Dissertação/Tese SENSORIAMENTO REMOTO TERMAL APLICADO A ECOSSISTEMAS DE TURFEIRAS DA SERRA DO ESPINHAÇO MERIDIONAL, MINAS GERAIS, BRASIL - PPGPV

As turfeiras são ecossistemas hidromórficos caracterizados pelo acúmulo de material orgânico, resultante da decomposição parcial da vegetação em condições de alta umidade. Estes ambientes desempenham um papel fundamental na preservação da biodiversidade local e na regulação da qualidade e quantidade de recursos hídricos. Além disso, devido ao seu expressivo armazenamento de carbono orgânico, contribuem significativamente para a mitigação do aquecimento global. O mapeamento e monitoramento desses ecossistemas são essenciais para sua conservação, permitindo a formulação de políticas públicas voltadas à gestão sustentável dessas áreas. O objetivo deste estudo foi realizar um mapeamento e um monitoramento temporal nas turfeiras: Araçuaí (antropizada), Rio Preto (preservada) e seu entorno, localizadas na Serra do Espinhaço Meridional (SdEM). E também, identificar possíveis áreas de turfeiras nessa região. Para isso, utilizou-se o sensoriamento remoto termal, com ênfase no índice TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index), considerando diferentes índices espectrais de vegetação, como NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index) e ARVI (Atmospherically Resistant Vegetation Index). Além disso, avaliou-se a efetividade do TVDI, associado a fatores ambientais e topográficos na identificação das áreas de turfeiras. Por fim, foram analisadas a relação entre o TVDI, o estoque de carbono orgânico e o armazenamento de água em turfeiras sob monitoramento hidrológico. Para o mapeamento e a quantificação destas áreas, foram utilizadas imagens dos satélites Landsat 8 e 9, obtidas pelos sensores OLI (Operational Land Imager) e TIRS (Thermal Infrared Sensor), dos meses de julho a setembro (período seco), nos anos de 2013 a 2024. Por meio do software QGIS (versão 3.16.16), as imagens foram georreferenciadas e radiometricamente normalizadas, garantindo a padronização dos dados espectrais e permitindo o cálculo dos índices de vegetação, bem como da temperatura da superfície terrestre e do TVDI. Com as áreas de turfeiras mapeadas ao longo do período avaliado, foram realizadas comparações entre as imagens, permitindo uma melhor distinção e análise das turfeiras estudadas. Para a identificação de novas áreas de turfeiras, além do TVDI, foram utilizados: índices topográficos, de umidade e cobertura e uso da terra, consistindo na aplicação do método Analytic Hierarchy Process (AHP), que classificou as variáveis segundo sua importância relativa na elaboração do mapa de potencial ocorrência de turfeiras. Para analisar a relação entre o TVDI, o armazenamento de água e o carbono orgânico em turfeiras sob monitoramento hidrológico, foram realizadas regressões entre os valores médios de TVDI, ao longo da série temporal, de cada área e os valores de água e carbono orgânico armazenados nessas regiões. Os resultados indicam similaridade nos índices de vegetação nas duas turfeiras monitoradas (Araçuaí e Rio Preto), sendo observada uma maior variação desses índices na turfeira antropizada (Araçuaí). O mesmo padrão é observado para o TVDI calculado com os diferentes índices de vegetação. Observa-se também maiores valores da temperatura da superfície terrestre na turfeira Araçuaí, podendo ser um alerta das atividades antrópicas ocorridas nessa área. O modelo matemático gerado utilizando o método AHP possibilitou a identificação de áreas de ocorrência de turfeiras. Embora a relação entre TVDI, teor de carbono e lençol freático não tenha sido estatisticamente significativo, os resultados indicam que áreas com menor TVDI coincidem com regiões de maior teor de carbono orgânico e maior capacidade de retenção de água, características típicas de turfeiras. Em conclusão, a avaliação temporal, utilizando o sensoriamento remoto termal por meio do TVDI, revelou que a turfeira Rio Preto se manteve preservada durante o período analisado, enquanto a turfeira Araçuaí apresentou sinais de degradação em algumas áreas. O cálculo do TVDI, quando baseado nos índices SAVI e ARVI, mostra-se um indicador eficiente de estresse hídrico, apresentando-se como uma alternativa ao NDVI para esse propósito. O TVDI, associado a dados topográficos e de umidade, demonstra ser uma ferramenta eficaz para o mapeamento e o monitoramento de áreas de turfeiras. Por fim, o TVDI pode ser uma ferramenta complementar no monitoramento do carbono orgânico e do lençol freático em turfeiras, desde que utilizado em associação com outras variáveis ambientais e dados de campo.

Peatlands are hydromorphic ecosystems characterized by the accumulation of organic material resulting from the partial decomposition of vegetation in high-humidity conditions. These environments play a key role in preserving local biodiversity and regulating the quality and quantity of water resources. Furthermore, due to their significant organic carbon storage, they contribute significantly to mitigating global warming. Mapping and monitoring these ecosystems is essential for their conservation, enabling the formulation of public policies to sustainably manage these areas. The objective of this study was to map and monitor the peatlands of Araçuaí (anthropized), Rio Preto (preserved), and their surroundings, located in the Southern Espinhaço Mountains (SdEM). Moreover, identify possible areas of peatlands in this region. To this end, thermal remote sensing was used, with an emphasis on the TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index), considering different spectral vegetation indices, such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), SAVI (Soil-Adjusted Vegetation Index), and ARVI (Atmospherically Resistant Vegetation Index). In addition, the effectiveness of TVDI is associated with environmental and topographic factors in identifying peatland areas. Finally, the relationship between TVDI, organic carbon stock, and water storage in peatlands under hydrological monitoring was analyzed. To map and quantify these areas, images from Landsat 8 and 9 satellites were used, obtained by the OLI (Operational Land Imager) and TIRS (Thermal Infrared Sensor) sensors, from July to September (dry season) in the years 2013 to 2024. Using QGIS software (version 3.16.16), the images were georeferenced and radiometrically normalized, ensuring the standardization of spectral data and allowing the calculation of vegetation indices, land surface temperature, and TVDI. With the peatland areas mapped throughout the evaluation period, comparisons were made between the images, allowing for better distinction and analysis of the peatlands studied. To identify new peatland areas, in addition to TVDI, topographic, humidity, and land cover and land use indices were used, consisting of the application of the Analytic Hierarchy Process (AHP) method, which classified the variables according to their relative importance in the preparation of the map of potential peatland occurrence. To analyze the relationship between TVDI, water storage, and organic carbon in peatlands under hydrological monitoring, regressions were performed between the average TVDI values throughout the time series for each area and the water and organic carbon stored in these regions. The results indicate similarity in vegetation indices in the two monitored peatlands (Araçuaí and Rio Preto), with greater variation in these indices observed in the anthropized peatland (Araçuaí). The same pattern is observed for TVDI calculated with different vegetation indices. Higher land surface temperatures are also observed in the Araçuaí peat bog, which may be a warning sign of anthropogenic activities in this area. The mathematical model generated using the AHP method enabled the identification of areas where peatlands occur. Although the relationship between TVDI, carbon content, and water table was not statistically significant, the results indicate that areas with lower TVDI coincide with regions with higher organic carbon content and greater water retention capacity, characteristics typical of peatlands. In conclusion, the temporal assessment using thermal remote sensing through TVDI revealed that the Rio Preto peat bog remained preserved during the period analyzed, while the Araçuaí peat bog showed signs of degradation in some areas. TVDI, combined with topographic and humidity data, has proven to be an effective tool for mapping and monitoring peatland areas. Finally, TVDI can be a complementary tool in monitoring organic carbon and groundwater in peatlands, provided it is used in conjunction with other environmental variables and field data.