Análise estatística de autocorrelação e correlação cruzada: um estudo de caso inerenete a questão de segurança hídrica - Fernandez, Basílio (2024)
Os índices de vegetação, NDVI e EVI, utilizados na análise de dados de sensoriamento remoto, avaliam a saúde e o vigor da vegetação com base na refletância medida por sensores em satélites. Com base nos valores desses índices (e suas bandas espectrais RGB) como função do tempo, este artigo propõe uma análise completa de autocorrelação e correlação cruzada, isto ao longo de mais de seis anos de observação. Para tanto, uma importante área de proteção ambiental foi escolhida, onde geração de energia e segurança hídrica são fatores cruciais no que diz respeito o bem estar de milhões de habitantes. Para esta análise, o método DFA e o coeficiente DCCA de correlação cruzada foram aplicados. Inicialmente, no estudo das autocorrelações, foi identificada uma mudança no comportamento da função de autocorrelação em torno de 30 observações, com valores distintos para os expoentes a depender do índice utilizado. Posteriormente, na análise da relação mútua entre todos os índices, por meio do coeficiente DCCA de correlação cruzada, percebe-se que o valor do coeficiente pode ser negativo ou positivo, com variação de DCCA correlação cruzada de nível fraco até nível forte, a depender de sua escala temporal.