VARIAÇÃO ESPAÇO-TEMPORAL DA CONDIÇÃO DA VEGETAÇÃO NO INTERIOR PAULISTA (Nativa, 2019)
A compreensão da dinâmica das condições da vegetação ao longo do tempo tem sido ampliada devido ao avanço das técnicas de sensoriamento remoto. O presente trabalho teve como objetivo analisar a dinâmica espaço-temporal da vegetação estratificada por diferentes usos e cobertura da terra, em área localizada no município de Botucatu-SP. Para isso, foram utilizadas 21 imagens da plataforma Landsat-5/TM, totalizando uma série temporal de 25 anos (1985 a 2010). As imagens foram submetidas aos processos de conversão dos números digitais para valores físicos, correção atmosférica e correção topográfica. As imagens corrigidas foram utilizadas para estimar os valores do VCI (Vegetation Condition Index). Os resultados da estimativa do VCI foram promissores para subsidiar a análise espaço-temporal da condição da vegetação em nível local, sendo sensível às variações locais de precipitação pluviométrica, amplificando a variabilidade intra-classe de uso da terra para o vigor da vegetação. O comportamento característico da floresta semidecidual (classe de uso da terra = Floresta) presente na propriedade foi perceptível nessa análise, fato que faz com se recomende essa metodologia em pesquisas futuras relacionadas a análise da condição da vegetação.Palavras-chave: monitoramento ambiental; sensoriamento remoto; séries temporais. SPATIAL AND TEMPORAL CHANGES IN VEGETATION CONDITIONS IN PAULIST INTERIOR ABSTRACT: There is an increasing demand to better understand the dynamics of the vegetation conditions over time as a result of the improvement of remote sensing techniques. Yhis study aimed to analyse the spatio-temporal behavior of vegetation, stratified by land use in area located in Botucatu-SP. We sused21 Landsat-5 TM images in 25 years (1985 – 2010) of analysis. We applied conversion of the digital numbers to physical values, atmospheric and topographic corrections, which allowed to analyze the vegetation changes by using the VCI (Vegetation Condition Index) calculation. The VCI showed a good performance in analyzing the spatiotemporal vegetation condition at a local level, it is sensitive to local variations of rainfall, it enhances the variability of the intra-class land use for the vigor of vegetation. By applying the VCI we were able to observe the vegetation pattern of the semideciduous forest (land use class = Forest) present in the area, fact that makes this methodology recommended in future researches related to the analysis of the vegetation condition.Keywords: environmental monitoring; remote sensing; time series.