Floresta e Ambiente
https://floram.org/article/doi/10.4322/floram.2013.034
Floresta e Ambiente
Original Article Forest Management

Dinâmica da Floresta do Parque Estadual do Turvo com Índices de Vegetação

Dynamics of the Forest from the 'Parque Estadual do Turvo' with Vegetation Indices

Rosa, Paulo Afonso; Breunig, Fabio Marcelo; Balbinot, Rafaelo; Galvão, Lênio Soares

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Resumo

Este trabalho analisou a relação entre índices de vegetação e precipitação, no Parque Estadual do Turvo (PET), localizado no noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (RS). O Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e o Enhanced Vegetation Index (EVI) foram determinados a partir de imagens do Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS/Terra). Dados de precipitação do Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) permitiram o cálculo do índice de estiagem. Foram identificados nove meses com precipitações abaixo da média, 92 meses com precipitações normais e 50 meses com valores acima da média. Os ciclos anuais de NDVI e EVI não apresentaram relação conclusiva com a precipitação anormal, mostrando que a floresta apresenta resiliência para suportar pequenos períodos de seca. O NDVI apresentou maior estabilidade no verão e no inverno.

Palavras-chave

sensoriamento remoto, séries temporais, chuva, resiliência

Abstract

In this study, we evaluated the relation between vegetation indices and rainfall in the ‘Parque Estadual do Turvo’ (PET), located in the northwest of Rio Grande do Sul (RS) state. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and Enhanced Vegetation Index (EVI) were determined from images of the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS/ Terra). Rainfall data from the Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) allowed the calculation of the dry spell index. Data analysis showed that nine months presented rainfall below the average; 92 months had rainfall close to the average; and 50 months presented rainfall above the average. The annual cycles of NDVI and EVI did not present conclusive correlation with the abnormal rainfall data, showing that the forest is resilient to short dry periods. The NDVI showed more stability in the summer and winter.

Keywords

remote sensing, time series, rain, resilience
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