USO DE SENSORIAMENTO REMOTO PARA ESTIMATIVA DE ESTADO HÍDRICO EM FLORESTA TROPICAL SAZONALMENTE SECA NA REGIÃO DO VALE DO SÃO FRANCISCO
Palavras-chave: Floresta Seca; PAI; Umidade do Solo; Sentinel-2; Espectroscopia de Reflectância; SMOS; ESA CCI SM.
A preservação de áreas de significativa relevância ecológica e com características singulares em áreas como o Bioma Caatinga tem ganhado nas últimas décadas grande destaque no Brasil e no mundo, sendo muito importante e necessário a geração de modelos que permitam o monitoramento de variáveis ambientais ligadas ao estado hídrico da caatinga. Com isso, as informações extraídas por meio do sensoriamento remoto têm sido uma alternativa nessas avaliações por permitir a captura de informações de forma remota, permitindo assim a sua espacialização em grandes áreas. Portanto, o objetivo do presente estudo é analisar o estado hídrico da Caatinga por meio de modelos utilizando sensoriamento remoto: (I) avaliando índice de área planta em espécies da Caatinga, propondo modelos simplificados a partir de dados multiespectrais para essas estimativas; (II) analisar o comportamento espectral da Caatinga por meio de dados hiperespectrais e propor modelos para estimativa de conteúdo de água no solo; e (III) validar modelos de umidade do solo obtidos oriundos de produtos de satélites que capturam o conteúdo de água na superfície. O sítio de estudo compreende uma área de Caatinga preservada no município de Petrolina-PE. Como base espacial, foram adquiridos gratuitamente imagens do sensor MSI (Sentinel-2) para a área de estudo; foram coletadas curvas de reflectância hiperespectral de folhas de espécies da Caatinga e também foram adquiridas gratuitamente dados de umidade do solo a partir dos dados do satélite SMOS e do produto ESA CCI SM. Na superfície, foram coletados a umidade do solo e o índice de área da planta para fins de avaliação dos modelos. As análises se deram verificando a correlação entre as variáveis por meio de métricas estatísticas (R, RSME, RSMD, NSE, BIAS). Foram obtidos boas correlações entre os dados de PAI em campo com o NDVI e SAVI gerando modelos lineares, exponenciais e logarítmicos; Foi possível gerar assinaturas espectrais de referência para espécies nativas da Caatinga e a partir dos dados hiperespetrais, foram propostos modelos para estimar o conteúdo de água na vegetação. Também foram validados modelos de umidade do solo a partir dos dados oriundos do SMOS e do ESA CCI SM. Concluiu-se que os modelos de PAI e de estimativas de conteúdo de água a partir dos dados hiperespectrais tiveram boa representatividade na Caatinga e as validações dos dados de umidade do solo a partir dos dados SMOS e ESA CCI SM geraram correlações fortes.