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B1
2021-2024
quadriênio
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Sensoriamento Remoto Aplicado | Vol. 5 Núm. 1 (2024)
Veríssimo Ribeiro Pinheiro Neto Jadson Freire-Silva Mariana de Arruda Galdino Gabriel Antonio Silva Soares Juliana Patrícia Fernandes Guedes Barros Josiclêda Domiciano Galvíncio
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##plugins.themes.gdThemes.publishedIn## marzo 28, 2024
A região semiárida brasileira é assolada com diversas adversidades climáticas nas quais a fazem uma região potencial para o monitoramento perene de suas dinâmicas. Observando tais características, o sensoriamento remoto junto ao processamento serve como um grande apoio no acompanhamento destas áreas e no suporte a decisões na gestão. Nos dias atuais, visando a velocidade e melhoria no sensoriamento remoto, um grupo de universidades junto a empresas lançam na plataforma virtual o projeto EEFlux - Earth Engine Evapotranspiration Flux, onde diversos produtos como a reflectância, albedo e NDVI são disponíveis para download gratuitamente. Avaliar a qualidade destas imagens para a região semiárida brasileira é de grande importância, uma vez que comprovada a veracidade desta, novos produtos poderão ser executados. Isto posto, este trabalho tem como objetivo avaliar o Índice de vegetação produto do sensoriamento remoto EEFlux em regiões semiáridas brasileiras. Utilizou-se imagens de Itaparica e de Petrolina, Pernambuco oriundas da USGS e do EEFlux, onde estas foram processadas e classificadas para análise. Observa-se grande semelhança nos histogramas dos produtos de processamento convencional e do automático EEFlux, no qual são verificados maiores valores no intervalo (0,1-0,3) para o processamento convencional enquanto os valores EEFlux se sobressaem no intervalo (0,3-0,5) apresentando visualização espacial concomitante. Constatou-se o elevado grau de qualidade no que se refere ao Índice de vegetação por diferença normalizada – NDVI oriundo do processamento automático EEFlux para os ambientes semiáridos estudados. Seus valores se assemelham com os resultados dos produtos processados convencionalmente, permitindo assim, análise acurada do pesquisador.