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dc.contributor.advisorFerreira, Antônio Geraldo-
dc.contributor.authorBezerra, Diego Xavier-
dc.date.accessioned2019-04-12T11:34:31Z-
dc.date.available2019-04-12T11:34:31Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationBEZERRA, D. X. Variabilidade espaço-temporal do NDVI gerado a partir do satélite terra/modis sobre o Nordeste brasileiro. 2018. 76 f. TCC- Trabalho de Conclusão de Curso- (Graduação em Ciências Ambientais) - Instituto de Ciências do Mar, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018.pt_BR
dc.identifier.urihttp://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/40828-
dc.description.abstractLand degradation, droughts and desertification on Brazilian Northeast Region (NEB) has been demonstrating consequences on the political, social and social spheres. Vegetation-based information derived from remote sensing has assisted the monitoring and history trend identification of degraded areas worldwide. In addition to tools for the acquisition and preprocessing of MODIS data, the present work perform an analysis on the NEB vegetation behaviour by using the NDVI and python programming language in the years 2000 to2017. Also, influencing factors concerning the NDVI reliability and its spatio-temporal patterns has been listed. Through time-series analysis, statistical measures were extracted aiming the identification of patterns and trends. The results shows vegetative grow during the years 2000-2011 with an consecutive abrupt negative trend on 2012 influenced by north Atlantic Ocean Sea Surface Temperature (SST). NDVI Spatial patterns shows similarity with mean precipitation and spatial delimitations of the biomes Caatinga and Mata Atlântica, as well as high altitude enclaves over the NEB semiarid portion. 16.3% of the NDVI data were found to be affected by the presence of clouds, spatially distributed on north of Maranhão state and NEB east coast. Specially on these regions it is recommended the utilisation of pixel reliability and quality bands. Future work might include investigation of defective data filtering techniques and spatial correlation analysis on NDVI and Precipitation data.pt_BR
dc.language.isopt_BRpt_BR
dc.publisherInstituto de Ciências do Marpt_BR
dc.subjectSensoriamento remotopt_BR
dc.subjectSatélites artificiais em sensoriamento remotopt_BR
dc.titleVariabilidade espaço-temporal do NDVI gerado a partir do satélite terra/modis sobre o Nordeste brasileiropt_BR
dc.typeTCCpt_BR
dc.description.abstract-ptbrNo Nordeste Brasileiro (NEB) a questão da degradação de terras, das secas e da desertificação têm apresentado consequências nos âmbitos político, econômicos e sociais. Informações sobre a vegetação derivada de sensores remotos tem auxiliado no monitoramento e na identificação de tendências históricas e de áreas de degradação. Além de propor ferramentas para a aquisição e pré-processando de dados MODIS, o presente trabalho buscou a análise do comportamento da vegetação sobre o NEB por meio do índice de vegetação NDVI utilizando linguagem de programação python durante o período dos anos 2000 a 2017, sendo elencados os fatores de influência sobre a confiabilidade do dado e a variabilidade espaço-temporal deste índice. Através de análises de série temporal, medidas de estatística descritiva foram extraídas na busca da identificação de padrões e de tendências. Os resultados gerados mostram uma grande influência da precipitação sobre o NDVI, apresentando um crescimento vegetativo durante os anos de 2000 a 2011 sucedido por uma quebra abrupta no ano de 2012. Os padrões espaciais do NDVI mostram-se relacionados com a precipitação média na região, bem como as delimitações dos biomas Caatinga e Mata Atlântica, além dos enclaves úmidos existentes no semiárido. Se verificou que 16.3% dos dados de NDVI foram afetados pela presença de nuvens, ocasionando menor confiabilidade dos resultados em parte do Maranhão e na costa leste do NEB. Se recomenda a utilização das bandas de confiabilidade (pixel reliability) e qualidade (VI quality) em estudos de vegetação no NEB nas regiões mais problemáticas, como também a exploração de análises de correlação espacial e de técnicas de filtragem de dados defeituosos em trabalhos futuros.pt_BR
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