Relação entre índice de vegetação derivado do NOAA-AVHRR e precipitação na região Amazônica

• Ano de defesa: 1997
• Autor(a) principal: Eugênio Sper de Almeida
• Orientador(a): Getúlio Teixeira Batista
• Banca de defesa: Diógenes Salas Alves, Yosio Edemir Shimabukuro, Magda Adelaide Lombardo
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação do INPE em Sensoriamento Remoto
• País: BR
• Resumo em Inglês: This study analyzed the relationship between precipitation and NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) derived from NOAA-AVHRR ("National Oceanic and Atmospheric Administration's - Advanced Very High Resolution Radiometer") in the Amazon Region. First, the literature about the A VHRR sensor, the NDVI, the NDVI image generated by the GIMMS ("Global Inventory Monitoring and Modeling Studies") group of NASA/GSFC ("National Aeronautics and Space Administration - Goddard Space Flight Center"), factors that alter the NDVI value (cloud contamination, atmospheric effects, view angle and illumination and sensor degradation) and the literature that analyses vegetation index applications and especially the relationship between vegetation index and precipitation was reviewed. Two methodologies to analyze the relationship (linear and logarithmic) between NDVI and precipitation, in the period from January 1982 to December 1990 were tested. The first methodology was based on a punctual analysis over the meteorological stations, using precipitation information from DNAEE and the mean monthly NDVI over 3x3 pixels. From the total of 486 DNAEE's terrestrial stations with precipitation information, only 137 had both more than 70\% of precipitation data and more than 50\% of original vegetation cover. After a sensor degradation correction, a table containing the stations names, coordinates, original vegetation cover, percentage of useful precipitation data, forest cover percentage and correlation coefficients (for time lag of 1, 2, sum of two months between the occurrence of precipitation and the vegetation NDVI value) was built. A second approach investigated the relationship between the NDVI images generated by the NASA/GSFC GIMMS group and the precipitation image by the University of Washington based on ground stations data from DNAEE. Both approaches revealed low correlation coefficients (r \textless 0.1) between NDVI and precipitation for forested are as, for time lag of one, two and the sum of two past months between the occurrence of precipitation and the observed NDVI monthly maximum. Only in those stations located over "cerrado" areas, relatively high correlation coefficients (r \textgreater 0.6) were verified in the multitemporal analysis based on images of NDVI and precipitation. The results obtained using the punctual approach showed that both linear and logarithmic presented approximately the same results (low correlation coefficients). The correlation coefficients varied as a function of the time lag between the precipitation and NDVI; best results were found for the 2 months of the occurrence of precipitation prior the NDVI observation.
• Link de acesso: http://urlib.net/sid.inpe.br/iris@1912/2005/07.20.08.51

Este trabalho analisou a relação entre a precipitação e o NDVI (índice de vegetação da diferença normalizada) derivado do NOAA-AVHRR ("National Oceanic and Atmospheric Administration's - Advanced Very High Resolution Radiometer") na região Amazônica. Inicialmente foi feita uma revisão da literatura sobre o sensor AVHRR, o NDVI, a imagem NDVI gerada pelo grupo GIMMS ("Global Inventory Monitoring and Modeling Studies") da NASA/GSFC ("National Aeronautics and Space Administration - Goddard Space Flight Center"), os fatores que alteram o valor do NDVI (contaminação de nuvens, efeitos atmosféricos, ângulo de visada e iluminação e degradação dos sensores) e os principais trabalhos que analisam aplicações de índice de vegetação e que relacionam índices de vegetação com precipitação. Foram utilizadas duas metodologias para a análise da relação (linear e logarítmica) entre NDVI e precipitação mensal, para o período de janeiro/82 a dezembro/90. A primeira abordagem baseou-se na análise pontual sobre as estações meteorológicas, sendo utilizadas informações de precipitação proveniente do DNAEE e a média de 3x3 pixels NDVI que envolviam as estações. Das 486 estações terrestres do DNAEE com informações de precipitação, apenas 137 apresentaram mais de 70\% de dados e áreas com cobertura vegetal original maior que 50\% para o período estudado. Após feita a correção para a degradação do sensor, elaborou-se uma tabela com informações referentes ao nome da estação, coordenadas, tipo de cobertura vegetal original, porcentagem de dados úteis de precipitação, porcentagem de floresta e os coeficientes de correlação (para tempos de resposta de 1, 2 e a soma de dois meses entre a ocorrência da precipitação e a resposta do NDVI). A segunda abordagem avalia a correlação entre imagens NDVI geradas pelo grupo GIMMS e imagens de precipitação (interpoladas pela Universidade de Washington a partir de dados de precipitação de estações meteorológicas do DNAEE), gerando como produto final um mapa da correlação entre NDVI e precipitação. Em ambas as análises verificaram-se baixas correlações entre NDVI e precipitação na Amazônia (r \textless 0,1), para tempos de resposta do NDVI à precipitação de um, dois e a soma dos dois meses anteriores. Apenas nas áreas de cerrado foram observados coeficientes de correlação altos (r \textgreater 0,6 - verificado na análise multitemporal de imagens). Os resultados obtidos usando a abordagem pontual mostrou que tanto as relações linear como logarítmica apresentaram aproximadamente os mesmos resultados. Foi notada uma variação da correlação quando foi variado o tempo de resposta do NDVI a precipitação, sendo obtidos os melhores coeficientes de correlação para um tempo de 2 meses entre a ocorrência da precipitação e a resposta do NDVI.