Avaliação Sazonal do Índice de Vegetação na Bacia do Rio Ipojuca com dados do sensor Modis
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UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO
DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA RURAL
ENGENHARIA AGRÍCOLA E AMBIENTAL
Avaliação Sazonal do Índice de Vegetação na Bacia Hidrográfica do rio Ipojuca, utilizando dados do Sensor Modis.
Matheus Aragão de Melo Gusmão
RECIFE-PE 2010
UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO
DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA RURAL
ENGENHARIA AGRÍCOLA E AMBIENTAL
Avaliação Sazonal do Índice de Vegetação na Bacia Hidrográfica do rio Ipojuca, utilizando dados do Sensor Modis.
Relatório apresentado pelo acadêmico Matheus Aragão de Melo Gusmão da Silva ao curso de Engenharia Agrícola e Ambiental da Universidade Federal de Rural de Pernambuco - UFRPE, como requisito para obtenção do título de Engenheiro Agrícola e Ambiental.
Orientador: Hernande Pereira da Silva Coordenador do curso: Renato Laurenti Reitor UFRPE: Valmar Corrêa de Andrade Período: 01/08/2010 a 31/10/2010 Carga Horária: 240h
Recife-PE 2010
UNIVERSIDADE FEDERAL RURAL DE PERNAMBUCO
DEPARTAMENTO DE TECNOLOGIA RURAL
ENGENHARIA AGRÍCOLA E AMBIENTAL
RELATÓRIO DE ESTÁGIO SUPERVISIONADO OBRIGATÓRIO
UFRPE
Aluno: Matheus Aragão de Melo Gusmão
Matrícula nº: 05705879482
Curso: Engenharia Agrícola e Ambiental
Área de Concentração: Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto
Orientador: D.Sc. Hernande Pereira da Silva
Função: Professor / Pesquisador
Departamento de Tecnologia Rural - UFRPE
Matheus Aragão de Melo Gusmão
Avaliação Sazonal do Índice de Vegetação na Bacia Hidrográfica do rio Ipojuca, utilizando dados do Sensor Modis.
Este trabalho de Conclusão foi julgado adequado para a obtenção do título de Engenheiro Agrícola e Ambiental, e aprovado pelo Orientador e Supervisor de estágio abaixo assinados.
______________________________________ Prof. Dr. Hernande Pereira da Silva
Orientador
______________________________________ Supervisor
______________________________________ Matheus Aragão de Melo Gusmão
Orientado
Recife, _____ de Dezembro de 2010.
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LISTA DE FIGURAS Figura 1 -Localização da bacia do rio Ipojuca 10 Figura 2 -NDVI de 19 de Janeiro de 2009 12 Figura 3 -NDVI de 18 de Julho de 2009 12 Figura 4 –NDVI de 28 de Fevereiro de 2009 12 Figura 5 –NDVI DE 30 de Julho de 2009 12
ii
LISTA DE TABELAS Tabela 1 -Principais características do satélite TERRA 6 Tabela 2 -Características do sensor MODIS e suas aplicações 7
iii
SUMÁRIO LISTA DE FIGURAS i LISTA DE TABELAS ii 1. INTRODUÇÃO 1 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA 2 2.1 Sensoriamento Remoto 2 2.1.1 Sensoriamento Remoto na vegetação 4 2.1.2 Satélite TERRA 5 2.1.3 Sensor Modis 6 2.1.4 Produto MOD13Q 7 2.1.5 Idrisi Kilimanjaro 8 2.2 Índices de Vegetação 8 2.3 Bacia do rio Ipojuca 9 3. METODOLOGIA 11 3.1 Cálculo do NDVI 11 3.2 Imagem Diferença 13 4. DISCUSSÃO E RESULTADOS 14 5. CONCLUSÃO 15 6. BIBLIOGRAFIA 16
1
1. INTRODUÇÃO
O sensoriamento remoto tem se mostrado uma ferramenta importante na
gestão de grandes territórios. Principalmente no tocante ao monitoramento da
vegetação, permitindo o planejamento da proteção ambiental com informações
cada vez mais acuradas e com pequenos intervalos de tempo para sua
atualização. Esta técnica permitiu, a partir da utilização de imagens obtidas do
sensor MODIS acoplado no satélite.TERRA. e de sua manipulação no software
gerar índices de vegetação para a Bacia do rio Ipojuca no estado de
Pernambuco, bem como mensurar sua variação entre o período seco e
chuvoso.
2
2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA
2.1 Sensoriamento Remoto Sensoriamento remoto é a ciência que estuda propriedades físicas e
químicas dos alvos, sem ter contato físico com os mesmos, baseando-se
somente na interação desses com a radiação eletromagnética (Lillesand &
Kiefer, 1994; Novo, 1989). Este é estudo é realizado através da aquisição de
informações por meio de sensores.
Radiação Eletromagnética
A representação contínua da radiação eletromagnética, em termos de
comprimento de onda, freqüência ou energia, é denominada espectro
eletromagnético. O espectro eletromagnético é subdividido em faixas que
representam regiões com características próprias, em termos de processos
físicos de detecção de energia (ROSENDO, 2005), como pode ser observado a
seguir:
• Raios Cósmicos, raios γ: (< 0,003 – 0,4 µm);
• Raios X: (0,03 – 3,0 nm);
• Ultravioleta: (0,003 – 0,4 µm);
• Visível: (0,4 – 0,72 µm), azul (0,45 – 0,50 µm), verde (0,50 – 0,54 µm),
vermelho (0,65 – 0,72 µm);
• Infravermelho Próximo: (0,72 – 1,3 µm);
• Infravermelho Médio: (1,3 – 4,0 µm);
• Infravermelho Distante: (4,0 – 300 µm);
• Microondas: (1,0 – 100 cm);
• Ondas de Rádio: (> 100 cm).
Dentre essas divisões do espectro eletromagnético, as mais utilizadas
em Sensoriamento Remoto para monitoramento de vegetação são as faixas do
visível, infravermelho próximo e do infravermelho médio. No entanto, as faixas
mais utilizadas nessa pesquisa compreendem o vermelho do espectro visível e
o infravermelho próximo. As considerações a respeito dessa utilização serão
destacadas posteriormente (SILVA, 2009).
3
No momento em que a radiação solar incide no topo da atmosfera, parte
dessa radiação é espalhada e/ou refletida pelas partículas atmosféricas, outra
parte atravessa a atmosfera e atinge o alvo; a partir daí, podemos observar três
fenômenos que podem ocorrer com um fluxo de radiação eletromagnética ao
interagir com um alvo, e que são de extrema importância para o Sensoriamento
Remoto; dentre eles, ROSA et. al. (2004) destaca:
Reflectância: a reflectância como sendo o quociente entre o fluxo de radiação
refletido pelo alvo dividido pelo fluxo de radiação eletromagnética incidente,
como pode ser observado na equação a seguir:
Em que:
ρ = é a reflectância;
ør = é o fluxo de radiação refletido ρ;
øi =é o fluxo de radiação incidente.
Transmitância: o fluxo de radiação transmitido pelo alvo dividido pelo fluxo de
radiação incidente, expresso a seguir:
Em que:
ρ = é a reflectância;
øt = é o fluxo de radiação transmitido;
øi =é o fluxo de radiação incidente.
Absortância: é a razão entre o fluxo de radiação absorvido pelo alvo dividido
pelo fluxo de radiação incidente:
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Em que:
ρ = é a reflectância;
øa = é o fluxo de radiação absorvido;
øi =é o fluxo de radiação incidente.
É por meio da quantificação da absortância que o especialista em
Sensoriamento Remoto poderá tirar conclusões importantes a respeito das
condições de determinada cultura agrícola ou vegetação (MOREIRA, 2003). No
entanto, quando se trata de Sensoriamento Remoto orbital ou suborbital, esta
variável é geralmente estimada pala quantificação da parte refletida (por
restrições tecnológicas dos equipamentos a bordo dos satélites orbitais ou em
aeronaves) que registram somente a radiação refletida ou emitida pelos alvos
da superfície terrestre (ROSENDO, 2005).
2.1 .1Sensoriamento Remoto na Vegetação
Uma vez que o objetivo deste trabalho é avaliar a variação sazonal de
índice de vegetação de uma bacia de Pernambuco, é essencial compreender
como é realizada a interação entre a radiação solar e a vegetação.
As técnicas de sensoriamento remoto são capazes de fornecer com
precisão razoável a concentração de vegetação em uma dada área e também
monitorar as mudanças de uso do solo pelo ser humano. Para a agricultura
também se apresenta como uma ferramenta interessante, pois satélites de
melhor resolução espectral são capazes de diferenciar diferentes culturas
agrícolas por suas respostas espectrais características.
Comportamento espectral da vegetação no visível e no infravermelho
refletido
5
O comportamento espectral da vegetação se deve às propriedades
físicas de seus componentes (SILVA, 2009):
- no visível se deve aos pigmentos contidos nas folhas;
- no infravermelho próximo se deve ao arranjo espacial do mesofilo;
- no infravermelho médio se deve às moléculas de água presentes no
mesofilo;
- no visível absorção pelos pigmentos dos cloroplastos;
- no infravermelho próximo retroespalhamento resultante da variação de
coeficientes de refração entre os espaços intercelulares e os espaços aéreos
do mesofilo;
- no infravermelho médio absorção pelas moléculas de H2O presentes
principalmente nas células da folhas.
2.1.2 Satélite Terra
A plataforma orbital Terra foi lançada em 18 de dezembro de 1999 a
bordo do veículo lançador AtlasIIAS, como parte do programa da NASA
denominado Earth Observing System (EOS). O principal objetivo da missão é
contribuir para pesquisas sobre as relações entre a atmosfera global a
superfície terrestre e os oceanos. Nesses três níveis de observação, a
plataforma Terra contribui para pesquisas sobre (EMBRAPA, 2010):
- atmosfera: fluxo de energia radioativa e aerossóis;
- superfície terrestre: mudanças na cobertura e no uso das terras, dinâmica das
vegetações, dinâmica da agricultura e temperatura da superfície;
- oceanos: temperatura da superfície, o fitoplâncton e a matéria orgânica
dissolvida.
Abaixo, seguem as características deste satélite:
Tabela 1 – Principais características do satélite Terra (Adaptado de EMBRAPA, 2010).
Situação Atual Ativo
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Órbita Polar e Heliossíncrona
Altitude 705 km
Inclinação 98,2°
Tempo de Órbita 98,1 min
Horário de Passagem 10:30 A.M
Período de Revisita 16 dias
Tempo de Vida Projetado 6 a 7 anos
Instrumentos Sensores ASTER, MODIS, MISR,CERES e MOPPIT
2.1.3 Sensor Modis O sensor Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) é
um dos instrumentos a bordo do satélite Terra. Suas especificações técnicas
são apresentadas no quadro 1. As 19 primeiras bandas estão posicionadas
entre 405 nm a 2155 nm do espectro eletromagnético, as bandas 1-7 estão
direcionadas para as aplicações terrestres e as bandas 8-16 para as aplicações
oceânicas. As bandas 20-36, exceto a banda 26 (1360-1390 nm), cobrem a
porção termal do espectro (3660nm a 14385nm) e têm aplicações
multidisciplinares (ANDERSON et al., 2003; NASA, 2006).
Este sensor é um dos principais instrumentos do satélite Terra e
apresenta diversas características positivas. Devido à largura do campo de
visada (2.230 km) o sensor MODIS possui alta resolução temporal (1 ou 2
dias). Por sua vez, a ampla faixa de imageamento compromete a resolução
espacial das imagens que é de 250 m, 500 m e 1 km. A moderada resolução
espacial do MODIS pode limitar o uso dos dados, em aplicações agrícolas e
florestais, para grandes áreas (AGUIAR, 2007).
Tabela 2- Características do sensor Modis e aplicações de suas diferentes bandas
(ATDB, 1999).
7
2.1.4 Produto MOD 13Q O MOD13Q possui dois índices de vegetação, o NDVI e o EVI. Uma
particularidade do NDVI é o fato do mesmo ser mais sensível à clorofila,
enquanto o EVI é mais sensível a variações da disposição do dossel e do
índice de área foliar (ROSENDO, 2005).
O índice de vegetação melhorado (EVI), desenvolvido no intuito de
otimizar o sinal da vegetação, melhora a sensibilidade em regiões com maiores
densidades de biomassa, além do monitoramento da vegetação por intermédio
8
de uma ligação do sinal de fundo do dossel e a redução das influências
atmosféricas (LATORRE et al., 2003, p. 117).
De acordo com Silva, E. (2004, apud VERMOTE et al., 2002), o produto
índice de vegetação tem como base os dados gerados pela reflectância diária
de superfície (série MOD09), nível 2, os quais são corrigidos para
espalhamento molecular, absorção de ozônio e aerossóis. Os índices de
vegetação são produzidos globalmente com resolução espacial de 250 m, 500
m, 1km e até mesmo 25 km.
O produto utilizado neste trabalho foi o MODIS 13Q. Sendo considerado
produto com alta resolução temporal e baixa resolução espacial, possuindo
aplicação limitada. É um algoritmo que processa as imagens reflectância da
superfície (MOD09) para produzir as imagens NDVI e EVI em uma composição
de 16 dias. Embora tal produto disponibilize produtos de NDVI prontos, estes
foram desprezados devido a sua difícil manipulação.
2.1.5 Idrisi Kilimanjaro
O software utilizado para o processamento das imagens deste trabalho
foi o Idrisi Kilimanjaro. Este é um sistema de informação geográfica e de
processamento de imagens, desenvolvido pela Graduete School of Geography
da Clark University, de Massashusetts, baseado no formato raster para
exibição dos dados, foi desenvolvido para microcomputadores. Este software
apresenta ferramentas nas áreas de Sensoriamento Remoto, processamento
de imagens, sistema de informação geográfica, modelagem espacial,
geoestatística e apoio à tomada de decisões.
2.2 Índices de Vegetação Os índices de vegetação são modelos numéricos, lineares ou não, que
guardam uma relação direta e satisfatória com a fitomassa foliar verde (Tucker,
1979; Gamon et al., 1995). Os produtos de índices de vegetação são derivados
de imagens resultantes das respostas espectrais nas faixas do vermelho e do
infravermelho próximo. A resposta espectral da vegetação resulta basicamente
da reflectância da cobertura vegetal que depende das propriedades estruturais
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e ópticas da vegetação e do solo (Myneni et al., 1995). Segundo Gates et al.
(1965), a reflectância no intervalo do vermelho (600-700 nm) reduz com o
aumento do índice de área foliar, enquanto no intervalo do infravermelho
próximo (700-1100 nm) é diretamente proporcional ao aumento do índice de
área foliar.
O primeiro grupo de índices de vegetação data de 1974 e são: RATIO
(razão) IV = IVP/vermelho de Pearson & Miller (1972) e o NDVI (normalized
difference vegetation index) NDVI = (IVP - R) / (IVP + R) de Rose et al (1973),
ambos com a proposta de reduzir os efeitos multiplicativos da resposta
espectral nas duas faixas espectrais acima mencionadas. Este último índice é o
mais utilizado atualmente. Seu intervalo de valores vai de -1 a 1, variando da
resposta espectral do solo nu até a da completa cobertura de vegetação.
2.3 Bacia do rio Ipojuca A bacia hidrográfica do rio Ipojuca está localizada entre as latitudes 80
09’ e 80 40’ sul, e as longitudes 3.40 58’ e 370 03’ oeste de Greenwich. Limita-
se ao norte com a bacia hidrográfica do rio Capibaribe, ao sul, com as bacias
hidrográficas dos rios Una e Sirinhaém; a leste, com o segundo e terceiro
grupos de bacias hidrográficas de pequenos rios litorâneos e o oceano
Atlântico e, a oeste, com a bacia hidrográfica do rio Ipanema e o Estado da
Paraíba. O principal curso d’água é o Rio Ipojuca com extensão aproximada de
250 Km e direção preferencial oeste-leste. Nasce na Serra do Pau D’arco,
município de Arcoverde, sendo considerado intermitente desde sua nascente
até as proximidades de Chã Grande e daí em diante torna-se perene
(CONDEPE,2005).
Na porção Leste da bacia observam-se duas formas de relevo bastante
distintas; a planície costeira, com altitudes inferiores a 100m e um conjunto de
morros e colinas, com altitudes inferiores a 300m encontrados nas
proximidades do planalto da Borborema. Nas áreas situadas sobre este
planalto, entre os municípios de Chã Grande e Belo Jardim, observam-se
algumas superfícies mais ou menos planas, com altitudes variando entre 400 e
700m. Na porção oeste da bacia, nas áreas pertencentes aos municípios de
Poção, Pesqueira, Sanharó e Belo Jardim, encontram-se as superfícies mais
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elevadas, já bastante trabalhadas pelo processo erosivo, com altitudes que
variam entre 800 e 1.000m (CONDEPE, 2005).
A vegetação dominante caracteriza-se pela presença de espécies
xerófilas, decíduas, em grande número composta por espinhos e abundância
de Cactáceas e Bromeliáceas. Nas áreas mais elevadas e expostas aos ventos
úmidos ocorrem os “brejos de altitude” (destacando-se como áreas de
nascentes). Nesses brejos observa-se a presença da mata serrana, atualmente
com elevado estado de degradação sendo substituída pela policultura. Nas
áreas mais úmidas da bacia, encontra-se a vegetação de Mata Atlântica, que
hoje se encontra bastante reduzida pela ação devastadora do homem. No
litoral são encontrados os manguezais (CONDEPE,2005).
Figura1- Em amarelo, a localização da bacia rio Ipojuca.
11
3. METODOLOGIA
Inicialmente, foram obtidas pelo GEOSERE/UFRPE imagens do satélite
Terra com o sensor Modis. Para tanto, utilizou-se o produsto MOD13Q. Tais
imagens foram solicitadas via Internet em formato HDF (Hyerarchical Data
Format), a partir do site <http://edcimswww.cr.usgs.gov/pub/imswelcome/>. Em
seguida, através do aplicativo MRT (Modis Reprojection Tool), as imagens
foram convertidas da projeção Intergerized Sinusoidal para projeção
geográfica, além da conversão do arquivo para o formato tiff. Selecionaram-se
ainda por meio do MRT os dados a serem utilizados que foram as bandas
vermelho e infravermelho próximo com resolução espacial de 250m.
Neste aplicativo, foi selecionada ainda a área de interesse, para tornar o
processamento posterior mais rápido. As datas do início das composições
foram 19 de janeiro de 2009 e 18 de julho de 2009, por se tratarem de períodos
distintos em relação ao comportamento espectral da vegetação, em face da
grande diferença das médias de precipitação. Uma vez que a resolução
radiométrica das imagens é bastante elevada (16 bits), utilizou-se o aplicativo
ConvGeotiff para reduzir sua resolução a 8 bits. Em seguida, os arquivos foram
importados para o software Idrisi Kilimanjaro, a fim de dar sequência a
manipulação dos dados.
3.1 Cálculo do NDVI
Após a importação das bandas da imagem para o Idrisi, utilizou-se a
ferramenta VEGINDEX do mesmo programa. Nela, utilizou-se a opção
NDVI e selecionaram-se os arquivos contendo as bandas do infravermelho
próximo e do vermelho para cada dia. Como produto, foi obtido o NDVI da
região para as duas datas, além dos dias 30 de Julho e 28 de Fevereiro de
2009.
12
Figura 2- NDVI de 19 de Janeiro de 2009.
Figura 3- NDVI de 18 de Julho de 2009.
Figura 4- NDVI de 28 de Fevereiro de 2009.
13
Figura 5 NDVI de 30 de Julho de 2009.
3.2 Imagem Diferença
Após a geração do NDVI procedeu-se ainda outro processamento da
imagem. Foram alterados os valores máximos dos pixels. Esta transformação
partiu de 0 a 255 (original) até 1 a -1 (intervalo de valores do NDVI). Isto foi
realizado por meio da ferramenta STRETCH.
Em seguida, foi realizada a análise temporal do produto. Através da
ferramenta IMAGEDIFF, foi realizada a subtração pixel a pixel dos valores do NDVI
de Julho pelo de 19 de Janeiro. Como resultado, obteve-se a imagem diferença,
mostrando a variação do índice de vegetação na região entre os dois períodos
estudados. Nesta ferramenta, foi feito uso ainda de uma opção que gerou a
variação percentual do índice de vegetação. Os intervalos de variação percentual
foram gerados automaticamente pelo IDRISI, fixando-se apena a quantidade de
intervalos em cinco.
14
4. RESULDADOS E DISCUSSÕES
A Figura 4 apresenta o produto final (imagem diferença) com os
respectivos intervalos de variação de NDVI. Mesmo não sendo realizado o
recorte da foram da bacia na imagem diferença, pode-se ter uma idéia
aproximada do comportamento espectral ad região em que ela está localizada.
Figura 4- Produto final (imagem diferença).
Mesmo sem análise estatística, é possível perceber que praticamente
toda a região sofreu um aumento do valor de NDVI. O intervalo de valores
predominante foi o de 15,38% a 42,36%. As regiões mais próximas ao litoral
sofreram incremento menor do índice de vegetação em relação às áreas
próximas ao Planalto da Borborema, podendo ser justificado pela maior
presença de áreas urbanas no primeiro caso. A variação positiva observada na
imagem diferença pode ter sido causada devido ao aumento no regime de
chuvas em Julho em relação a Janeiro. Consequentemente, haveria um maior
estímulo à produção de biomassa da vegetação. Contribui também, o fato de
em Janeiro estar ocorrendo o corte da cana-de-açúcar, fazendo com que o solo
fique mais exposto e os valores de NDVI tornem-se negativos. Em
contrapartida, no mês de Julho, a colheita da cultura ainda não se iniciou, e as
plantas encontram-se próximas ao seu desenvolvimento máximo e
consequentemente, cobertura vegetal máxima.
15
5. CONCLUSÕES
Em linhas gerais, a utilização do software IDRISI mostrou-se adequada
para a realização de análises simples sobre variação de cobertura vegetal de
áreas extensas. Com simples comandos, todos os produtos foram gerados.
O sensor MODIS também se apresentou como uma alternativa viável
para o gerenciamento de grandes bacias. Isto se deve ao fato do mesmo
apresentar obtenção de informações quase diariamente e possuir grande
resolução espacial, fazendo com que se tenha uma visão ampla da situação do
ecossistema regional. Outro ponto positivo é a dispensa da etapa de
georreferenciamento das imagens, uma vez que as mesmas sofreram este
procedimento pela NASA.
16
6. BIBLIOGRAFIA AGUIAR, D. A. Monitoramento da área colhida na cana-de-açúcar de cana colhida por meio de imagens do sensor modis. Dissertação de Mestrado
apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto do
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, 2007.
ATDB. Algorithm Theoretical Basis Document. v. 3, 1999. Disponível em:
<http://http://tbrs.arizona.edu/project/MODIS/index.php.pdf>. Acesso: Jun.
2003.
ANDERSON, L. O; LATORRE, M. L.; SHIMABUKURO, Y. E.; ARAI, E.;
CARVALHO, O. A. MODIS: Uma abordagem geral. 2003. PI (INPE 10131-
RPQ/752) cd rom.
CONDEPE. Bacia Hidrográfica do rio Ipojuca: Série Bacias hidrográficas de Pernambuco. Governo do Estado de Pernambuco, Secretaria de
Planejamento, Agência Estadual de planejamento e pesquisas de Pernambuco.
64 págs. 2005.
EMBRAPA MONITORAMENTO POR SATÉLITE. Sistemas Orbitais de Monitoramento e Gestão Territorial. Campinas: Embrapa Monitoramento por
Satélite, 2010. Disponível em: <http://www.sat.cnpm.embrapa.br>. Acesso em:
Jun. 2010.
LATORRE, M. L. et al. Sensor Modis: características gerais e aplicações.
Espaço &Geografia. v. 6, n. 1, p. 97 – 126, 2003.
LILLESAND, T. M.; KIEFER, R. W. Remote sensing and image interpretation. New York: John Wiley e Sons Inc., 1994.
MOREIRA, M.A.; Fundamentos de sensoriamento remoto e metodologia de plicação. UFG, 2003.
17
ROSENDO, J. S. Índices de vegetação e monitoramento do uso do solo e cobertura vegetal na bacia do rio Araguari - MG - utilizando dados do sensor MODIS. Dissertação de Mestrado apresentada ao Programa de Pós-
Graduação em Geografia da Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia,
2005.
SILVA, E. T. J. B. Utilização dos índices de Vegetação do Sensor MODIS para Detecção de Desmatamentos no Cerrado: Investigação de Parâmetros e Estratégias. 2004, 146 f. Dissertação de Mestrado apresentada
ao programa de Pós-Graduação em Geologia da Universidade de Brasília,
Brasília, 2004.
SILVA, H. D. B. Estudo do índice de vegetação no município de Floresta-PE utilizando técnicas de geoprocessamento e sensoriamento remoto.
Relatório de estágio supervisionado apresentado ao curso de Engenharia
Agrícola e Ambiental da Universidade Federal Rural de Pernambuco, Recife,
2009.