COMPARING GROUND-BASED AND REMOTE SENSING METHODS TO ASSESS PHENOLOGICAL PATTERNS ALONG A SUCCESSIONAL GRADIENT IN A TROPICAL DRY FOREST

7 Introduction . 8 Material and methods . 11 Study area Phenological data NDVI data Climatic Data Statistical Analysis Results . 14 Discussion . 16 Conclusions . 20 Bibliography . 21 Resumo Comparando os métodos de fenologia tradicional e por satélite para avaliar padrões fenológicos vegetativos ao longo de um gradiente sucessional de uma floresta tropical seca Corrêa-Santos, Joselândio Ms. Ciências Biológicas. Universidade Estadual de Montes Claros. Março, 2016. Orientador: Dr. Mário Marcos Espírito Santo O índice vegetacional por diferença normalizada (NDVI) é uma das recentes ferramentas utilizadas em estudos florestais e de fenologia, mas existem algumas limitações para seu uso, por isso observações in loco são ainda necessárias para extrapolação e calibração das medidas via satélites e sensores proximos a superefícies. Nesse estudo tivemos as seguintes perguntas: 1) Quais os fatores climáticos moldam os padrôes fenológicos? 2) Existe diferença na fenologia entre anos? 3) O estágio sucessional afeta o padrão fenológico? e 4) quão consistente, entre si, são os padrões fenológicos feitos por satélite e por observaçãoes diretas? O estudo foi realizados em uma floresta tropical seca (FTS) no Parque Estadual da Mata Seca (PEMS), Manga-MG, Brasil. Nós criamos dois transectos em cada uma das 6 parcelas nos 3 estágios sucessionais: inicial, intermediário e tardio, onde quantificamos a fenologia vegetativa usando o método de Fournier (MF). Obtivemos os valores de NDVI diretamente do site da NASA de forma gratuita. Correlacionamos esses parametros com a temperatura média e mínima (°C), umidade relativa (%), e precipitação (mm). Usamos modelos lineares generalizados (GLM’s) e estatística circular para testar as outras hipóteses. As folhas tiveram uma produção massiva em outubro e novembro em todos os estágios. O pico de folhas foi em dezembro e janeiro, em ambos métodos. Todas as variavíes climáticas foram positivamente correlacionadas com os dois índices, sendo que a temperatura mínima teve maiores valores de correlção em todos os casos. Poucas e diferencas pontuais foram observadas entre os estágios. Para o NDVI, não hove diferença entre anos ou estágios. Os valores de NDVI e MF foram muito relacionados entre si, e o coeficiente preditivo aumentou com o avanço da sucessão ecológica. A temperatura pode afetar a fotossíntese e as menores temperaturas podem indicar o inicios do período seco do ano. Assim, plantas são evolutivamente condicionadas a produzir folhas no início das chuvas. Por isso, houve uma forte sincronização de brotamento sobrepujando efeitos do estágio sucessional ou grupo funcional. Assim concluímos que o NDVI é menos sensível a mudanças que o MF. Além do mais o padrão fenológico em FTS não é tão óbvio quanto se supõe ser, e pequenas mudanças na temperatura, chuvas e idade da floresta podem afetar esse padrão. Além disso, observações diretas são mais sensíveis a mudanças que ocorrem na floresta, e é mais inidcada em casos onde características individuais são importantes. Enquanto que o NDVI é mais barato e possui uma cobertura ilimitada de área alvo. Palavras-chave: Florestas Sazonais Secas; Sucessão Secundária; Imagens Satélite; Índice de Fournier; Dinâmica Foliar . Abstract Comparing ground-based and remote sensing methods to assess vegetative phenological patterns along a successional gradient in a tropical dry forest Corrêa-Santos, Joselândio Ms. Ciências Biológicas. Universidade Estadual de Montes Claros. March, 2016. Advisor: Dr. Mário Marcos Espírito SantoComparing ground-based and remote sensing methods to assess vegetative phenological patterns along a successional gradient in a tropical dry forest Corrêa-Santos, Joselândio Ms. Ciências Biológicas. Universidade Estadual de Montes Claros. March, 2016. Advisor: Dr. Mário Marcos Espírito Santo The Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) is one of recent tool to forestry and phenological studies, but it still has some limitations in use, because of it observation of plants in situ are still essential for interpolation and calibration of satellite and near-ground measurements. We intend to answer the following questions: (1) What climatic factors drive vegetative phenological patterns? 2) Are there differences in the vegetative phenology between years? 3) Are there difference in the vegetative phenology between successional stages? and 4) How consistent are the phenological patterns detected by ground observations and satellite imagery? The study are was a tropical dry forest (TDF) in Mata Seca State Park (MSSP), MangaMG, Brazil. We delimited two transects in each six plot in the three successional stages early, intermediate and late, where we used to quantify vegetative phenology using the Fournier Index (FI). We obtained NDVI values for free in the NASA website. We correlated the average and minimum temperature (°C) and relative humidity (%), and rainfall (mm). We used generalized linear model and circular statistics to test the others hypothesis. Leaves had massive production in October and November in all stages. The maximum of greenness reach in December and January, for FI and NDVI. All climatic variables were significant and positively correlated with both methods. The minimum temperature showed the highest correlation with both phenological variables. A few and punctual differences were observed between successional stages. For NDVI, there were no difference between stages or years. The NDVI and Fournier Index were strongly correlated for all successional stages and the relation coefficient increased along the successional gradient. The temperature can affect the photosynthetic metabolism and lower temperatures could indicate the onset of the dry season. Thus, plants are evolutionarily conditioned to sprout out their leaves with the first clues of the beginning of the rainy season. For this reason, there is a massive synchronization of leaf production that is independent of the successional stage or functional group. The NDVI is less sensitive than ground-based method. The vegetative phenological pattern of TDF’s are not so obvious as it supposed to be, it can be affected changes in temperature, rainfall and the age of the forest. Direct observations of the plants crown are more sensible to alterations in the forest dynamics, and it would be useful when individual characteristics are important for the study. On the other hand, NDVI are costless, and it possible to cover almost an unlimited area of interest.