Avaliação Temporal da Dinâmica de Regeneração da Vegetação em Áreas Queimadas no Pantanal

Q4 Social Sciences
Felipe Cardoso Maia, T. Almeida, P. L. Oliveira, Djane Victoria Pessoa Ferreira, Julia Barbosa Curto Ma, R. E. Cicerelli
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Abstract

O Pantanal, um dos biomas mais conservados do Brasil, vem sofrendo com alterações do ciclo hidrológico, queimadas e expansão do agronegócio. Os incêndios constantes e contínuos nesse bioma ocasionam danos ambientais imensuráveis pela sua característica de longos períodos de estiagem com baixa umidade e elevada temperatura. Nesse sentido, o presente estudo analisou a dinâmica de regeneração da vegetação pós-queima e produção de biomassa no bioma Pantanal por meio de derivadas dos perfis temporais (sazonais) do índice de vegetação NDVI (Normalized Vegetation Index) e do índice de queimadas NBR (Normalized Burn Ratio Index). Para o mapeamento e identificação das áreas queimadas, utilizou-se um algoritmo implementado no Google Earth Engine, e produtos de fogo ativo MOD14A2, derivados a partir de imagens do sensor MODIS. Foram selecionadas 7 áreas queimadas em setembro/2016 e para cálculo dos índices utilizou-se a coleção de dados Landsat8 Surface Reflectance Tier1 entre abril de 2013 a setembro de 2020. Segundo as análises, duas áreas não foram capazes de se recuperar após o evento de fogo. No entanto, em todas as áreas os índices retornaram para valores semelhantes aos encontrados no ano anterior à queimada. Além disso, a pluviosidade do local foi determinante para definir o efeito da queimada e da produção de biomassa, sendo que as áreas em locais com maior pluviosidade as menos afetadas pelo efeito das queimadas. Com base nos resultados deste estudo, os índices utilizados se mostraram eficientes na identificação das áreas queimadas e na classificação do potencial de regeneração destas áreas.
潘塔纳尔地区火灾地区植被更新动态的时间评价
潘塔纳尔是巴西保存最完好的生物群落之一,一直受到水循环变化、火灾和农业综合企业扩张的影响。该生物群落中持续不断的火灾由于其长期干旱、低湿度和高温的特点,造成了不可估量的环境破坏。因此,本研究利用归一化植被指数(NDVI)和归一化燃烧比指数(NBR)的时间(季节)剖面,分析了潘塔纳尔生态区燃烧后植被更新和生物量生产的动态。为了绘制和识别烧伤区域,我们使用了谷歌地球引擎和MODIS传感器图像衍生的MOD14A2主动火灾产品中实现的算法。2016年9月选取7个烧伤区,利用2013年4月至2020年9月Landsat8地表反射率Tier1收集的数据计算指数。根据分析,火灾发生后,有两个地区无法恢复。然而,在所有地区,指数恢复到与火灾前一年相似的值。此外,该地区的降雨量是确定火灾影响和生物量生产的决定性因素,而降雨量高的地区受火灾影响较小。根据本研究的结果,所使用的指标在识别烧伤区域和分类这些区域的再生潜力方面是有效的。
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Revista Brasileira de Cartografia
Revista Brasileira de Cartografia Earth and Planetary Sciences-Earth-Surface Processes
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