The use of NDVI derived from Pléiade images in the analysis of the vegetation structure in two forest fragments

Authors

DOI:

https://doi.org/10.33448/rsd-v11i1.24170

Keywords:

Images; Pleiades; Vegetation structure; NDVI.

Abstract

The vegetation index generated through satellite images is one of the most used data in monitoring the structural parameters of vegetation in different ecosystems existing in Brazil. In this work, the characterization of the NDVI was carried out using Pléiades images with a spatial resolution of 2 meters with four spectral bands, in two forest areas corresponding to the municipality of Moju-PA whose location is 3º03`14,85409" south latitude and 48º59`36 ,15357" west longitude and another in the city of Belém-PA located at 1°26'30" S latitude and 48°27'0" W longitude. Image processing was done through the Global Mapper software. Maximum value of the NDVI for the densest vegetation reached 0.654 while the average value was 0.500 for managed forest area located in Moju-PA. In the other forest fragment located within Embrapa Amazônia Oriental, the maximum value of the NDVI indicated a reflectance value of 0.849, and the average value reached approximately 0.790. The profile of the vegetation curve generated through Pléiades images showed a positive behavior for the two forest fragments, being in the range of (0.401 to 0.654) for f forest managed from Moju-Pa and from (0.736 to 0.849) for the secondary forest of Belém-PA. Based on the observed results, it can be concluded that the NDVI, derived from Pléiades satellite images, can be used reliably in the analysis and determination of the NDVI.

Author Biography

Osmar Alves Lameira, Embrapa Amazônia Oriental

Graduated in Agronomy from the Federal Rural University of Amazônia (1976), Master in
Agronomy (Fytotechnics) from the Federal University of Lavras (1987), Specialization in
Vegetal Biotechnology from JICA-Japan in 1992 and Ph.D. in Agronomy (Fytotechnics) from the
Federal University of Lavras (1997). He is currently researcher A at the Brazilian
Agricultural Research Corporation. Has experience in Agronomy, with an emphasis on
Genetic Resources and Plant Biotechnology, acting on the following topics:
micropropagation, medicinal plants, plant tissue culture, plant genetic resources,
herbal medicine, phytotechnics, cell biotechnology, plant propagation. He teaches
the disciplines of Prospecting, Conservation and Use of Genetic Resources and Cultivation
of Plant Cells and Tissues at the PPGBionorte-Postgraduate Program in Biodiversity and
Biotechnology of the Legal Amazon Network and Bioprospecting, Conservation and Use of
Plant Genetic Resources at UFLA, MG in Graduate. He has experiences with the species
Copaifera spp (copaiba), Carapa guianensis (andiroba), Carapichea ipecacuanha (ipecac),
Pilocarpus microphyllus (jaborandi), Ananas comosus var. erectifolius (curauá),
national winner of the Finep Innovation Award 2003 in the Process category, Top Social
2005 by ADVB, Social Technology 2008 North Region-FINEP, Social Technology 2008 and
2009 by Banco do Brasil, Commander Title 2014 by Braslider, Anita Garibaldi Award 2015,
Title of Commander 2015, Espada Bento Gonçalves 2016 and Espada Duque de Caxias 2017
by Instituto Anita e Giuseppi Garibaldi.

References

Amaral, S., Soares, J. V., Alves, D. S., Mello, E. M. K., Almeida, S. A. S., Dilva, O. F. & Silveira, A. M. (1996). Relações entre Índice de Área Foliar (LAI), Área Basal e Índice de Vegetação (NDVI) em relação a diferentes estágios de crescimento secundário na Floresta Amazônica em Rondônia. In: VII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Salvador. Anais. Salvador, 485- 489.

Baptista, M. (2020). Análise temporal de NDVI sobre a cobertura vegetal da Área de Proteção Ambiental (APA) Costa Brava em Balneário Camboriú (SC). Metodologias E Aprendizado, 2, 197–202.

Barbosa, A. H. S., Carvalho, R. G. & Camacho, R. G. V. (2017). Aplicação do NDVI para a Análise da Distribuição Espacial da Cobertura Vegetal na Região Serrana de Martins e Portalegre – Estado do Rio Grande do Norte. Revista do Departamento de Geografia, 33 128-143.

Barros, A. S., Farias, L. M. & Marinho, J. L. (2020). A Aplicação do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) na Caracterização da Cobertura Vegetativa de Juazeiro Do Norte – CE . Revista Brasileira de Geografia Física 13(6), 2885-2895.

Bernardes, S. (1996). Índices de vegetação e valores de proporção na caracterização de floresta tropical primária e estádios sucessionais na área de influência da Floresta de Tapajós-Estado do Pará. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) – Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais.

Brandão, Z. N., Bezerra, M. V. C., Freire, E. C. & Silva, B. B., (2005). Determinação de Índices de Vegetação usando Imagens de Satélite para uso em Agricultura de Precisão. In: V Congresso Brasileiro de Algodão, V CBA, Salvador, BA, Anais. Campina Grande: CNPA.

Costa, A. S., Queiroz, J. C. B., Chermont, L. S., Lameira, O. A., Souza, E. B., Diniz, M. B., Moura, H. P., & Costa, D. L. C. (2021). Deforestation forecasts in the Legal Amazon using intervention models. Research, Society and Development, 10 (9).

Devries, B., Verbesselt, J., Kooistra, L. & Herold, M. (2015). Robust monitoring of small-scale forest disturbances in a tropical montane forest using Landsat time series. Remote Sensing of Environment, 161, 107-121.

Embrapa (2013). Missão Pléiades. <https://www.cnpm.embrapa.br/projetos/sat/conteudo/missao_Pléiades.html>.

Estrela, C. (2018). Metodologia Científica: Ciência, Ensino, Pesquisa. Editora Artes Médicas.

Huete, A.R. (1988). A soil-adjusted vegetation index (SAVI). Remote Sens. Environ. 25, 295– 309, 10.1016/0034-4257(88)90106-X.

IPCC. Intergovernamental Panel On Climate Changes. (2000). Land use, land use change, and forestry special report. Summary for Policymakers. Based on WATSON, R et al. as Core Writing Team. Montreal.

Korhonen, L., Korhonen, K. T., Rautiainen, M. & Stenberg, P. (2006). Estimation of Forest Canopy Cover: a Comparison of Field Measurement Techniques. Silva Fenicca, 40, 577-588.

Liu, W. T. H. (2007). Aplicações de Sensoriamento Remoto. Editora UNIDERP.

Luz, C. C. S., Ramos, A. W. P., Barros, C. A., Neves, S. M. A. S., Silva, J. S. V. & Galvanin, E. A. S. (2021). ‘NDVI e EVI Aplicados à Análise da Dinâmica Temporal da Cobertura Vegetal e Usos da Terra da Bacia do Córrego Padre Inácio-Mato Grosso, Brasil’, Anuário do Instituto de Geociências, vol. 44: 35438.

Magurran, A. E. (2013). Measuring Biological Diversity. John Wiley & Sons.

Melo, E. T., Sales, M. C. L. & Oliveira, J. G. B. (2011). Aplicação do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) para análise da degradação ambiental da Microbacia Hidrográfica do Riacho dos Cavalos, Crateús - Ce. Raega - O Espaço Geográfico em Análise, v. 23, p. 520-533.

Moreira, M. A. (2011). Fundamentos do sensoriamento remoto e metodologias de aplicação. (4a ed.), Atualizada e ampliada. Ed. UFV, 422 p.

Nielsen, M. M. (2015). Remote sensing for urban planning and management: The use of window-independent context segmentation to extract urban features in Stockholm. Computers, environment and urban systems. 52, 1-9.

Oliveira, L. N., & Aquino, C. M. S. (2000). Índice da Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) na Sub-Bacia Hidrográfica do Rio Gurguéia, Piauí-Brasil: Análise do efeito da expansão agrícola. Revista Geoaraguaia. 10(2), 126-143.

Pioltine, L. F., Maltauro, R. F. & Pons, N. A. D. (2018). Análise multitemporal de NDVI sobre a cobertura vegetal da APA da Serra da Mantiqueira. In: Congresso Nacional de Meio Ambiente, 15, Poços de Caldas/MG, Congresso: Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia, 1-5.

Poelking, E. L., Lauermann, A. & Dalmolin, R. S. D. (2007). Imagens CBERS na geração de NDVI no estudo da dinâmica da vegetação em período de estresse hídrico. In: XIII Simpósio Brasileiro De Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil. Anais. Florianópolis: INPE, 4145-4150.

Polonio, V. D. (2015). Índices de vegetação na mensuração do estoque de carbono em áreas com cana-de-açúcar. 73p. Dissertação (Mestrado em Agronomia: Energia na Agricultura). Universidade Estadual paulista, Faculdade de Ciências Agronômicas de Botucatu.

Ponzoni, F. J. & Shimabukuro, Y. E. (2007). Sensoriamento remoto no estudo da vegetação. Parêntese Editora.

Ponzoni, F. J., Shimabukuro, Y. E. & Kuplich, T. M. (2012). Sensoriamento Remoto da vegetação. (2a ed.), Oficina de Textos, 11(3-4), 164p.

Ravazzano, F., & Silva Falcão, O. E. (2021). A utilização do sistema de monitoramento por NDVI na análise de riscos para concessão de licenciamento ambiental na APA litoral Norte-Ba: uma necessária abordagem das políticas de compliance ambiental. Revista do Programa de Pós Graduação em Direito da UFBA, 31(1), 204-233.

Robinson, N. P. et al. (2017). Dynamic Landsat Derived Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) Product for the Conterminous United States. Remote Sensing. 9, 863.

Rouse, J. W., Haas, R. H., Schell, J. A. & Deeering, D. W. (1973). Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS (Earth Resources Technology Satellite). In: Proceedings Of The Third Erts Symposium, SP-351 Goddard Space Flight Center, Washington: NASA, p. 309–317.

Vieira, S. A., Aidar, M., Baker, T. R., Camargo, P. B., Chave, J., Delitti, W. B. C., Higuchi, N., Joly, C. A., Martinelli, L. A., Phillips, O. L. & Trumbore, S. E. (2008). Estimation of biomass and carbono stocks: the case of the Atlantic Forest. Biota Neotropica, 8, 21-29.

Watzlawick, L. F. (2003). Estimativa de biomassa e carbono em floresta ombrófila mista e plantações florestais a partir de dados de imagens do satélite Ikonos II. 28(1), 120.

Watzlawick, L. F., Kirchner, F. F. & Sanquetta, C. R. (2009). Estimativa de biomassa e carbono em floresta com araucária utilizando imagens do satélite Ikonos II. Ciência Florestal, 19, 169-181.

Published

14/01/2022

How to Cite

COSTA, A. da S. .; LAMEIRA, O. A. The use of NDVI derived from Pléiade images in the analysis of the vegetation structure in two forest fragments. Research, Society and Development, [S. l.], v. 11, n. 1, p. e54711124170, 2022. DOI: 10.33448/rsd-v11i1.24170. Disponível em: https://rsdjournal.org/index.php/rsd/article/view/24170. Acesso em: 26 nov. 2024.

Issue

Section

Exact and Earth Sciences