Response of semi-arid vegetation to agricultural drought determined by indices derived from MODIS satellite

Indices based on data from remote sensors play an important role in the characterization, mapping and monitoring of a drought event. Thus, the objective of this study was to monitor the dynamics of agricultural drought, through the response of vegetation, in the semi-arid region that comprises the state of Paraíba, Brazil, through MODIS satellite products applied to the VCI (vegetation condition index), TCI (temperature condition index) and VHI (vegetation health index) indices, and to evaluate the correspondence of VHI index with standardized precipitation index (SPI) and agricultural standardized precipitation index (aSPI). In this study, values of NDVI (normalized difference vegetation index) and LST (land surface temperature) - covering the period between 2010 and 2020 - were used to estimate VCI, TCI and VHI. In addition, the correspondence of VHI with SPI and aSPI was evaluated at the 12-month time scale, conducted using Pearson’s correlation analysis. Characteristics of a stressed vegetation predominated in the study region, due to irregularity of precipitation and high temperatures, confirming the possibility of detection of droughts through VHI, VCI and TCI, and that the indices detected remotely and through local data are strongly correlated in drought detection. RESUMO Os índices baseados em dados de sensores remotos desempenham um papel importante na caracterização, mapeamento e monitoramento de uma seca. Com isso, o objetivo deste estudo foi monitorar a dinâmica da seca agrícola, por meio da resposta da vegetação, na região semiárida que compreende o estado da Paraíba, Brasil, por meio de produtos de satélite MODIS aplicados ao VCI (índice de condição da vegetação), TCI (índice de condição térmica) e VHI (índice de saúde da vegetação). E também, avaliar a correspondência do índice VHI com o índice de precipitação padronizada (SPI) e o índice de precipitação padronizada agrícola (aSPI). Neste trabalho, as climatologias de NDVI (índice de vegetação por diferença normalizada) e LST (temperatura da superfície terrestre) - abrangendo o período entre 2010 e 2020 - foram usadas para estimar VCI, TCI e VHI. Além disso, foi avaliado a correspondência do VHI e o índice padronizado de precipitação (SPI) e índice agrícola de precipitação (aSPI), na escala de tempo de 12 meses, conduzidas usando a análise de correlação de Pearson. Na região de estudo predominaram características de uma vegetação estressada, devido à irregularidade de precipitação e altas temperaturas. Confirmando a possibilidade da detecção das secas através do VHI, VCI e TCI. E que os índices detectados remotamente e através de dados locais estão fortemente correlacionados na detecção de seca.