Identificação de fitofisionomias por índice de vegetação e dados LiDAR

• Autor(a) principal: LIRA, Guilherme
• Data de Publicação: 2019
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UFPE
• dARK ID: ark:/64986/001300001jc8n
• Texto Completo: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/45646
• topic: Engenharia cartográfica; Caatinga; Fitofisionomias; Sentinel-2; Índices de vegetação; LiDAR; Áreas::Outros::Engenharia Cartográfica

O Parque Nacional do Catimbau (PARNA Catimbau) está localizado no Estado de Pernambuco, abrangendo os municípios de Buíque, Ibimirim, Sertânia e Tupanatinga, entre o Agreste e o Sertão, e inserindo-se no bioma Caatinga, que sua vez, possui fitofisionomias variadas e de difícil mapeamento, sua vegetação natural adaptada às condições do semiárido brasileiro é influenciada por fatores naturais, como características climatológicas, botânicas e pedológicas locais, e influenciada pela exploração antrópica. O presente estudo objetivou avaliar o potencial de aplicação das observações LiDAR para o mapeamento das fitofisionomias da Caatinga, utilizando as chaves de classificação propostas por Sá (2008). Para obtenção das fitofisionomias foi aplicado um algoritmo desenvolvido na linguagem de programação Python em que inicialmente realizou-se a estratificação vertical, onde foram classificadas em cinco grupos de portes vegetativos, e em seguida foi avaliada a densidade dos espécimes, numa área de 49m2. Os resultados mostraram que o algoritmo foi sensível a identificação de todas as classes propostas, identificando todas as vinte possíveis fitofisionomias no PARNA Catimbau, entre as quais, as que apresentaram maior espacialização foram as Subarbustivas semi-densa e aberta, cobrindo juntas uma área de 36,06%. Considerando a estratificação vertical, observou- se que o porte da cobertura vegetal da área de estudo varia de baixo a médio, com mais de 66% da área classificada entre gramínea lenhosa e subarbustiva. Além disso, objetivando investigar a existência de possíveis relações espaciais entre os resultados da fitofisionomia de vegetação mapeada e as modelagens de índices de vegetação, foi aplicada uma regressão linear utilizando a fitofisionomia como variável dependente e 4 índices de vegetação (NDVI, OSAVI, NDII1 e NDII2) como variáveis independentes, através do aplicativo Curve Fitting Tool do software Matlab, versão trial. Os resultados mostraram que há correlação positiva forte entre as fitofisionomias e os valores dos índices de vegetação na amostra selecionada.