Environmental diagnosis by vegetation indices in the Mata da Pimenteira state park during the rainy and dry seasons

Abstract

The objective was to evaluate the Mata da Pimenteira State Park (Parque Estadual da Mata da Pimenteira - PEMP) in the rainy and dry periods, based on Sentinel-2 satellite images. The study area belongs to the municipality of Serra Talhada, Pernambuco. The sets of remote sensing techniques and satellite orbital images were used in Google Earth Engine to obtain a composition of the rainy and dry periods; then, in the QGIS software version 3.4, the vegetation indices (NDVI and VCI) were determined. With the vegetation indices, it was possible to obtain the descriptive statistics and count the vegetation classes, classified from the r.recode tool, in which the map for the analyses and diagnosis of the study area. The spectral response of NDVI in the Caatinga vegetation averaged near 0.7 in the rainy period and 0.3 in the dry period. The severe level of the vegetation condition index predominates for the dry period and is very mild for the rainy period. The PEMP presents, in the rainy period, 75% of the area as a very light drought class of vegetation cover. On the order hand, the dry period presents 90% of the area in the severe drought condition. Finally, remote sensing indices made it possible to identify the evolution in the vegetation cover of the area, identifying the most critical zones.  Diagnóstico ambiental por índices de vegetação no Parque Estadual Mata da Pimenteira no período chuvoso e seco R E S U M OO objetivo era avaliar o Parque Estadual da Mata da Pimenteira (PEMP) nos períodos de chuva e seca, com base em imagens de satélite Sentinel-2. A área de estudo pertence ao município de Serra Talhada, Pernambuco. Os conjuntos de técnicas de detecção remota e imagens orbitais de satélite foram utilizados no Google Earth Engine para obter uma composição dos períodos chuvoso e seco, em seguida, no software QGIS versão 3.4, foram determinados os índices de vegetação (NDVI e VCI). Com os índices de vegetação, foi possível obter a estatística descritiva e contar as classes de vegetação, classificadas a partir da ferramenta r.recode, na qual o mapa para as análises e diagnóstico da área de estudo foram realizados. A resposta espectral da NDVI na vegetação da Caatinga foi em média perto de 0,7 no período chuvoso e 0,3 no período seco. O nível severo do índice do estado da vegetação predomina para o período seco e é muito suave para o período chuvoso. O PEMP apresenta, no período chuvoso, 75% da área como uma classe de cobertura vegetal muito ligeira no período de seca. Na ordem, o período seco apresenta 90% da área no estado de seca severa. Finalmente, índices de sensoriamento remoto permitiram identificar a evolução na cobertura vegetal da área, identificando as zonas mais críticas.