O município do Rio de Janeiro apresenta áreas de remanescentes significativos do bioma Mata Atlântica, em sua maioria protegidas por lei em unidades de conservação. Aos fragmentos existentes compete o papel de minimizar os efeitos negativos ocasionados pela retirada das matas, como a diminuição da biodiversidade, erosão dos solos e influências na disponibilidade hídrica. Com isso, estes se tornam alvos importantes de avaliação com vasta abordagem, onde se busca o conhecimento de sua dinâmica, influências geradas e sofridas. O objetivo deste trabalho é analisar a relação entre a dinâmica espectro-temporal no município do Rio de Janeiro por meio de três índices de vegetação e dados de precipitação pluviométrica, com o intuito em obter o índice que melhor representa essa relação para o município. Os índices utilizados foram IVDN (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada), IVAS (Índice de Vegetação com Ajuste do Solo) e o IAF (Índice de Área Foliar), índices provenientes das imagens obtidas pelo sensor TM (Thematic Mapper) do satélite Landsat 5. Para o processamento dos dados foram utilizados os softwares ERDAS IMAGINE 10, onde para os resultados da calibração radiométrica e refletância foi adotado a metodologia de BASTIAANSSEN et al. (1998) o SEBAL (Surface Energy Balance Algoritm for Land), e o software ArcGIS 10.1 utilizado neste trabalho para a análise e organização de banco de dados, seguido da confecção dos mapas em escala espaço-temporal dos dados do produto TM. As imagens analisadas foram disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e escolhidas as que apresentaram ausência de nuvens para cada ano (1984 a 1994), sendo este período de avaliação dependente das informações geradas pelas estações meteorológicas, onde só os anos em os dados eram completos é que foram utilizados. O índice que apresentou melhor relação com a precipitação no município do Rio de Janeiro foi o IVDN, porém novas análises devem ser realizadas com outros índices para a mesma localidade, onde poderão ser encontradas melhores correlações. Outros fatores influenciadores do crescimento da vegetação devem ser verificados em relação aos índices como o Modelo Digital de Elevação e o sensor MODIS. Assim como, outras condições de clima, de relevo e solo são importantes fatores a serem considerados, propondo uma análise conjunta dos mesmos. Os resultados encontrados poderão complementar estudos da dinâmica da vegetação no município e servir como sugestão para uso do IVDN para outros períodos.
The city of Rio de Janeiro has areas of significant remnants of the Atlantic Forest biome, mostly protected in conservation areas. The existing fragments racing role to minimize the negative effects caused by the removal of forests, such as biodiversity loss, soil erosion and water availability influences. With this, they become important targets with extensive evaluation approach, where one seeks the knowledge of its dynamics, influences generated and sustained. The objective of this work is to analyze the relationship between the spectral- temporal dynamics in the municipality of Rio de Janeiro through three vegetation indices and rainfall data in order to obtain the index that best represents this relationship for the municipality. The indices used were NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), SAVI (Soil Adjust Vegetation Index) and LAI (Leaf Area Index) indices from the images obtained by the sensor TM (Thematic Mapper) satellite Landsat 5. For the data processing we used the software ERDAS IMAGINE 10 where the results for the radiometric calibration and reflectance was adopted methodology BASTIAANSSEN et al. (1998) the SEBAL (Surface Energy Balance Algoritm for Land), and ArcGIS 10.1 software used in this work for the analysis and organization of the database, followed by the preparation of maps in scale spatio- temporal TM data product. The images were analyzed by available Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) and chosen the ones with no clouds for each year ( 1984-1994 ), and this evaluation period dependent on information generated by meteorological stations, where only the years the data were complete were they used. The index has better relationship with rainfall in the city of Rio de Janeiro was the NDVI, but further studies should be conducted with other indices to the same location where they can be found better correlations. Other factors influencing the growth of vegetation should be checked in relation to indices such as the Digital Elevation Model and MODIS. As well as other conditions of climate, topography and soil are important factors to be considered, proposing a joint analysis. The results can complement studies of vegetation dynamics in the city and serve as a suggestion for the use of NDVI for other periods.
