Skip navigation

Use este identificador para citar ou linkar para este item: https://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15372
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorSouza, Ramon Santos-
dc.date.accessioned2019-08-26T16:33:32Z-
dc.date.available2019-08-26-
dc.date.available2019-08-26T16:33:32Z-
dc.date.issued2018-10-31-
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufpb.br/jspui/handle/123456789/15372-
dc.description.abstractRemote Sensing is an essential tool for the detection,monitoring and evaluation of desertification. In this context, this study analyzed the relationship between SAVI and precipitation to detect changes in vegetation cover caused by the desertification process in the period 1986-2017 in the sub-basins of the Paraíba River, Northeast Brazil. For this, a descriptive statistical analysis, Pearson correlation and an adaptation of the RESTREND method using SAVI (Landsat 30 m) andspatiallyexplicitraindata(CHIRPS)wereperformed. Theresultsshowthatduringthestudy period, the precipitation distribution varied between 350 and 400 mm, obtaining coefficients of variationgreaterthan30%. Theprecipitationbehaviorindicated5yearsofdryseason(DS),6dry years (D), 10 neutral years (N), 6 rainy years (R) and 5 rainier years (RA). The spatial variation of the mean SAVI was higher (> 0.7) mainly in the western portion and in some spots located in more pronounced topographies of the study area. In contrast, SAVI pixels <0.3 followed the major rivers in the study area. The RA years (SAVI = 0.85±0.14,min = 0.71,max = 0.87) and R (SAVI = 0.80±0.15,min = 0.64,max = 0.96) present the highest values of SAVI. It is observed that in D years (SAVI = 0.62±0.14,min = 0.53,max = 0.69) and DS (SAVI = 0.50±0.15,min = 0.37,max = 0.67) have the lowest values. SAVI and precipitation were significantly correlated (p≤0.05) to 83.17% of the pixels and mean correlation coefficient was 0.53. The SAVI trend indicated that 58.57% of the pixels presented significant increasing trends (p≤0.05)ofthepixelvaluesand34.04%ofthepixelsobtainedsignificantdecreasingtendencies (p≤0.05). Residual SAVI (adjusted by precipitation) had a negative residual tendency observed in 31.41% of the pixels and 26.75% of the pixels showed a positive residual trend. During 19862001, a negative residual trend was observed in 50.34% of the pixels and 38.48% of the pixels showed a positive residual trend. In the period 2002-2017, a negative trend was observed in 34% of the pixels and 16% of the pixels showed a positive trend. The SAVI intercept precipitation generally remained above zero, where in the western portion obtained values above 0.5 per pixel. In sum, precipitation impacts and human activities on vegetation dynamics varied in the studied area and specific local measures of environ mental protection and managements hould be adopted.pt_BR
dc.description.provenanceSubmitted by Eliane Freitas (elianneaninha@gmail.com) on 2019-08-26T16:33:32Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Arquivototal.pdf: 26543511 bytes, checksum: dab9916e000dbbb6d534812e0725f968 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-08-26T16:33:32Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 805 bytes, checksum: c4c98de35c20c53220c07884f4def27c (MD5) Arquivototal.pdf: 26543511 bytes, checksum: dab9916e000dbbb6d534812e0725f968 (MD5) Previous issue date: 2018-10-31en
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - CAPESpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal da Paraíbapt_BR
dc.rightsAcesso abertopt_BR
dc.rightsAttribution-NoDerivs 3.0 Brazil*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/br/*
dc.subjectDesertificaçãopt_BR
dc.subjectRESTRENDpt_BR
dc.subjectSAVIpt_BR
dc.subjectGoogle earth enginept_BR
dc.subjectSemiáridopt_BR
dc.subjectDesertificationpt_BR
dc.subjectSemi-aridpt_BR
dc.titleAvaliação espaço-temporal do processo de desertificação em sub-bacias hidrográficas do Rio Paraíba no Semiárido do Brasilpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Souza, Bartolomeu Israel de-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7944996933649086pt_BR
dc.contributor.advisor-co1Lucena, Reinaldo Farias Paiva de-
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/3123645535384662pt_BR
dc.description.resumoO Sensoriamento Remoto é uma ferramenta essencial para detecção, monitoração e avaliação da desertificação. Neste contexto, este estudo analisou a relação do SAVI e da precipitação para detectar as mudanças ocorridas na cobertura vegetal ocasionadas pelo processo de desertificação no período de 1986-2017 nas sub-bacias hidrográficas do Rio Paraíba, Nordeste do Brasil. Para tanto, foi realizado uma análise estatística descritiva, correlação de Pearson e uma adaptação do método RESTREND utilizando compósitos interanuais SAVI (Landsat 30 m) e dados de chuva espacialmente explícitos (CHIRPS). Os resultados mostram que durante o período de estudo, a distribuição da precipitação variaram entre 350 a 400 mm, obtendo coeficientes de variação maiores que 30%. O comportamento da precipitação indicou 5 anos muitos secos (MS), 6 anos secos (S), 10 anos neutros (N), 6 anos chuvosos (C) e 5 anos muitos chuvosos (MC). A variação espacial do SAVI médio foi maior (>0,7) principalmente na porção ocidental e em algumas manchas localizadas em topografias mais acentuadas da área de estudo. Em contraste, o pixels SAVI < 0,3 seguiram os principais rios da área de estudo. Os anos MC (SAVI=0,85±0,14, min=0,71, max=0,87) e C (SAVI=0,80±0,15, min=0,64, max=0,96) apresentam os maiores valores do SAVI. Observa-se que nos anos S (SAVI=0,62±0,14, min=0,53, max=0,69) e MS (SAVI=0,50±0,15,min=0,37,max=0,67)possuemosmenoresvalores. OSAVIeprecipitação foramsignificativamentecorrelacionados(p≤0,05)para83,17%dospixeisecoeficientemédio de correlação igual a 0,53. A tendência do SAVI indicou que 58,57% dos pixeis apresentaram tendências crescentes significantes (p ≤ 0,05) dos valores dos pixels e 34,04% dos pixels obtiveram tendências decrescente significantes (p ≤ 0,05). O SAVI residual (ajustado pela precipitação) teve uma tendência negativa, observada em 31,41% dos pixeis; 26,75% dos pixels apresentaram tendência residual positiva. Durante 1986-2001, uma tendência residual negativa foiobservadaem50,34%dospixeise38,48%dospixeisapresentaramtendênciaresidualpositiva. No período de 2002-2017, uma tendência negativa foi observada em 34% dos pixeis e 16% dos pixeis apresentaram tendência positiva. O intercepto do SAVI precipitação de forma geral se mantiveram acima de zero, onde na porção ocidental obtive valores acima de 0,5 por pixel. Em suma, os as precipitação e os impactos das atividades humanas na dinâmica da vegetação variaram na área estudada e medidas específicas locais de proteção e gestão ambiental devem ser adotadas.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentGeografiapt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Geografiapt_BR
dc.publisher.initialsUFPBpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::GEOCIENCIASpt_BR
Aparece nas coleções:Centro de Ciências Exatas e da Natureza (CCEN) - Programa de Pós-Graduação em Geografia

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
Arquivototal.pdfArquivo total25,92 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Este item está licenciada sob uma Licença Creative Commons Creative Commons