 2001, onde os pixeis modais são de
0,3 (1994) e 0,25 (2001).
Figura 10. Histograma de freqüência do NDVI da área degradada em 1994 (A), 1997 (B) e 2001 (C).
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Revista Caatinga, Mossoró, v.22, n.4, p.195-205, out.-dez. 2009
CONCLUSÕES
A precipitação média no município de
Floresta/PE apresenta moderada distribuição espaci-
al, sendo a parte norte do município com precipita-
ção superior a porção sul. Com relação à temporali-
dade a precipitação apresenta grande variabilidade,
com precipitação concentrada no mês de janeiro;
O NDVI apresenta decréscimo nas duas
áreas analisadas, revelando que ambas as regiões
estão em processo de desertificação, por perda de
vegetação e por processos pedológicos;
A área conservada apresenta processo de
degradação dos solos. A análise temporal através do
NDVI mostra que a vegetação torna-se ainda menos
densa, caracterizando degradação por perda de vege-
tação;
Na área degradada o índice de vegetação
apesar de apresentar-se baixo em 1997, em 2001
apresenta um pequeno acréscimo, porém sendo o
índice ainda inferior ao período inicial analisando,
mostrando que numa análise geral, houve perda de
vegetação entre os períodos limites do estudo;
Percebe-se que a área degradada apesar de
apresentar um leve aumento no NDVI, este ainda é
inferior ao menor índice obtido na área conservada;
Recomenda-se realizar um estudo de campo
para verificar a presença de determinadas particulari-
dades no solo, onde aparece uma faixa similar a uma
nuvem Cirrus, porém este aspecto é causado pelo
albedo do solo, devido ao material deste na região
em questão.
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