Autoria: LUZ, C. C. da S.; RAMOS, A. W. P.; BARROS, C. A. de; NEVES, S. M. A. da S.; SILVA, J. dos S. V. da; GALVANIN, E. A. dos S.

Resumo: Resumo. O objetivo deste estudo é aplicar os índices de vegetação Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) e Enhanced Vegetation Index (EVI) para análise da dinâmica temporal da cobertura vegetal e dos usos da terra da Bacia Hidrográfica do Córrego Padre Inácio, no Estado de Mato Grosso. O estudo é desenvolvido na perspectiva de que os dados e informações geradas contribuam para a conservação ambiental do bioma Pantanal, a qual a bacia é contribuinte hídrica. Para tal, foram gerados os dados de cobertura vegetal e dos usos da terra, para o ano de 2016; extração dos dados de NDVI e EVI para o período de 16 anos; verificação a campo para correções e validação; cálculos das curvas médias das classes para cada índice e confecção dos perfis médios. Quatro classes de cobertura vegetal e usos da terra foram identificadas na bacia: Agricultura na Região de Savana (Ac.S); Floresta Estacional Semidecidual Aluvial (Fa); Pastagem plantada na Região de Savana (Ap.S) e Savana Arborizada com Presença de Savana Florestada (Sa+Sd). A Ap.S ocupou áreas originalmente de Fa e Sa+Sd, sendo que as práticas de manejo contribuíram para a aceleração da degradação na bacia, fato evidenciado pelo baixo índice de biomassa. Atualmente a Ac.S (cana-de-açúcar, majoritariamente) tem se expandido, ocupando as áreas de Ap.S degradadas. A baixa densidade da vegetação nativa no entorno dos cursos hídricos sinaliza o descumprimento das normas do Código Florestal. Dessa maneira, é urgente a adoção de práticas de manejo conservacionistas e recuperação das Áreas de Preservação Permanentes dos cursos hídricos, caso contrário, as práticas agropecuárias desenvolvidas na bacia se tornarão inviáveis, provocando o surgimento e a intensificação de problemas ambientais.

Ano de publicação: 2021

Tipo de publicação: Artigo de periódico

Unidade: Embrapa Agricultura Digital

Palavras-chave: Cobertura Vegetal, Conservação ambiental, Enhanced Vegetation Index, Land use, Normalized difference vegetation index, Pantanal, Remote sensing, Sensoriamento Remoto, Uso da Terra, Vegetation cover