Regiões homogêneas de vegetação utilizando a variabilidade do NDVI
dc.contributor.author | Cordeiro, Ana Paula Assumpção | pt_BR |
dc.contributor.author | Berlato, Moacir Antonio | pt_BR |
dc.contributor.author | Fontana, Denise Cybis | pt_BR |
dc.contributor.author | Melo, Ricardo Wanke de | pt_BR |
dc.contributor.author | Shimabukuro, Yosio Edemir | pt_BR |
dc.contributor.author | Fior, Claudimar Sidnei | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2018-11-28T02:45:28Z | pt_BR |
dc.date.issued | 2017 | pt_BR |
dc.identifier.issn | 0103-9954 | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10183/185150 | pt_BR |
dc.description.abstract | As técnicas de classificação, como a análise de agrupamento, utilizadas nas áreas biológicas, em chaves de classificação de plantas e animais, também são úteis para definição de regiões homogêneas, seja para dados climáticos ou para identificação ou monitoramento da vegetação. O objetivo desse trabalho foi caracterizar a dinâmica espaço-temporal do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) dos grandes grupos vegetais do Rio Grande do Sul, agrupar regiões homogêneas com base na variabilidade temporal do NDVI e analisar o padrão de variabilidade anual do NDVI dos diferentes grupos. Para tanto, foram utilizados dados de NDVI da série Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS), derivadas do Advanced Very High Resolution Radiometer / National Oceanic and Atmospheric Administration (AVHRR/NOAA) do período de janeiro de 1982 a dezembro de 2008. Foram definidos seis grupos, os quais foram comparados ao macrozoneamento ambiental do Estado. Os resultados mostraram que a variabilidade de NDVI, obtida da série GIMMS/AVHRR, permite agrupar regiões homogêneas, de forma a identificar e mapear os principais grupos vegetais que ocorrem no estado do Rio Grande do Sul. Os grupos são caracterizados por um padrão sazonal típico, porém, com variações de amplitude de NDVI entre eles, o que possibilita monitorar as variações fenológicas da vegetação em decorrência da sua dinâmica temporal. | pt |
dc.description.abstract | The classification techniques, such as cluster analysis, used in biological areas, in the plants and animals classification keys, are also useful for defining homogeneous regions, for climate data or for identification or monitoring of vegetation. The objective of the research was to characterize the spatiotemporal dynamic of NDVI (Normalized Vegetation Index Difference) of vegetation groups of Rio Grande do Sul, clustering homogeneous regions based on NDVI temporal variability and to analyze the pattern of NDVI annual variability of the different groups. For this NDVI data from the Global Inventory Modeling and Mapping Studies (GIMMS) series, derived from Advanced Very High Resolution Radiometer / National Oceanic and Atmospheric Administration (AVHRR/NOAA) over the period from January 1982 to December 2008 were used. Six groups were defined, which were compared to environmental macrozoning. The results showed that the variability of NDVI, obtained from GIMMS/AVHRR series, allows clustering homogeneous regions in order to identify and map the main vegetation groups that occur in the Rio Grande do Sul State. Vegetation groups are characterized by a typical seasonal pattern, however, with amplitude variations of NDVI between them, which allow to monitor phenological changes in vegetation due to its temporal dynamics. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language.iso | por | pt_BR |
dc.relation.ispartof | Ciência Florestal. Santa Maria, RS. Vol. 27, n. 3 (jul./set. 2017), p. 883-896 | pt_BR |
dc.rights | Open Access | en |
dc.subject | Vegetation index | en |
dc.subject | Índice de vegetação | pt_BR |
dc.subject | Rio Grande do Sul | pt_BR |
dc.subject | Cluster analysis | en |
dc.subject | Rio Grande do Sul state | en |
dc.title | Regiões homogêneas de vegetação utilizando a variabilidade do NDVI | pt_BR |
dc.title.alternative | Vegetation homogeneous regions using NDVI variability | en |
dc.type | Artigo de periódico | pt_BR |
dc.identifier.nrb | 001079671 | pt_BR |
dc.type.origin | Nacional | pt_BR |
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