Título:	Análise das características dos índices de vegetação em um plantio de Eucalyptus spp. utilizando imagens do Sentinel-2A
Autor:	Silva, Adailton Domingos Salustiano da
Endereco Lattes do autor:	http://lattes.cnpq.br/7511858370212406
Orientador:	Silva, Emanuel Araújo
Endereco Lattes do orientador :	http://lattes.cnpq.br/2765651276275384
Co-orientador :	Sá, Vânia Aparecida de
Endereço Lattes do Co-orientador :	http://lattes.cnpq.br/5807408661337266
Palavras-chave:	Eucalipto;Plantio de florestas;Sensoriamento remoto
Data do documento:	14-Set-2023
Citação:	SILVA, Adailton Domingos Salustiano da. Análise das características dos índices de vegetação em um plantio de Eucalyptus spp. utilizando imagens do Sentinel-2A. 2023. 49 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Florestal) - Departamento de Ciência Florestal, Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife, 2023.
Resumo:	A tendência de crescimento apresentada pelo Setor Florestal no Brasil ocorre em parte acompanhada com uso de geotecnologias como o sensoriamento remoto, que contribui e otimiza a obtenção de dados de uma floresta. Diante deste cenário, o gênero Eucalyptus possui um maior destaque devido ao grau avançado de estudos desenvolvidos com as espécies do gênero no território nacional sobre seu uso na obtenção de diversos produtos. O sensoriamento remoto é aplicado por meio do uso de imagens de sensores orbitais para medir a radiação eletromagnética – REM, refletida de um alvo. Dessa forma, o presente trabalho visa analisar as características espectrais e a dinâmica dos índices de um plantio de eucalipto por meio de imagens de média resolução, oriundas do satélite Sentinel 2A. O plantio é composto por híbridos de E. grandis x E. urophylla (E. urograndis), especificamente os clones TP361, VCC865, I144 e VE41, implantado no ano de 2017, nas dependências do Centro de Ciências Agrárias – CECA, da UFAL, localizado no município de Rio Largo em Alagoas. As imagens usadas possuem resolução de 10 m e 20 m, que contempla as bandas B02 a B11. Posteriormente, foram processadas pelo software gratuito Google Earth Engine e os dados de precipitação obtidos no portal da Agência Nacional de Águas e Saneamento Básico – ANA. Os índices utilizados no estudo foram o ARVI, DVI, GNDVI, MVI, NDVI, SR, SAVI e EVI2 para construção de série temporal de 2017 a 2022, e, a partir disso, foram obtidos os valores médios anuais dos índices, e os valores médios anuais de precipitação a fim de correlacioná-los e obter o valor do coeficiente de Pearson para cada índice. O teste para verificação de normalidade de Shapiro-WIlk e a verificação de outliers foram realizados no software R. As séries temporais demonstraram, para os índices de vegetação, comportamento constante de 2019 em diante, no contexto dos valores máximos anuais que foram próximos entre si, ou seja, para o intervalo de 2019 a 2022, o valor máximo de cada ano e próximo ao valor máximo geral, com exceção do SR que somente nos anos de 2019 e 2020 atingiu valores máximos aproximados. Nesse contexto, o SR também apresentou o maior coeficiente de variação dentre todos, porém no geral não houve diferença discrepante nos valores do coeficiente de variação para os índices. Os índices ARVI, DVI, GNDVI, NDVI, SAVI e EVI 2 obtiveram correlação forte enquanto o MVI teve correlação fraca e o SR correlação moderada. Isso demonstra que o Sentinel 2A é eficaz para a obtenção da dinâmica dos índices de vegetação e que a forte correlação dos índices ARVI, DVI, GNDVI, NDVI, SAVI e EVI2 foi claramente influenciada pela precipitação, posto que se configurou imprescindível nos valores encontrados.
URI:	https://repository.ufrpe.br/handle/123456789/6090
Aparece nas coleções:	TCC - Engenharia Florestal (Sede)

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