Relação da vegetação de caatinga com a condição geomorfométrica local

Objetivou-se, com o presente trabalho, avaliar o potencial das variáveis geomorfométricas extraídas de dados SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) para identificação de tipos vegetacionais da Reserva Particular do Patrimônio Natural de Serra das Almas, CE. Em estudo conduzido na escala de 1:100.000, as variáveis geomorfométricas (elevação, declividade, orientação de vertente, curvatura vertical e curvatura horizontal) foram confrontadas com o mapa de vegetação referência, através de análises de histogramas e análises discriminantes. As variáveis mais importantes na distinção entre os tipos vegetacionais, foram a elevação, a declividade e a curvatura vertical, embora se pudesse observar preferências de tipos mapeados em relação às demais variáveis. Apesar dos dados geomorfométricos mostrarem potencial indicativo das classes de vegetação pela interpretação dos padrões, as análises sob abordagem numérica resultaram em discriminação em um nível aquém do detalhamento temático do mapa referência. Concluiu-se que os dados geomorfométricos representaram significativos insumos para o mapeamento fitogeográfico, devendo ser explorados de forma integrada, em complementaridade às demais variáveis já utilizadas.The objective of this work was to assess the potential of geomorphometric variables, derived from SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) data, to help in identifying vegetation types in the Serra das Almas National Park (CE). A 1:100.000 survey vegetation map was used as reference and the geomorphometric variables (elevation, slope, aspect and profile and plan curvatures) were compared to the mapped units. The variables elevation, slope and profile curvature were shown as the most important for their high discrimination power of the vegetation types. Although geomorphometric data had strong potential for characterizing vegetation through map comparisons, the achieved thematic detail levels were under those of the reference map when data was analyzed under a numerical approach. It was concluded that geomorphometric data were important input for vegetation mapping, and should be employed together with currently used data

Relação entre as variáveis morfométricas extraídas de dados SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) e a vegetação do Parque Nacional de Brasília

Este trabalho visa ao estudo da relação entre a distribuição de fitofisionomias do Parque Nacional de Brasília (PNB) e variáveis topográficas, para avaliar o potencial de dados SRTM isoladamente, como complemento aos dados tradicionalmente aplicados no sensoriamento remoto da vegetação. Esta relação foi verificada através de análises discriminantes entre o mapa de vegetação referência do PNB e as seguintes variáveis morfométricas: elevação, declividade, orientação de vertente, curvatura vertical e curvatura horizontal. Tais análises indicaram as classes de vegetação que podem ser separadas com base nas condições topográficas do terreno. As variáveis morfométricas mais importantes na distinção entre os tipos vegetacionais foram a elevação, a declividade e a orientação de vertente. Apesar de os dados morfométricos mostrarem potencial indicativo das classes de vegetação, as análises resultaram em discriminação em um nível aquém do detalhamento temático do mapa referência. Tal desempenho pode ser explicado pela incompatibilidade das escalas de variação exibidas entre os dados morfométricos em relação ao tamanho das unidades de mapeamento da vegetação. Além disso, a variação de tipos de vegetação do cerrado pode ser explicada por uma série de outros fatores além da topografia. Com base nas análises discriminantes das variáveis morfométricas, foi possível o mapeamento experimental da vegetação ao nível de subfisionomias.This paper aims to study the relationship between the distribution of vegetation in Brasilia National Park and topographic variables, to evaluate the potential of SRTM data alone, in addition to data traditionally used in remote sensing of vegetation. A map of vegetation of the area was used as a reference and the morphometric variables (elevation, slope, aspect and profile and plane curvatures) were compared to the mapped units. Analyses indicated vegetation types easily discriminated depending on topographic position. The variables elevation, slope and aspect were shown to be the most important for their high discrimination power of the vegetation types. Although morphometric data are recognized as having strong potential for characterizing vegetation, this was not shown in the results, due to the mismatching of variability scales between the two sources of data, where large units tend to exhibit similar distribution patterns of morphometry, and comprise classes with different responses for morphometric constraints. Discriminant analyses of morphometric variables allowed vegetation mapping up to sub-physiognomy levels

Série temporal de índice de vegetação sobre diferentes tipologias vegetais no Rio Grande do Sul

Com este trabalho objetivou-se identificar a dinâmica fenológica das principais tipologias vegetais do Rio Grande do Sul, para o período de 2000 a 2010, utilizando-se dados de Enhanced Vegetation Index, através da transformada de ondaleta. A identificação da fenologia em ciclos ou padrões sazonais em séries temporais de índices de vegetação, obtidos por sensores orbitais, permite a observação de anomalias e os efeitos de mudanças climáticas ou ambientais. Um perfil temporal do Enhanced Vegetation Index foi construído para o Rio Grande do Sul e retiradas amostras para quatro tipologias vegetais: campo nativo, floresta ombrófila mista, cultivo de soja e de arroz. Essas amostras foram submetidas à transformada de ondaleta, que permitiu a decomposição da série e apresentação dos dados em relação ao tempo e frequência com que os eventos fenológicos ocorreram. Os dados apresentaram regularidade na dinâmica das tipologias vegetais testadas, com ciclos anuais de maior vigor e crescimento vegetal nas estações de primavera e verão e menor no outono e inverno

Relationship between Caatinga vegetation and the local geomorphometric condition

Objetivou-se, com o presente trabalho, avaliar o potencial das variáveis geomorfométricas extraídas de dados SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) para identificação de tipos vegetacionais da Reserva Particular do Patrimônio Natural de Serra das Almas, CE. Em estudo conduzido na escala de 1:100.000, as variáveis geomorfométricas (elevação, declividade, orientação de vertente, curvatura vertical e curvatura horizontal) foram confrontadas com o mapa de vegetação referência, através de análises de histogramas e análises discriminantes. As variáveis mais importantes na distinção entre os tipos vegetacionais, foram a elevação, a declividade e a curvatura vertical, embora se pudesse observar preferências de tipos mapeados em relação às demais variáveis. Apesar dos dados geomorfométricos mostrarem potencial indicativo das classes de vegetação pela interpretação dos padrões, as análises sob abordagem numérica resultaram em discriminação em um nível aquém do detalhamento temático do mapa referência. Concluiu-se que os dados geomorfométricos representaram significativos insumos para o mapeamento fitogeográfico, devendo ser explorados de forma integrada, em complementaridade às demais variáveis já utilizadas.The objective of this work was to assess the potential of geomorphometric variables, derived from SRTM (Shuttle Radar Topographic Mission) data, to help in identifying vegetation types in the Serra das Almas National Park (CE). A 1:100.000 survey vegetation map was used as reference and the geomorphometric variables (elevation, slope, aspect and profile and plan curvatures) were compared to the mapped units. The variables elevation, slope and profile curvature were shown as the most important for their high discrimination power of the vegetation types. Although geomorphometric data had strong potential for characterizing vegetation through map comparisons, the achieved thematic detail levels were under those of the reference map when data was analyzed under a numerical approach. It was concluded that geomorphometric data were important input for vegetation mapping, and should be employed together with currently used data

Greenness indicators and topography in the three forest types.

<p>Top graph shows green vegetation fraction (dashed trace) and non-photosynthetic vegetation fraction (solid trace) along the 50 km transect shown in <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0054852#pone-0054852-g003" target="_blank">Figure 3</a>. Contacts between forest types are at the gray vertical dashed lines. Bottom graph is the same transect across a digital elevation model, contrasting topography of the hilly eroded landscape having fertile, poorly drained clay soil supporting bamboo-dominated forest and the plateau with infertile sandy latosol that excludes bamboo.</p

Soil attributes compared between two transects along asterisks in Figure 3.

<p>Bold values are averages, one standard deviation in parentheses.</p><p>Means of samples taken at 85 cm depth. Each attribute’s mean is significantly different between the two transects (p = 0.001).</p

Three forest types in Landsat TM R-G-B composite of bands 5-4-3.

<p>Image acquired July 26, 1988. From left to right along 50 km transect indicated by solid white line: forest with mature bamboo (light green), with recently dead bamboo (rust brown) and bamboo-free forest on low infertile plateau (dark green). Border between mature and dead bamboo populations was not evident in a 1986 Landsat image (not shown) when both populations were alive and mature, exhibiting a light green color. Two sets of soil samples compared in <a href="http://www.plosone.org/article/info:doi/10.1371/journal.pone.0054852#pone-0054852-t001" target="_blank">Table 1</a> were collected at the white asterisks.</p