MAPEAMENTO DA SUPERFÍCIE DE NEVE NA CORDILHEIRA DARWIN ATRAVÉS DE IMAGENS DE SATÉLITE ÓTICAS E SUA RELAÇÃO COM DADOS CLIMÁTICOS (2005-2016)

• Published in: Revista Brasileira de Cartografia
• Main Authors: Rojas-Zamorano, César Alonso, Bayer Maier, Eder Leandro, Arigony-Neto, Jorge, de Almeida Espinoza, Jean Marcel, Jaña, Ricardo, Gonzalez, Inti
• Format: Article in Journal/Newspaper
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Uberlândia 2017
• Subjects: Austral; Torna; Antártica
• Online Access: https://seer.ufu.br/index.php/revistabrasileiracartografia/article/view/44332; https://doi.org/10.14393/rbcv69n4-44332

A caracterização da superfície de neve é indispensável para compreender a dinâmica da Criosfera na patagônia austral do Chile, e torna-se mais importante quando consideramos que esta é uma área de difícil acesso devido às condições geográficas e climáticas extremas. Através do processamento de imagens orbitais dos sensores TM e OLI/TIRS presentes nos satélites Landsat 5 e 8, respectivamente, e a sua posterior classificação através do algoritmo de Classificação Supervisionada de Máxima Verossimilhança (CSMV) e da aplicação de threshold sobre o índice de Neve por Diferença Normalizada (NDSI), foram obtidas imagens binárias com as classes 1 (neve) e 0 (não-neve). Essas imagens foram vetorizadas e, então, calculadas as áreas correspondentes à superfície de neve em quilômetros-quadrados (km2). Esses resultados foram analisados e relacionados com dados climáticos de reanálise para as variáveis meteorológicas de temperatura e precipitação, obtendo um padrão de comportamento climático para cordilheira Darwin na última década. Os resultados mostram uma importante diminuição da superfície de neve, próxima a 50%, entre junho de 2005 e junho de 2016. A variabilidade climática, devida a ocorrência do El Niño durante 2015 e 2016, e a diminuição da influência da Oscilação Antártica sobre a região afetou diretamente a superfície de neve no setor ocidental da cordilheira Darwin. Finalmente, a classificação por NDSI foi mais precisa na diferenciação entre neve e nuvens, enquanto que o em termos de quantidade de superfície de neve calculada tanto o NDSI quanto a CSMV mostraram resultados próximos.