Publicação
Análise da fenologia do sobreiro e da vegetação herbácea no montado
| Resumo: | Este estudo tem como objetivo analisar a fenologia do sobreiro (Quercus suber L.) e da vegetação herbácea no ecossistema do montado, utilizando metodologias baseadas em dados climáticos e espetrais. A abordagem adotada neste estudo combina o uso do Índice de Estação de Crescimento (Growing Season Index, GSI), um índice bioclimático que projeta o ciclo de crescimento das plantas a partir de variáveis climáticas como a temperatura do ar máxima e média diárias (Tmax e Tmed), fotoperíodo (photoperiod, Pp), défice de pressão de vapor (vapor pressure deficit, VPD) e teor de humidade do solo (soil water content, SWC), com a análise de índices espetrais de vegetação, como o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), MTCI (MERIS Terrestrial Chlorophyll Index), EVI (Enhanced Vegetation Index) e PRI (Photochemical Reflectance Index), obtidos a partir de sensores instalados in situ. Os resultados mostram que, para a vegetação herbácea, o GSI apresenta correlações significativas com todos os índices espetrais, destacando-se o PRI com o maior coeficiente de correlação (r = 0,90). No caso do sobreiro, o GSI apresenta apenas correlações significativas com o NDVI e o PRI, mas as correlações são fracas (r = 0,22 e r = 0,54, respetivamente), sugerindo a necessidade de adaptação do modelo ou a inclusão de outras variáveis climáticas para melhor capturar as variações fenológicas do sobreiro, que são inferiores, comparativamente às variações da vegetação herbácea. Este estudo contribui para o desenvolvimento de ferramentas para a monitorização da fenologia do sobreiro e da vegetação herbácea no ecossistema do montado, utilizando índices bioclimáticos e espectrais, como o GSI. O GSI, ao integrar variáveis climáticas como temperatura, fotoperíodo e teor de humidade do solo, permite prever com maior precisão as fases fenológicas críticas, como o crescimento, maturação e senescência. Estas previsões podem auxiliar na gestão do montado, otimizando a época de extração de cortiça ao identificar períodos ideais de crescimento ativo do sobreiro. Além disso, possibilitam o planeamento adequado do pastoreio ao prever os períodos de maior disponibilidade de vegetação herbácea, contribuindo para um uso mais sustentável dos recursos. Por fim, o GSI pode ser uma ferramenta estratégica para antecipar mudanças fenológicas em resposta às alterações climáticas, permitindo implementar medidas de adaptação mais eficazes. |
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| Autores principais: | Beltrão, Sebastião Gil de Lima Mayer |
| Assunto: | Sobreiro (Quercus suber) vegetação herbácea fenologia growing season index (GSI) índices espetrais de vegetação Cork oak (Quercus suber) herbaceous vegetation phenology spectral vegetation indices |
| Ano: | 2024 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade de Lisboa |
| Idioma: | português |
| Origem: | Repositório da Universidade de Lisboa |
| Resumo: | Este estudo tem como objetivo analisar a fenologia do sobreiro (Quercus suber L.) e da vegetação herbácea no ecossistema do montado, utilizando metodologias baseadas em dados climáticos e espetrais. A abordagem adotada neste estudo combina o uso do Índice de Estação de Crescimento (Growing Season Index, GSI), um índice bioclimático que projeta o ciclo de crescimento das plantas a partir de variáveis climáticas como a temperatura do ar máxima e média diárias (Tmax e Tmed), fotoperíodo (photoperiod, Pp), défice de pressão de vapor (vapor pressure deficit, VPD) e teor de humidade do solo (soil water content, SWC), com a análise de índices espetrais de vegetação, como o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), MTCI (MERIS Terrestrial Chlorophyll Index), EVI (Enhanced Vegetation Index) e PRI (Photochemical Reflectance Index), obtidos a partir de sensores instalados in situ. Os resultados mostram que, para a vegetação herbácea, o GSI apresenta correlações significativas com todos os índices espetrais, destacando-se o PRI com o maior coeficiente de correlação (r = 0,90). No caso do sobreiro, o GSI apresenta apenas correlações significativas com o NDVI e o PRI, mas as correlações são fracas (r = 0,22 e r = 0,54, respetivamente), sugerindo a necessidade de adaptação do modelo ou a inclusão de outras variáveis climáticas para melhor capturar as variações fenológicas do sobreiro, que são inferiores, comparativamente às variações da vegetação herbácea. Este estudo contribui para o desenvolvimento de ferramentas para a monitorização da fenologia do sobreiro e da vegetação herbácea no ecossistema do montado, utilizando índices bioclimáticos e espectrais, como o GSI. O GSI, ao integrar variáveis climáticas como temperatura, fotoperíodo e teor de humidade do solo, permite prever com maior precisão as fases fenológicas críticas, como o crescimento, maturação e senescência. Estas previsões podem auxiliar na gestão do montado, otimizando a época de extração de cortiça ao identificar períodos ideais de crescimento ativo do sobreiro. Além disso, possibilitam o planeamento adequado do pastoreio ao prever os períodos de maior disponibilidade de vegetação herbácea, contribuindo para um uso mais sustentável dos recursos. Por fim, o GSI pode ser uma ferramenta estratégica para antecipar mudanças fenológicas em resposta às alterações climáticas, permitindo implementar medidas de adaptação mais eficazes. |
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