@MASTERSTHESIS{ 2017:1693588326,
 	title = {Interferência da precipitação em variáveis ambientais utilizadas para detecção de mudanças no município de Petrolina - PE},
 	year = {2017},
 	url = "http://www.tede2.ufrpe.br:8080/tede2/handle/tede2/7645",
 	abstract = "Nos últimos anos, com o avanço do sensoriamento remoto baseado em imagens de satélite, tornou-se possível o monitoramento de grandes áreas dos diversos biomas existentes no mundo. Neste contexto, é possível analisar e interpretar possíveis mudanças na superfície da Terra acarretadas por processos sejam eles naturais e ou mesmo antrópicos. Objetivou-se com o presente estudo analisar a interferência da precipitação acumulada nas variáveis ambientais utilizadas na detecção de mudanças na ocupação e uso da terra no município de Petrolina-PE, utilizando-se dados de superfície e imagens dos satélites TRMM e Landsat-8, para os anos de 2013 a 2015. Técnicas de sensoriamento remoto foram utilizadas para estimar os índices de vegetação, albedo, temperatura da superfície e precipitação acumulada de 02, 08, 16, 30, 45, 60, 75, 105, 115 e 120 dias antes da passagem do satélite Landsat-8. Em seguida, a precipitação acumulada das estações meteorológicas automáticas foi correlacionada com parâmetros biofísicos e precipitação acumulada do satélite TRMM. A precipitação acumulada foi modelada utilizando regressão linear múltipla. A técnica de detecção de mudança e a classificação por árvore de decisão foram aplicadas para inferir sobre ocupação e uso da terra. Os resultados mostraram que os índices de vegetação e as técnicas de monitoramento da degradação e detecção de mudanças identificaram satisfatoriamente o comportamento da vegetação circundante no município de Petrolina – PE, destacando-se como indicadores de áreas em processo de degradação no semiárido. Conclui-se que a chuva acumulada em 2 e em 45 dias antes da passagem do satélite Landsat-8 correlacionou-se muito bem com os parâmetros biofísicos. A precipitação alterou mais o albedo e a temperatura da superfície. Além disso, a técnica de detecção de mudança e classificação por árvore de decisão foram eficientes na identificação de áreas antropizadas durante os três anos estudados.",
 	publisher = {Universidade Federal Rural de Pernambuco},
 	scholl = {Programa de Pós-Graduação em Engenharia Agrícola},
 	note = {Departamento de Engenharia Agrícola}
}