O estudo da umidade do solo é fundamental não só para a determinação da resiliência de ecossistemas
e sua recuperação, mas também na modelagem da relação água-vegetação-atmosfera. Na aquisição
dessas informações o sensoriamento remoto perfaz uma ferramenta importante e de potencial adequado
para monitoramento e mapeamento. Visando à espacialização de Ãndices relacionados à umidade,
vários métodos têm sido propostos, embora sua aplicação ainda seja limitada. Neste trabalho se aplicou
o modelo de Ãndice de umidade do solo (IUS) cujos objetivos foram: espacializar o IUS, estabelecer graus
de desertificação, delimitar a área em processo de desertificação e verificar possÃveis relações do IUS
com parâmetros de água no solo. Na aplicação deste modelo se utilizaram, como dados de entrada, o
NDVI (Ãndice de vegetação da diferença normalizada) e a LST (temperatura da superfÃcie) e se observou
que o IUS representado pela média dos valores desses Ãndices pode ser empregado na determinação do
grau de degradação da superfÃcie e para gerar classificação legendada, discriminando vários nÃveis de
degradação ambiental. Constatou-se também que não houve relação direta do IUS com parâmetros
fÃsicos de retenção de umidade do solo. Desta forma, o sensoriamento remoto mostrou ser uma ferramenta
significativa na avaliação de Ãndices de umidade do solo em áreas degradadas tal como para delinear a
dinâmica de borda em núcleo de desertificação.
The study of soil moisture is important in determining the resilience of ecosystems and their recovery, as
well as in the modeling of water-vegetation-atmosphere relationship. Remote sensing is an important tool
for the acquisition, mapping and monitoring soil moisture through the surface temperature and vegetation
indices. For the soil moisture content assessment, several methods have been proposed, however its
application is still limited. In this work the soil moisture index (SMI) was applied and modeled with the
objectives: to establish and delineate areas with different levels of desertification through SMI mapping
and to map the dynamic of border, as well as to verify possible relationships betweem SMI and soil water
parameters. In the application of this model as input data was used: NDVI (normalized difference vegetation
index) and LST (land surface temperature). It was observed that SMI accessed by the average of the SMI
derived by NDVI and LST can be used in the determination of soil surface degradation and in the
production of maps showing different levels of this degradation. It was also verified, that there was no
direct relationship between SMI and physical parameters of soil moisture content. Remote sensing
showed to be an important tool in the evaluation of soil moisture indices in degraded areas and to
delineate the border effect in this desertification nucleus.
