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dc.creatorSilva, Douglas Alberto de Oliveira
dc.creatorMontenegro, Suzana Maria Gico Lima
dc.creatorLopes, Pabricio Marcos Oliveira
dc.creatorSilva, Jhon Lennon Bezerra
dc.creatorSantos, José Ediclécio Barbosa dos
dc.creatorda Silva, Edvânia Matias
dc.creatorCorreio, Adiel Felipe da Silva Cruz
dc.creatordos Santos, Wellington Manoel
dc.creatorAcuña Chinchilla, Sisgo Rachith
dc.creatorSilva, Ricardo Barros
dc.creatorCesar, Dayane do Nascimento
dc.date.accessioned2021-11-15T14:34:28Z
dc.date.available2021-11-15T14:34:28Z
dc.date.issued2020
dc.identifier.citationhttps://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/viewFile/243067/36914
dc.identifier.issn1984-2295
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/10669/85168
dc.description.abstractDegradation of Caatinga biome has created desertification processes in several areas, inducing big microclimate and surface changes. Therefore, it is fundamental develop research methods capable of identifying areas under degradation process. Satellite images in different spatial, temporal, radiometric and spectral resolutions are being used to monitor big areas from several biomes worldwide. The objective of this study was to evaluate and quantify the degree of degradation and preservation of the Caatinga biome, using geoprocessing methods and remote sensing products, using surface data and Landsat-8 images for 2013, 2014 and 2015. Remote sensing methods were used to estimate the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), surface albedo (α) and Moving Standard Deviation Index (MDSI). The results showed that the vegetation indexes and the techniques of degradation and change detection satisfactorily identified the behavior of the surrounding vegetation in the study area, standing out as good indices for degradation processes in the semiarid. It was concluded that change detection and classification by decision tree methods were efficient in the identif ication of anthropized areas during the experimental period.es_ES
dc.description.abstractLa degradación del bioma Caatinga ha creado procesos de desertificación en varias áreas, induciendo grandes cambios en el microclima y la superficie. Por lo tanto, es fundamental que se desarrollen métodos de investigación capaces de identificar áreas en proceso de degradación. Las imágenes de satélite con diferentes resoluciones espaciales, temporales, radiométricas y espectrales se están utilizando para monitorear grandes áreas de varios biomas en todo el mundo. El objetivo de este estudio fue evaluar y cuantificar el grado de degradación y preservación del bioma Caatinga, utilizando métodos de geoprocesamiento y productos de teledetección, usando datos de superficie e imágenes Landsat-8 para 2013, 2014 y 2015. Se utilizaron métodos de teledetección para estimar el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI), el albedo de superficie (α) y el Índice de Desviación Estándar Móvil (MDSI). Los resultados mostraron que los índices de vegetación y las técnicas de monitoreo de la degradación y detección de c ambios identificaron satisfactoriamente el comportamiento de la vegetación circundante en el área de estudio, destacándose como buenos índices de los procesos de degradación en el semiárido. Se concluyó que los métodos de detección y clasificación de cambios por árbol de decisión fueron eficientes en la identificación de áreas antrópicas durante el período experimental.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.sourceRevista Brasileira de Geografia Física, vol.13(5), pp.2293-2303es_ES
dc.subjectCaatingaes_ES
dc.subjectDecision treees_ES
dc.subjectDegradationes_ES
dc.subjectNDVIes_ES
dc.subjectRemote Sensinges_ES
dc.subjectÁrbol de decisiónes_ES
dc.subjectDegradaciónes_ES
dc.titleMonitoring of degradation in the Caatinga biome in the semi-arid northeastern region, Braziles_ES
dc.title.alternativeMonitoreo de la degradación en el bioma de Caatinga en la región semiárida del Noreste de Brasiles_ES
dc.typeartículo original
dc.description.procedenceUCR::Vicerrectoría de Investigación::Unidades de Investigación::Ciencias Agroalimentarias::Centro de Investigaciones Agronómicas (CIA)es_ES


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