Análise da vegetação por meio da subtração de imagem NDVI na sub-bacia hidrográfica do córrego do Horizonte, Alegre-ES

Este estudo teve por objetivo avaliar as mudanças da cobertura vegetal na sub-bacia hidrográfica do córrego do Horizonte, Alegre â ES, ocorridas nas últimas décadas, por meio da subtração entre pares de imagens NDVIs. Foram utilizadas imagens originais do sensor Thematic Mapper (TM) a bordo do satélite Landsat 5, com datas de passagens de 01/06/1987 e 31/05/2010. Os resultados evidenciam a eficiência da técnica de subtração de imagens NDVIs para detectar padrões de mudanças da cobertura vegetal na sub-bacia. Os mapas gerados revelaram redução dos valores de NDVIs entre as duas datas analisadas, onde foi notado que 70,18% da sub-bacia encontram-se dentro da classe de não-mudança, sugerindo um bom estado de conservação. Todavia, quando se analisa a classe de desmatamento ficou constatado que 49,32% deste, ocorreram na zona de cabeceira, região de extrema importância para o abastecimento do lençol freático, sinalizando assim, a necessidade de uma política de educação ambiental específica para evitar futuros problemas. Palavras-chave: sensoriamento remoto; cobertura vegetal; índice de vegetação; NDVI. ABSTRACT This study aimed to assess changes in vegetation cover in the sub-basin of the stream Horizonte, Alegre - ES that occurred in past decades, through the subtraction of pairs of images NDVIs. Original images were used sensor Thematic Mapper (TM) aboard Landsat 5, dated 01/06/1987 and 31/05/2010 passages. The results show the efficiency of the technique of subtraction NDVIs to portray the changes in vegetation cover in the sub-basin. The generated maps showed decreased levels of NDVIs between the two dates analyzed, it was noted that 70.18% of the sub-basin are within the class of non-change, suggesting a good state of repair. However, when considering the class of deforestation was found that 49.32% of this occurred in the area of head, region of extreme importance for the supply of groundwater, thus signaling the need for a specific policy on environmental education to prevent future problems. Keywords: remote sensing; vegetation cover; vegetation index; NDVI