نبذة مختصرة : Os estudos da troca de energia nos ecossistemas fornecem informações importantes para a compreensão da Produtividade nos ecossistemas. A vegetação é um dos principais elementos da biosfera terrestre sendo responsável pela avaliação e funcionamento da atividade fotossintética bem como para as trocas de carbono entre os ecossistemas e a atmosfera. Neste contexto, a PPB é utilizada para avaliar, planejar e gerenciar os recursos ambientais frente as mudanças climáticas globais. Esse estudo tem por objetivo avaliar a Produção Primária Bruta no Bioma da Caatinga em Pernambuco. O estudo foi realizado na área de Floresta Tropical Sazonalmente Seca, a Caatinga no Estado de Pernambuco. Utilizou-se a refletância da superfície do produto (MOD09) a partir do MODIS/TERRA satélite do sensor, a refletância de superfície (SR) Landsat-8 e a reflectancia a superficie do fieldspec. Foram adquiridas nove cenas para o produto (MOD09), seis cenas para a refletância de superfície (SR) Landsat-8 e as mesmas datas das imagens foram utilizados os espectros de campo (filedspec). Foi realizada a seleção de amostras espectrais na imagem (espectros de referência), considerando o ponto espectral do local de coleta. Os modelos foram construídos a partir das combinações das bandas (ρ_350, ρ_351, ρ_352, ., ρ_2500) suas transformações (ρ, 1/ρ, ln(ρ), log_10(ρ), √ρ, ρ^2, e^ρ). Os desempenhos dos modelos foram avaliados utilizando dois índices estatísticos, um de tendência (coeficiente de Pearson– r) e outro de desvio (Erro médio quadrático (RMSE– RMSE), e o PBIAS. Os resultados apontaram que os modelos calibrados demostraram bom desempenho na previsão com o uso das bandas do sensor OLI/Landsat 8 e do MODIS/Terra (MOD09GA). Models of Gross Primary Productivity in a seasonally dry tropical forest area using reflectance data from the Caatinga vegetationA B S T R A C TThe studies of energy exchange in ecosystems provide important information for the understanding of Productivity in ecosystems. Vegetation is one of the main elements of the terrestrial ...
Relation: https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/252240/40221; Srinivasan, R. 2018. Dry forest deforestation dynamics in Brazil?s Pontal basin. Revista Caatinga, 31, 385-395. Moura, Yhasmin Mendes et al. 2017. “Spectral Analysis of Amazon Canopy Phenology during the Dry Season Using a Tower Hyperspectral Camera and Modis Observations.” ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing 131: 52–64. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0924271617302733 (June 17, 2019). Morais, Y. C. B., Araújo, M. S. B., Moura, M. S. B.; Galvíncio, J. D., Miranda, R. Q. 2017. Análise do Sequestro de Carbono em Áreas de Caatinga do Semiárido Pernambucano. Revista Brasileira de Meteorologia, v. 32, p. 585-599, https://doi.org/10.1590/0102-7786324007 Park, Haemi, Jungho Im, and Miae Kim. 2019. “Improvement of Satellite-Based Estimation of Gross Primary Production through Optimization of Meteorological Parameters and High Resolution Land Cover Information at Regional Scale over East Asia.” Agricultural and Forest Meteorology 271: 180–92. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S016819231930098X (May 26, 2019). Ren, Yan et al. 2017. “Using the Vegetation-Solar Radiation (VSr) Model to Estimate the Short-Term Gross Primary Production (GPP) of Vegetation in Jinghe County, XinJiang, China.” Ecological Engineering 107: 208–15. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0925857417304457 (May 26, 2019). Sánchez, A.S. et al. 2018. “Alternative Biodiesel Feedstock Systems in the Semi-Arid Region of Brazil: Implications for Ecosystem Services.” Renewable and Sustainable Energy Reviews 81: 2744–58. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1364032117310274 (June 17, 2019). Silva, Bernardo Barbosa da et al. 2013. “Determinação Por Sensoriamento Remoto Da Produtividade Primária Bruta Do Perímetro Irrigado São Gonçalo - PB.” Revista Brasileira de Meteorologia 28(1): 57–64. http://www.scielo.br/j/rbmet/a/3VnCc9pT9rcmCYWXzxFYMzg/?lang=pt (September 21, 2021). Soares, G., Galvíncio, J. 2020. Uso do Lidar para avaliar os padrões hídricos de bacias em áreas urbanas: Caracterização fisiográfica da bacia do Rio Beberibe, PE. Revista Brasileira de Geografia Física, 13, 3659-3674. Disponível: doi.org/10.26848/rbgf.v13.07.p3659-3674 Souza, Luciana et al. 2015. “Balanço de Radiação Em Ecossistema de Caatinga Preservada Durante Um Ano de Seca No Semiárido Pernambucano (Radiation Balance in Caatinga Ecosystem Preserved for a Year Drought in Semiarid Pernambucano).” Revista Brasileira de Geografia Física 8(1): 041–055. https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/233357 (June 17, 2019). Sun, Zhongyi et al. 2019. “Evaluating and Comparing Remote Sensing Terrestrial GPP Models for Their Response to Climate Variability and CO2 Trends.” Science of The Total Environment 668: 696–713. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S004896971931006X (May 26, 2019). Wang, Jian et al. 2018. “Improved Modeling of Gross Primary Productivity (GPP) by Better Representation of Plant Phenological Indicators from Remote Sensing Using a Process Model.” Ecological Indicators 88: 332–40. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1470160X18300426 (May 26, 2019). Xiao, Xiangming et al. 2004. “Satellite-Based Modeling of Gross Primary Production in an Evergreen Needleleaf Forest.” Remote Sensing of Environment 89(4): 519–34. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425703003456 (June 17, 2019). Zhang, Qingyuan et al. 2014. “Estimation of Crop Gross Primary Production (GPP): FAPARchl versus MOD15A2 FPAR.” Remote Sensing of Environment 153: 1–6. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0034425714002600 (May 26, 2019).; https://periodicos.ufpe.br/revistas/rbgfe/article/view/252240
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