Sensoriamento remoto da vegetação no monitoramento do desmatamento do Cerrado e das categorias territoriais da Amazônia

Abstract

Esta dissertação de mestrado utilizou o sensoriamento remoto da vegetação para o desenvolvimento de dois estudos em dois biomas brasileiros, com diferentes vegetações. O primeiro estudo foi realizado no Cerrado, cobrindo as savanas do Brasil central que apresentam alta variabilidade espacial na vegetação. O Cerrado é o bioma brasileiro não-amazônico que perde sua vegetação natural de forma mais acelerada. O objetivo do estudo foi avaliar as mudanças na resposta espectral nos comprimentos de onda vermelho, infravermelho próximo, infravermelho de ondas curtas e Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) após o desmatamento. A análise foi realizada nos polígonos de desmatamento do Programa de Monitoramento dos Biomas Brasileiros por Satélite (PMDBBS) identificados por interpretação visual localizados em três diferentes regiões. Para cada região, a imagem Landsat TM onde o desmatamento foi identificado (em 2009) foi comparada com a imagem do ano anterior (antes do desmatamento) e com as amostras testemunha de vegetação nativa. Os resultados revelaram mudanças nas propriedades espectrais após o desmatamento tanto em relação ao ano anterior, quanto em relação à vegetação nativa. Na banda 3 os polígonos de desmatamento apresentaram reflectância 50,8% superior em relação a vegetação nativa, enquanto a diferença foi 10,2% maior na banda 4. Na banda 5, a reflectância aumentou 30,6% após o desmatamento, enquanto os valores médios de NDVI reduziram 28,6%. Todas estas mudanças foram estatisticamente significativas pelo teste t pareado. As análises de regressão entre as propriedades espectrais antes e após o desmatamento comparando o comportamento do desmatamento e da vegetação natural demonstraram um padrão de mudança consistente ao longo das regiões selecionadas. As diferenças observadas nas mudanças espectrais entre regiões foram discutidas em relação a precipitação e biomassa da vegetação. O segundo estudo foi realizado na região amazônica nos estados do Pará e do Mato Grosso. Estes estados vêm contribuindo com a maior parte do desmatamento na Amazônia brasileira. Entre 1988 e 2011 o desmatamento nestes estados representou 68% do total observado na Amazônia brasileira. O objetivo deste estudo foi analisar de forma comparativa o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), o Índice de Vegetação Realçado (EVI) e a reflectância no comprimento de onda infravermelho médio (MIR) nas categorias territoriais (Terras Indígenas TI, Unidades de Conservação de Proteção Integral - UCPI, Unidades de Conservação de Uso Sustentável - UCUS e propriedades rurais cadastradas - CAR) dos estados do Pará e Mato Grosso. A análise foi realizada sob um mosaico de 7 imagens do produto MODIS de vegetação (MOD13Q1) de agosto de 2012. Para a amostragem dos valores digitais, uma grade vetorial de 5 km foi construída sob as categorias territoriais. A Análise de Variância (ANOVA) revelou que os valores de NDVI, EVI e MIR são diferentes entre as categorias territoriais. A tendência geral demonstrada pelo teste de Tukey para a comparação das médias de NDVI, EVI e MIR é que as TIs e UCPIs apresentam florestas melhor conservadas, seguidas das UCUSs e CARs respectivamente. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT

This Master Science thesis used remote sensing of vegetation to carry out two studies in two Brazilian biomes, which present different vegetation characteristics. The first study was performed in Cerrado biome, covering the Brazilian savannas that present high spatial variability of vegetation. Cerrado is the non-Amazonian Brazilian biome that has the fastest natural vegetation loss. This study aimed to evaluate changes on spectral response in red, near infrared, short wave infrared wavelengths and Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) after deforestation. The analysis was conducted over polygons of deforestation from Monitoring Program of Brazilian Biomes by Satellite (PMDBBS) interpreted by visual inspection located at three different regions. For each location, the Landsat TM images where deforestation polygons were identified (in 2009) were compared to the previous year (before deforestation) as well as to control samples in native vegetation. Results have pointed out changes on spectral properties after deforestation not only regarding to previous year but also in relation to native vegetation. In band 3, deforestation polygons presented reflectance 50.8% higher in relation to native vegetation, while this difference was 10.2% higher in band 4. In band 5, the reflectance increased 30.6% after deforestation, while NDVI mean values decreased 28.6%. All of these differences were statistically significant by paired t-test. Regression analyses between spectral properties before and after deforestation comparing deforestation and natural vegetation behavior showed a consistent pattern of change throughout the selected regions. The observed differences in spectral changes among regions were then interpreted in light of precipitation and vegetation biomass. The second study was carried out in the Amazon region, more specifically in the Mato Grosso and Pará States. These States contribute to the major part of deforestation in the Brazilian Amazon. Between 1988 and 2011, their deforestation represented 68% of overall deforestation in the Brazilian Amazon. The aim of this study is to make a comparative evaluation of NDVI, Enhanced Vegetation Index (EVI) and reflectance in the middle infrared wavelength (MIR) considering territorial categories (Indigenous Lands, Strictly Protected Areas, Sustainable Use Protected Areas and rural private lands) located in the Mato Grosso and Pará States. The analysis was carried out over a mosaic of seven tiles of MODIS vegetation product (MOD13Q1) from August of 2012. In order to obtain the means digital values, a vector grid with cells of 5-km was constructed for sampling purpose over the territorial categories. The Analysis of Variance (ANOVA) showed that digital values of NDVI, EVI and MIR are different among territorial categories. The overall trend revealed by Tukey test for multiple comparisons of mean values of NDVI, EVI and MIR is that Indigenous Lands and Strictly Protected Areas present better conserved forests, followed by Sustainable Use Protected Areas and rural private lands, respectively.