Relação entre dados de sensoriamento remoto e perdas de solo em entressulcos observadas em campo
DOI:
https://doi.org/10.1590/S1678-3921.pab2018.v53.25395Palavras-chave:
modelos lineares de mistura espectral, simulador de chuva, índices de vegetaçãoResumo
O objetivo deste trabalho foi avaliar a relação entre diferentes dados de sensoriamento remoto, derivados de imagens de satélite, e perdas de solo em entressulcos obtidas em campo por meio de um simulador de chuvas portátil. O estudo foi realizado em uma microbacia hidrográfica localizada no Médio Paraíba do Sul, no Estado do Rio de Janeiro – uma das regiões mais afetadas por erosão hídrica no Brasil. Foram avaliados diferentes índices de vegetação (NDVI, Savi, EVI e EVI2) e frações de componentes puros (FCP), derivados de modelos lineares de mistura espectral (MLME), obtidos de imagens RapidEye, Sentinel2A e Landsat 8 OLI. Os índices de vegetação são mais adequados à predição da perda de solo do que as FCP, com destaque para o EVI2, cujo modelo exponencial apresentou R2 de 0,74. Os melhores modelos de predição são gerados a partir da imagem RapidEye, que apresenta maior resolução espacial entre os sensores avaliados.
