sig e indice de vegetaÇÃo aplicados a anÁlise...
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Presidente Prudente - SP, 24-26 de julho de 2017
IV Simpósio Brasileiro de Geomática – SBG2017
II Jornadas Lusófonas - Ciências e Tecnologias de Informação Geográfica - CTIG2017 p. 161-167
R. C. da Silva; G. T. Santos; L. Y. Kuroki; J. A. P. de Sousa; E. R. N. Lopes; R. W. Lourenço ISSN 1981-6251
SIG E INDICE DE VEGETAÇÃO APLICADOS A ANÁLISE AMBIENTAL
DE UM TRECHO DE APPs DA BACIA DO RIO PIRAJIBÚ-MIRIM,
SOROCABA, SÃO PAULO
GREGORY TONIN SANTOS
RENAN COSTA DA SILVA
LARISSA YUMI KUROKI
JOCY ANA PAIXAO DE SOUSA
ELFANY REIS DO NASCIMENTO LOPES
JOSÉ CARLOS DE SOUZA
ROBERTO WAGNER LOURENÇO
Universidade Estadual Paulista - Unesp
Instituto de Ciências e Tecnologia de Sorocaba - ICTS
renancostadsilva@gmail.com; gregorytonin@hotmail.com; lari.yumi@hotmail.com; jocypet@gmail.com;
elfany@posgrad.sorocaba.unesp.br; robertow@sorocaba.unesp.br
RESUMO – O estudo objetivou caracterizar e avaliar a vegetação das Áreas de Preservação Permanente
(APPs) de um trecho do rio Pirajibú-mirim utilizando o sistema de informações geográficas e índice de
vegetação. O estudo foi desenvolvido na cidade de Sorocaba, no trecho central da bacia que compreende
o rio Pirajibú-mirim. A base cartográfica foi construída a partir das informações das cartas topográficas
do município de Sorocaba e a definição da faixa de proteção dos afluentes que compõem o rio do
Pirajibú-Mirim foi realizada com base no Código Florestal Brasileiro, considerando a largura de 30
metros. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) foi realizado utilizando as bandas
espectrais do vermelho e infravermelho da imagem satélite RapidEye. Todos os procedimentos foram
realizados no software ArcGis 10.5. O NDVI para a sub-bacia, apresentou escores entre – 0.43 a 0.72 e
para as APPs escores entre -0,33 e 0,72. Os escores mais elevados foram atribuídas as áreas florestadas
nas APPs. Observou-se uma transição não muito clara entre os escores de matas e pastagem. O solo
exposto mostrou-se dentro dos padrões para áreas com ausência de vegetação. A utilização de técnicas de
dados espaciais, ambientadas em SIG, auxiliou na identificação de padrões da vegetação, demonstrando a
aplicabilidade do NDVI para a análise ambiental.
Palavras chave: Vegetação. Área de Preservação Permanente. Análise Espacial. Sensoriamento Remoto.
ABSTRACT - The study aimed to characterize and evaluate the vegetation of the Permanent
Preservation Areas (PPAs) of Pirajibú-mirim river’s section using the geographic information system and
vegetation index. The study was developed in the city of Sorocaba, in the central stretch of the basin that
includes the Pirajibú-mirim river. The cartographic base was built from the topographic maps information
of Sorocaba and the definition of the protection range of the tributaries that make up the Pirajibú-Mirim
river was made based on the Brazilian Forest Code, considering the width of 30 meters. NDVI was
performed using the red and infrared spectral bands of RapidEye satellite image. All procedures were
performed in ArcGis 10.5 software. The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) for the
subbasin presented scores ranging from -0.43 to 0.72 and for the PPAs scores between -0.33 and 0.72.
The highest scores were attributed to forested areas in PPAs. There was an unclear transition between
forest and pasture scores. The soil exposed was within the standards for areas with no vegetation. The use
of spatial data techniques, set in GIS, assisted in the identification of vegetation patterns, demonstrating
the applicability of NDVI to the environmental analysis.
Key words: Vegetation. Permanent Protected Areas. Spatial Analysis, Remote Sensing.
1 INTRODUÇÃO
A aplicação de métodos de análise do vigor
vegetativo auxilia na identificação do estado de
conservação de uma determinada área e seus possíveis
pontos de degradação, permitindo a execução de medidas
de recuperação ambiental, dando suporte à gestão
ambiental municipal (urbana e rural).
IV Simpósio Brasileiro de Geomática – SBG2017
II Jornadas Lusófonas - Ciências e Tecnologias de Informação Geográfica - CTIG2017
R. C. da Silva; G. T. Santos; L. Y. Kuroki; J. A. P. de Sousa; E. R. N. Lopes; R. W. Lourenço ISSN 1981-6251
O vigor vegetativo pode ser estimado por
diferentes índices de vegetação, dentre eles, o índice de
vegetação por diferença normalizada (NDVI). O NDVI é
considerado um dos principais métodos para obtenção de
informações sobre o uso do solo e cobertura vegetal
(DEFRIES; TOWNSHEND, 1994; GILLESPIE, 2015).
Neste sentido, o NDVI se tornou umas das
melhores ferramentas de identificação das áreas verdes
em um espaço e um dos índices mais populares na
detecção de vegetação por imagens de satélite
(KRIEGLER et al. 1969).
A obtenção do índice de vegetação se dá por um
indicador numérico, cujos valores variam entre – 1 e 1, de
modo que a menor numeração corresponde a uma
ausência de vegetação e o maior número indica a presença
de uma vegetação vigorosa e repleta de folhagens
(ROUSE et al. 1973; INSA, 2014).
O monitoramento da cobertura vegetal é
basicamente realizado através da detecção da radiação
eletromagnética emitida por ela. Devido à presença de
clorofila nas folhas das plantas, dando-lhes a coloração
verde, observa-se que tal pigmentação é a predominante
em relação à reflexão emitida pela vegetação na faixa
visível do espectro de luz. Deste modo, constata-se que a
vegetação possui maior resposta à banda infravermelha
em detrimento da banda vermelha, possibilitando a
identificação de sua localização e mensuração de seu
vigor através de ferramentas de sensoriamento remoto.
(ZANZARINI et al. 2013).
Em Áreas de Preservação Permanente (APPs), o
NDVI torna-se um indicador útil para o monitoramento
ambiental permitindo diagnosticar o seu estado de
conservação ou degradação. As APPs correspondem a
espaços delimitados cuja proteção é assegurada por lei e
nela se exerce a proteção de recursos hídricos, paisagens,
biodiversidade, geologia e solo, assegurando que as ações
antrópicas não influenciem na sua composição (BRASIL,
2012; EMBRAPA, 2016).
Por ser uma das poucas áreas de cunho
preservacionista instituída por lei no país, faz-se
importante que haja a sua manutenção, uma vez que o uso
do solo está em constante mudança e deve-se sempre
buscar uma valorização do que resta do patrimônio
natural nacional. Além disso, desenvolver processos e
apresentar técnicas que subsidiem a análise ambiental
destas áreas auxilia no aprimoramento de medidas
avaliativas e reforçam as atividades de pesquisas,
monitoramento e fiscalização destas áreas.
Entende-se que o uso da análise espacial
representa uma tecnologia alternativa para a compreensão
do estado ambiental de áreas com relevante interesse de
preservação. O estudo objetivou caracterizar e avaliar a
vegetação das APPs de um trecho do rio Pirajibú-mirim
utilizando o sistema de informações geográficas e índice
de vegetação. Buscou-se também, indicar medidas
mitigatórias e de conservação para a área de estudo.
2 MATERIAIS E MÉTODOS
2.1 Área de Estudo
O estudo foi realizado no município de Sorocaba,
no interior de São Paulo, possuindo uma área territorial de
450.382 km² e uma população de aproximadamente
652.481 habitantes (IBGE, 2017).
O relevo da região tem sua dissecação
influenciada pela bacia do rio Sorocaba e é considerado
ondulado, cujas vertentes e altos de serra possuem altitude
média em torno de 632 metros em relação ao nível do
mar, e máxima de 1028 metros (FAVERO et al., 2008).
Em termos vegetativos, tem-se uma mistura de
biomas, onde pode-se perceber a transição entre a Mata
Atlântica e o Cerrado, mesmo que apenas uma pequena
porcentagem de vegetação esteja conservada atualmente
(LOURENÇO, et al. 2014; IBGE, 2017). O clima é
definido como brasileiro tropical de altitude, ou seja, com
verão chuvoso e inverno seco, mas com boa distribuição
das chuvas ao longo do ano (CEPAGRI, 2015).
O município de Sorocaba possui uma abundância
de recursos hídricos em seu território, destacando a
presença do rio Sorocaba, Pirajibú e Pirajibú-mirim.
Ambos apresentam importância no abastecimento urbano
municipal. O rio Pirajibú-mirim possui destaque por
desaguar no rio Pirajibú, abastecendo 10% da população
da cidade e manutenção de porções de mata nativa no
local, além de ser definido como área prioritária para a
conexão de fragmentos e formação de corredores
ecológicos (SAAE 2014; CORREA, et al. 2016).
A partir da delimitação da bacia que compõe o rio
Pirajibú-mirim, foram identificadas as sub-bacias que a
compõe e escolhida àquela localizada ao centro,
correspondente a área de trabalho para avaliação da
situação das APPs no trecho médio. A área da Bacia
corresponde a 55,35 km², enquanto a da sub-bacia
trabalhada condiz com 4,01 km² (Figura 1).
Figura 1 - Inserção da sub-bacia (área de estudo) na Bacia
do Pirajibu-Mirim e na Bacia Sorocaba/Médio Tietê.
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2.2 Métodos
2.2.1 Base Cartográfica
A base cartográfica foi construída a partir das
informações das cartas topográficas do município de
Sorocaba, com primeira edição no ano de 1979, em escala
de referência de 1:10.000, originária do Instituto
Geográfico e Cartográfico (IGC) e obtidas gratuitamente
em formato digital através do acervo da Infraestrutura de
dados espaciais ambientais do Estado de São Paulo
(DATAGEO) (IGC, 1979; DATAGEO, 2015).
Através de procedimentos de vetorização no
software AutoCad, extraiu-se as informações
planimétricas (rodovias, ferrovias, estradas, hidrografia,
lagos) e as informações altimétricas relativas às curvas de
nível e pontos cotados. Posteriormente, os arquivos foram
exportados para o software ArcGis 10.5 (ESRI, 2016). Os
limites da Bacia Hidrográfica e das sub-bacias foram
delimitados utilizando os vetores de hidrografia e de
curva de nível da base cartográfica, conforme o perfil
hipsométrico em torno do rio Pirajibu-Mirim e seus
afluentes.
As informações de drenagem, estradas, rodovias e
ferrovias foram retificadas conforme a utilização de
imagem satélite RapidEye e consultas ao Google Earth.
2.2.2 Definição das APPs
A definição da faixa de proteção dos afluentes que
compõem o rio do Pirajibú-Mirim foi realizada com base
no Código Florestal Brasileiro (Lei nº 12.651/2012),
considerando a largura dos rios. Delimitou-se faixas de
proteção de 30 metros, considerando que os afluentes não
excedem a largura de 10m na área. Para este
procedimento foi utilizado o comando buffer no software
ArcGis 10.5 (ESRI, 2016).
2.2.3 Elaboração do NDVI
A aplicação do NDVI foi realizada utilizando as
bandas espectrais do infravermelho (banda 5) e vermelho
(banda 1) da imagem satélite RapidEye do ano de 2014.
Utilizando o software ArcGis 10.5 (ESRI, 2016) e
a ferramenta raster calculator, as bandas espectrais foram
submetidas a equação desenvolvida por Rouse et al.
(1973), conforme Equação 1 apresentada a seguir:
(1)
Onde: NIR é a banda do infravermelho próximo e R é a
banda do vermelho.
O NDVI gerado indicará as áreas de maior
cobertura e vigor vegetal em um escore que varia de -1 a
1. A comparação e caracterização desses escores e
classificação da vegetação foi realizada com base em
literatura e confirmação em etapas de trabalho de campo.
Posteriormente, foi realizado a extração do NDVI
para as áreas de APPs.
2.3 Atividades de Campo
Em campo foram identificadas e coletadas
coordenadas geográficas para a delimitação de uso do
solo em áreas de pastagem, mata e solo exposto com o
uso de GPS.
Buscando caracterizar e definir os intervalos de
classe dos escores de NDVI, comparou-se o uso do solo
em campo, com os escores de NDVI em três áreas das
APPs. Esses valores foram comparados com a literatura
sobre o tema voltado a análise de vegetação da Mata
Atlântica e definido os valores limítrofes entre os usos.
Assim, para a cobertura de matas, pastagem e solo
exposto, foi seleciona uma área em campo,
respectivamente para cada uso. Portanto, foram analisadas
três áreas, definida a localização das coordenadas e
seleção do polígono referente ao tipo de uso na imagem
satélite.
Procurou-se identificar nascentes, possíveis focos
de degradação, e qualidade das matas, através de
fotografias. Foi identificado um rio e medido a sua faixa
de APP e assim avaliando os usos da APP no local.
3 RESULTADOS E DISCUSSÃO
A Figura 2 apresenta o NDVI elaborado para a
sub-bacia, com escores entre – 0.43 a 0.72. Inicialmente,
já é possível afirmar que as áreas da sub-bacia apresentam
poucos locais com vegetação desenvolvida e alto vigor
vegetativo, sendo caracterizada pela presença de atividade
com baixo teor de vegetação, dentre elas, área urbana,
pastagem e solo exposto.
Figura 2 - NDVI de uma sub-bacia do rio Pirajibú-mirim.
Observou-se que os melhores escores encontram-
se associados ao norte da sub-bacia, próximas ao exutório.
Os baixos valores de NDVI intercalam-se em toda a
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extensão territorial da área, com maior criticidade e de
ausência de cobertura vegetal nas áreas limítrofes. Essas
observações podem ser realizadas graças ao uso do
sensoriamento remoto, onde, a partir da combinação de
bandas espectrais e das medidas radiométricas é possível
monitorar a abundância relativa da vegetação, a partir de
suas especificidades fotossintéticas (AHAMED et al.,
2011; JAMALI et al., 2014).
Observando-se a atividade de uso do solo,
identificou-se que a área é majoritariamente pastagem e
edificações rurais, o que justifica os baixos teores de vigor
vegetativo. Essa investigação é possível pelos
comprimentos de ondas vermelhas que são absorvidos
pelos cloroplastos, enquanto o comprimento de onda do
infravermelho próximo são refletidos durante a incidência
da luz solar sobre a vegetação. Devido ao espectro ser
único para a vegetação, se a reflectância do
infravermelho próximo for menor do que a reflectância do
vermelho, pode-se considerar que há uma baixa
quantidade de vegetação existente (JOHANSEN e
TOMMERVIK, 2014).
A segmentação do NDVI para as APPs revelou
uma variação dos escores entre -0,33 e 0,72 (Figura 3).
Figura 3 - NDVI na faixa de APP.
Inicialmente, já é possível afirmar que as áreas
com maiores escores e mais preservadas encontram-se em
áreas definidas como de preservação permanente, quando
comparadas a sub-bacia.
O uso predominante nas APPs é a pastagem, o
qual foi comprovado em campo, visto que muitos locais
são propriedades privadas com criação animal. Os locais
de matas são, em geral, próximos dos cursos d’águas.
As áreas analisadas em campo podem ser
observadas na Figura 4 e os escores de NDVI para cada
área é apresentado na Tabela 1. Esses valores foram
comparados com a literatura sobre o tema voltado a
análise de vegetação da Mata Atlântica.
Para MING (2000) o NDVI com valores a cima de
0,4 podem ser considerados como vegetação aflorada.
Esses valores encontram-se dentro dos escores observados
para as matas presentes na APP, indicando que apesar de
não ser maioria, são desenvolvidas.
Outros autores consideram que a distribuição do
vigor da vegetação é dado por: NDVI >= 0,5
consideradas de vegetação densa, já os valores de NDVI
< 0,5 > 0,2 como regiões agrícolas, silvicultura ou com
pouca vegetação, NDVI < 0,2 > 0 como áreas edificadas e
com ausência de vegetação e NDVI < 0 áreas com
presença de água ou nuvens (MYNENI et
al., 1995; DELBART et al., 2006).
Figura 4 - Áreas estudadas em campo: (a) Matas; (b)
Pastagem; (c) Solo Exposto.
(b)
(a)
(c)
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Tabela 1 – Intervalos de NDVI para as classes de uso
avaliadas.
Uso do solo Intervalo do NDVI
Matas 0,24 até 0,60
Pastagem 0,07 até 0,33
Solo Exposto 0,05 até 0,29
Conforme a Tabela 1, pode-se identificar que os
escores mais elevados são atribuídas as áreas de maior
vigor vegetativo e mais florestadas nas APPs. No entanto,
há uma transição não muito clara entre matas e pastagens,
já que, seus valores iniciais se sobrepõem. Esses valores
podem refletir áreas de produção de capim de grande
porte e em alto desenvolvimento.
O solo exposto mostrou-se dentro dos padrões de
escore esperado para áreas com ausência de vegetação. E,
embora não investigado, pode-se atribuir que escores
abaixo de 0.29 no NDVI da APP seja caracterizado por
edificações rurais e corpos hídricos.
Com a identificação dos escores, foi possível
observar que as APPs possuem poucas áreas de vegetação
com bom estado e vigor vegetativo. A faixa de
preservação embora devesse apresentar em sua totalidade
com vegetação é caracterizada pelo inverso. As APPs são
altamente utilizadas em práticas de pastagem e solo
exposto, associada a edificações rurais em seu interior.
Como medidas mitigadoras apropriadas para a
conservação e recuperação da área de estudo e seus
recursos, sugere-se a aplicação de métodos de incentivo e
auxílio à realização de práticas conservacionistas e
educação ambiental necessária para que uma consciência
acerca da importância da execução de ações que
preservem o meio ambiente seja incitada (CASTRO, et al.
2001)
Vale ressaltar que, em áreas de nascentes, de forma
geral, os escores de NDVI não são elevados, ou seja,
essas regiões apresentam vegetações pobres ou em baixo
crescimento, devendo ser mais protegidas e com maior
cobertura vegetal por serem responsáveis pela “produção”
de água. A vegetação de entorno às nascentes está
diretamente relacionada à preservação destas e, portanto,
as práticas de conservação devem começar em seu
entorno (SMA, 2009)
Alguns cuidados com a vegetação adjacente às
nascentes podem ser exemplificados pelo simples
isolamento da área aliado à uma distribuição correta dos
usos do solo nesta região, eliminação de instalações de
quaisquer tipos, redistribuição das estradas, recomposição
florestal e a proteção do solo (SMA, 2009).
Uma alternativa auxiliar de conservação das APPs
é o Pagamento por Serviços Ambientais (PSA),
considerado como um instrumento de financiamento da
conservação, partindo do principio de que quem consome
água deve pagar por ela, logo quem contribui para a
geração desse recurso também pode receber (PAGIOLA
et al, 2013). No Brasil este instrumento já vem sendo
empregado para a conservação de áreas que necessitam de
cuidados maiores como matas ciliares e nascentes.
4 CONCLUSÕES
Analisando os valores do NDVI, observou-se uma
sobreposição das pastagens sobre as matas, sugerindo um
estudo aprofundado do vigor vegetativo e identificando a
relação entre estes dois tipos de uso do solo.
Ficou evidenciado que a presença de matas nas
regiões de APPs é maior quando comparado com a sub-
bacia, podendo ser reflexo do controle do uso e
conscientização de moradores locais. Porém, segundo a
legislação ambiental, essa zona deveria ser
completamente dominada por vegetação, para
manutenção e proteção dos cursos hídricos.
Pode-se afirma que menos da metade das APPs é
dominada por vegetação e as pastagens apresentam
atividade irregular nestas zonas, não fornecendo a
proteção necessária para os rios. Desta forma, medidas
mitigadoras devem ser focadas nessas regiões,
regularizando o uso e ocupação do solo nas APPs.
A utilização de sucessivas técnicas de
processamento de dados espaciais, ambientadas em SIG,
auxiliou na identificação de padrões da vegetação,
demonstrando a aplicabilidade do NDVI para a análise
ambiental, devendo ser utilizado em pesquisas futuras e
mais detalhadas em áreas de APPs.
AGRADECIMENTOS
Agradecemos ao Laboratório de
Geoprocessamento e Modelagem Matemática Ambiental
do ICT/Unesp Sorocaba pelo suporte e desenvolvimento
do estudo.
REFERÊNCIAS
AHAMED, T.; TIAN, L.; ZHANG, Y.; TING, K.C. A
review of remote sensing methods for biomass feedstock
production. Biomass and Bioenergy, v. 35, p. 2455–
2469, 2011.
BRASIL. Lei nº 12.651, de 25 de maio de 2012. Dispõe
sobre a proteção da vegetação nativa; altera as Leis nos
6.938, de 31 de agosto de 1981, 9.393, de 19 de dezembro
de 1996, e 11.428, de 22 de dezembro de 2006; revoga as
Leis nos 4.771, de 15 de setembro de 1965, e 7.754, de 14
de abril de 1989, e a Medida Provisória no 2.166-67, de
24 de agosto de 2001; e dá outras providências.
Disponível em:
<http://www.planalto.gov.br/ccivil_03/leis/l9610.htm>.
Acesso em 17 Out. de 2016.
CASTRO, P.S.; LOPES, J.D.S. Recuperação e
Conservação de Nascentes. Viçosa: Centro de Produções
Técnicas, 2001. 84p. (Série Saneamento e Meio -
Ambiente, n. 296)
IV Simpósio Brasileiro de Geomática – SBG2017
II Jornadas Lusófonas - Ciências e Tecnologias de Informação Geográfica - CTIG2017
R. C. da Silva; G. T. Santos; L. Y. Kuroki; J. A. P. de Sousa; E. R. N. Lopes; R. W. Lourenço ISSN 1981-6251
CEPAGRI - Centro de Pesquisas Meteorológicas e
Climáticas Aplicadas a Agricultura. Clima dos
municípios paulistas. 2015. Disponível em:
http://www.cpa.unicamp.br/outrasinformacoes/clima_mu
ni_228.html. Acesso em: 15 nov. 2016.
CORREA, C. J. P.; TONELLO, K. C.; FRANCO, F. S.
Análise Hidroambiental da Microbacia do Pirajibu-
Mirim, Sorocaba, SP, Brasil. Universidade Federal de
São Carlos, Departamento de Ciências Ambientais,
Sorocaba-SP, Brasil, 2016.
DATAGEO - Infraestrutura de dados espaciais
ambientais do Estado de São Paulo. Disponível em: <
http://datageo.ambiente.sp.gov.br/> Acesso em 1 ago.
2016.
DEFRIES, R. S.; TOWNSHEND, J. R. G. NDVI-derived
land cover classifications at a global scale. International
Journal of Remote Sensing, v. 15, n. 17, p. 3567-3586,
1994.
DELBART, N.; TOAN, T. L.; KERGOATS, L.;
FEDOTAVA, V. Remote sensing of spring phenology in
boreal regions: a free of snow effect method using
NOAA-AVHRR and SPOT-VGT data (1982–2004).
Remote Sensing of Environment, v. 101, p. 52-62,
2006.
EMBRAPA – Empresa Brasileira de Pesquisa
Agropecuária. Área de Preservação Permanente (APP).
Disponível em: < www.embrapa.br/codigo-
florestal/entenda-o-codigo-florestal/area-de-preservacao-
permanente> Acesso em 12 nov. 2016.
ESRI - Environmental Systems Research Institute.
ARCGIS versão 10.5. Disponível em: <
http://www.esri.com/software/arcgis> Acesso em 15 jan.
2017.
FAVERO, O.A.; NUCCI, J.C.; BIASI, M. Avaliação do
estado de conservação da natureza nas unidades de
paisagem da bacia hidrográfica do Rio Sorocaba (SP)
– Contribuições do Planejamento da Paisagem. In:
Geografia. Ensino & Pesquisa. Santa Maria: UFSM.
V.12. p.2480-2496. 2008.
GILLESPIE, T. W. Predicting woody-plant species
richness in tropical dry forests: a case study from South
Florida, USA. Ecological Applications, v. 15, n. 1, p.
27–37, 2015.
IBGE – Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.
Dados gerais do município. Disponível em:
<http://cidades.ibge.gov.br/painel/painel.php?codmun=35
5220> Acesso em: 23 de abril de 2017.
IGC - Instituto Geografico e Cartográfico. Carta
Topográfica do município de Ibiúna, São Paulo. 1979.
INSA – Instituto Nacional do Semiárido. Índice de
Vegetação por Diferença Normalizada. Disponível em:
<http://www.insa.gov.br/ndvi> Acesso em 12 nov. 2016.
JAMALI, S.; SEAQUIST, J.; EKLUNDH, L.; ARDO, J.
Automated mapping of vegetation trends with
polynomials using NDVI imagery over the Sahel. Remote
Sensing of Environment, v. 141, p. 79–89, 2014.
JOHANSEN, B.; TOMMERVIK, H. The relationship
between phytomass, NDVI and vegetationcommunities on
Svalbard. International Journal of Applied Earth
Observation and Geoinformation, v. 27, p. 20–30,
2014.
KRIEGLER, F.J., MALILA, W.A., NALEPKA, R.F.,
AND RICHARDSON, W. Preprocessing
transformations and their effects on multispectral
recognition. Proceedings of the Sixth International
Symposium on Remote Sensing of Environment, p. 97-
131. 1969
LOURENÇO, R. W.; SILVA, D. C. C.; SALES, J. C. A.;
CRESPO, G. C.; PIÑARODRIGUES, F. C. M.
Geoprocessamento como ferramenta de gestão e
planejamento ambiental: O caso da cobertura vegetal em
áreas urbanas. In: SMITH, W. S.; MOTA JR., V. D.;
MING, T. C.; LIU, W. T. H. Estimativa de albedo,
temperatura e NDVI do Estado de São Paulo através
de dados AVHRR do satélite NOAA. In: Anais XI
Congresso Brasileiro de Meteorologia. 2000.
MYNENI, R. B.; HALL, F. G.; SELLERS, P. J.;
MARSHAK, A. L. The meaning of spectral vegetation
indices. IEEE Trans. Geoscience Remote Sensing, v.
33, p. 481 – 486, 1995.
PAGIOLA, S.; GLEHN, H. C. V.; TAFARELLO, D.
Experiências de pagamentos por serviços ambientais
no Brasil. São Paulo: SMA/CBRN, 2013.
ROUSE, J. W.; HAAS, R. H.; SCHELL, J. A.;
DEERING, D. W. Monitoring vegetation systems in the
great plains with ERTS. In: FRADEN, S. C.;
MARCANTI, E. P.; BECKER, M. A. Earth Resources
Tecnology Satellite- 1 Symposium. Washington: NASA,
1973. p. 309-317.
ROUSE, J.W, HAAS, R.H., SCHEEL, J.A., AND
DEERING, D.W. Monitoring Vegetation Systems in
the Great Plains with ERTS. Proceedings, 3rd Earth
Resource Technology Satellite (ERTS) Symposium, vol. 1,
p. 48-62. 1974.
IV Simpósio Brasileiro de Geomática – SBG2017
II Jornadas Lusófonas - Ciências e Tecnologias de Informação Geográfica - CTIG2017
R. C. da Silva; G. T. Santos; L. Y. Kuroki; J. A. P. de Sousa; E. R. N. Lopes; R. W. Lourenço ISSN 1981-6251
SAAE - Serviço Autônomo de Água e Esgoto. Água.
Disponível em: http://www.saaesorocaba.com.br/. Acesso
em: 04 fevereiro 2016.
SMA – Secretaria do Meio Ambiente. Preservação e
Recuperação das Nascentes de Água e Vida. Departamento de Proteção da Biodiversidade – Projeto de
Recuperação de Matas Ciliares, 2009.
ZANZARINI, F. V.; PISSARRA, T. C. T.; BRANDÃO,
F. J. C.; TEIXEIRA, D. D. B. Correlação espacial do
índice de vegetação (NDVI) de imagem
Landsat/ETM+ com atributos do solo. Revista
Brasileira de Engenharia Agrícola e Ambiental.
Jaboticabal: UNESP. V.17, n. 6, p.608-614. 2013.
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