Abstract Conservation units are specially protected territorial spaces whose primary goals are to preserve biodiversity and natural resources. Thus, this paper aims to investigate the spatial-temporal dynamics of land-use and land-cover classes and hotspots in a conservation unit in the Caatinga region. We assessed land-use and land-cover classes based on Mapbiomas’s data from 2002 to 2021. Then, we analyzed the hot spots made available by Programa Queimadas database, for the rainy and dry seasons, as well as data recorded on a yearly basis between 2002 and 2021. The class of agricultural activities in the buffer zone has increased; changes in the hotspots’ distribution pattern were observed, such as displacement from the Park’s central area towards the buffer zone’s. Furthermore, 12 hotspots tended to increase in the dry season, over the 20-year assessment process. Insights into the growth of agriculture and changing hotspot patterns assist in creating more effective conservation strategies.

Resumo Esse estudo buscou identificar as zonas homogêneas de precipitação anual, o regime e tendências locais de precipitação anual em Pernambuco. Para tanto, foram obtidos os acumulados anuais e sazonais a partir da precipitação mensal de 45 postos pluviométricos em Pernambuco, durante 1987 a 2019. Obteve-se a zonas homogêneas de precipitação baseado na distância euclidiana e critério de Ward. Com as zonas formadas, obteve-se o valor médio anual da zona e feito uma análise da estatística descritiva, análise do regime de precipitação com índice de Anomalia de Chuva e análise de tendência temporal das zonas com teste de Mann-Kendall. Os resultados demonstraram a formação de 3 zonas: 1 (semiárido), 2 (transição) e 3 (litoral), com valores médios de precipitação anual de 562, 1032 e 1812 mm ano-1, respectivamente. O regime de precipitação em zonas homogêneas identificou predomínio de anos secos, nos quais, no período de 1987 a 2019, as zonas 1, 2 e 3 apresentaram 18, 17 e 15 anos considerados secos, respectivamente. Enquanto análise de tendência verificou uma diminuição de precipitação anual na ordem de 48,7 mm para zona 1; 13,2 mm para zona 2 e 204,4 mm na zona 3, mas com estatística não significativa. A análise da sazonalidade demonstrou que a Zona 1 apresentou tendência negativa na primavera (SON) e positiva na Zona 2 no verão (DJF), indicando mudanças na sazonalidade da precipitação.

Abstract This study aimed to identify the homogeneous zones, the regimes, and the local trends for annual and seasonal rainfall in the state of Pernambuco, Brazil. We collected seasonal and annual data on monthly rainfall from 45 weather stations in Pernambuco from 1987 to 2019. The data were organized yearly to identify the homogeneous rainfall zones based on Euclidean distance and Ward's coefficient. The mean annual value of each zone was calculated and the data were subjected to descriptive statistics analysis, analysis of rainfall regime with the Rain Anomaly Index, and time trend analysis using the Mann-Kendall method. The results show three homogeneous rainfall zones: 1 (semiarid), 2 (transition), and 3 (coastal), with mean values for annual rainfall of 562, 1032, and 1812 mm year-1, respectively. The precipitation regime showed the predominance of dry years as zones 1, 2, and 3 exhibited dry periods of 18, 17, and 15 years, respectively. Time trend analysis revealed a decrease in annual rainfall of 48.7 mm for Zone 1, 13.2 mm for Zone 2, and 204.4 mm for Zone 3, without statistical significance. Seasonal analysis demonstrated that Zone 1 presented a negative trend in the spring and a positive trend in Zone 2 in the summer, indicating changes in the rain seasonality.

Resumo A disponibilidade de imagens de satélites em diferentes resoluções espacial, temporal, radiométrica e espectral estão sendo empregadas para monitorar grandes áreas dos diversos biomas existentes no mundo. O monitoramento por imagens orbitais possibilita detectar, analisar e inferir sobre alterações da superfície da Terra provocadas por processos naturais ou antrópicos. Objetivou-se com o presente estudo monitorar e analisar a evolução espacial e temporal na ocupação e uso da terra no Município de Petrolina, Pernambuco, Brasil, utilizando-se dados de superfície e imagens do Landsat-8, para os anos de 2013 a 2015. Técnicas de sensoriamento remoto foram utilizadas para estimar o índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), albedo da superfície (α) e índice de Desvio Padrão Móvel (MDSI). A técnica de detecção de mudança e a classificação por árvore de decisão baseadas em regras predefinidas no NDVI, albedo e MDSI foram aplicadas para inferir sobre ocupação e uso da terra. Os resultados mostraram que os índices de vegetação e as técnicas de monitoramento da degradação e detecção de mudanças identificaram satisfatoriamente o comportamento da vegetação circundante no Município de Petrolina, destacando-se como indicadores de áreas em processo de degradação no semiárido. Conclui-se que a técnica de detecção de mudança e classificação por árvore de decisão foram eficientes na identificação de áreas antropizadas durante o período de estudo.

Abstract The availability of satellite images at different spatial, temporal, radiometric and spectral resolutions is being used to monitor large areas of the various biomes in the world. The orbital image monitoring allows to detect, analyze and infer about changes in the surface of the Earth caused by natural or anthropic processes. The objective of this study was to monitor and analyze spatial and temporal evolution in land use and occupation in the Municipality of Petrolina, Pernambuco, Brazil, using surface data and Landsat-8 images for the years 2013 to 2015. Remote sensing techniques were used to estimate Normalized Difference Vegetation Index (NDVI), surface albedo (α) and Mobile Standard Deviation Index (MDSI). The technique of detection of change and the classification by decision tree based in predefined rules in the NDVI, MSDI and surface albedo were applied to infer about occupation and land use. The results showed that the vegetations indexes and degradation monitoring and change detection techniques satisfactorily identified the behavior of the surrounding vegetation in the Municipality of Petrolina, highlighting the indicators of degraded areas in the semiarid region. It was concluded that the technique of detection of change and classification by decision tree were efficient in the identification of anthropic areas during the three years studied.