Atualmente tem ocorrido uma maior preocupação com a relação entre o ser humano e a natureza. Os desafios para que essa relação seja mais sustentável têm sido apontados. Juntamente com essa crescente necessidade e preocupação ambiental, as geotecnologias aparecem como forte aliadas, especialmente na geração de dados mais acurados e atualizados, para auxiliar em tarefas tais como o manejo e o planejamento ambiental em processos de exploração de um determinado bioma. Nesse contexto, esse estudo buscou analisar o comportamento fenológico de fitofisionomias do Cerrado (Estação Ecológica de Pirapitinga - MG) com o uso de séries temporais de NDVI e temperatura de superfície, determinados a partir de imagens digitais, obtidas com o sensor Landsat 5/TM. Para tanto, foi realizado um estudo com as duas séries temporais, analisando as variáveis intrínsecas, tais como tendência, sazonalidade, previsão e cointegração. A previsão da série NDVI apresentou um erro padrão inferior a 0,079, o que representa uma informação de qualidade acerca da fitofisionomia analisada em um tempo futuro. É um dado muito importante, tendo em vista que atualmente o Cerrado sofre com um acelerado processo de degradação. Portanto, é uma informação útil em processos de recuperação, manejo e gestão de áreas degradadas.
Currently has been a growing concern about the relationship between humans and nature. The challenges to making this relationship more sustainable have been pointed out. Together with this growing need and concern environmental, geotechnologies appear as strong allies, especially in the generation of more accurate and updated data to assist in tasks such as environmental management and planning in the processes of exploration of a given biome. In this context, this study aimed to analyze the phenological behavior of Cerrado phytophysiognomies (Pirapitinga Ecological Station - MG) with the use of time series of NDVI and surface temperature determined from digital images, obtained with the Landsat 5-TM sensor. For this, a study was carried out with the two time series, analyzing the intrinsic variables, such as trend, seasonality, prediction and cointegration. The prediction of the NDVI series presented a standard error lower than 0.079, which represents a quality information about the phytophysiognomy analyzed at a future time. This is a very important fact, given that currently the Cerrado suffers from an accelerated process of degradation. Therefore, it is useful information in processes of recovery, maneuver and management of degraded areas.
