VIABILIDADE DE USO DO HISTÓRICO DE IMAGENS LANDSAT 5 NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO CURU

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1 VIABILIDADE DE USO DO HISTÓRICO DE IMAGENS LANDSAT 5 NA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO CURU Ana Karolyne Oliveira Viana 1, Maria Gina Torres Sena 2, Éder Ramon Feitoza Ledo 3, Erich Celestino Braga Pereira 3, Fernando Bezerra Lopes 4 RESUMO: Neste artigo, propomos analisar de forma qualitativa e quantitativa a disponibilidade de imagens do sensor Thematic Mapper, ao longo de uma série temporal, de 1984 a 2011, em área que abrange os principais reservatórios da bacia do Rio Curu. A avaliação foi feita através da observação de todas as imagens da Divisão de Geração de Imagens (DGI) disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), na órbita 217 e ponto 64. As imagens foram qualificadas de acordo com a presença ou ausência de cobertura de nuvens e de problemas técnicos. Foi observado que há uma alta incidência de nuvens na área de estudo, afetando negativamente a qualidade das imagens. Entre os meses de maio a outubro é o período em que há menor interferência de nuvens na qualidade das imagens do Landsat 5, sendo o melhor espaço de tempo para encontrar maior número de imagens na condição parcialmente utilizável ou melhor. PALAVRAS-CHAVE: cobertura de nuvens, sensoriamento remoto óptico, série temporal FEASIBILITY OF USING THE LANDSAT 5 IMAGE HISTORY IN THE WATERSHED OF THE CURU RIVER ABSTRACT: In this paper, we propose to analyse qualitatively and quantitatively the availability of sensor images from Thematic Mapper, over a time series, from 1984 to 2011, in area that covers the main reservoirs of the Curu River watershed. The evaluation was done through the observation of all Image Generation Division (DGI) images provided by the National Institute for Space Research (INPE), in orbit 217 and point 64. The images were qualified according to the presence or absence of cloud cover and technical problems. It was observed that there is high occurrence of clouds in the study area, negatively affecting the images quality. Between May and October is the period that there is lower interference of clouds in the Landsat 5 images quality, being the best period to find more number of images at the condition partially usable or better. KEYWORDS: cloud coverage, optical remote sensing, time series INTRODUÇÃO Os dados Landsat são amplamente utilizados no sensoriamento remoto devido a sua resolução espacial medianamente boa, calibração radiométrica precisa, elevada precisão geométrica e um longo banco de imagens históricas. A política de acesso gratuito dos dados 1 Graduando em Agronomia, Depto de Engenharia Agrícola, UFC, Fortaleza, CE. 2 Graduanda em Agronomia, Depto de Engenharia Agrícola, UFC, Campus do PICI, Bloco Caixa Postal CEP: , Fortaleza, CE. Fone ginasenaa@gmail.com. 3 Doutorando em Engenharia Agrícola, Depto de Engenharia Agrícola, UFC, Fortaleza, CE. 4 Mestrando em Engenharia Agrícola, Depto de Engenharia Agrícola, UFC, Fortaleza, CE. 5 Prof. Doutor, Depto de Engenharia Agrícola, UFC, Fortaleza, CE.

2 Landsat tornou ainda mais populares e revolucionou completamente a utilização de dados remotos no estudo da superfície terrestre (Zhu & Woodcock, 2014). No uso do sensoriamento remoto óptico orbital, porém, é inevitável contornar a ocorrência de neblina, fumaça, poeira, nuvens e sombras de nuvens, que são obstáculos instransponíveis para a radiação eletromagnética nas regiões do visível e infravermelho próximo, causando sérias interferências em imagens da superfície do terreno, degradando a resposta radiométrica ou provocando a completa oclusão de feições, reduzindo a área útil da imagem (Polidorio et al., 2006). A cobertura de nuvens é uma questão a ser analisada com anterioridade em qualquer trabalho que utilize dados de sensoriamento remoto óptico passivo, o que pode implicar na descontinuidade temporal na obtenção dos dados. Assim se objetiva realizar uma análise quantitativa e qualitativa da disponibilidade de imagens do sensor Thematic Mapper (TM), ao longo de uma série temporal, de 1984 a 2011, em área que abrange os principais reservatórios da bacia do Rio Curu. MATERIALE MÉTODOS A área de estudo se baliza nos três principais reservatórios da bacia do Rio Curu (Figura 1), a barragem Pereira de Miranda, do Açude Pentecoste, a barragem do Açude General Sampaio e a barragem do Açude Caxitoré. O Açude Pentecoste, maior dos três, barra o Rio Canindé e possui uma capacidade de m³, controlando uma bacia hidrográfica de km². O Açude General Sampaio, barra o Rio Curu, alcançando capacidade máxima de acúmulo de m³ e sua bacia hidrográfica cobre uma área de km². O Açude Caxitoré possui um volume de acumulação máximo de m³ e sua bacia hidrográfica km². Os três reservatórios foram construídos pelo DNOCS e tem como principais finalidades a regularização do rio Curu, irrigação de terras a jusante, e a prática da piscicultura (COGERH, 2018). Para avaliar a disponibilidade de imagens Landsat 5, foram observadas todas as imagens disponíveis no catálogo de imagens da Divisão de Geração de Imagens (DGI) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), na órbita 217 e ponto 64. Requisitando o download e realizando a análise das imagens no software QGIS, montando a composição de colorido normal (RGB).

3 Figura 1. Localização do grid de cenas das imagens Landsat por orbita e ponto sobre o território do estado do Ceará, com destaque da localização da orbita/ponto 217/63 e os três principais reservatórios da Bacia do Rio Curu. Para avaliar a disponibilidade de imagens Landsat 5, foram observadas todas as imagens disponíveis no catálogo de imagens da Divisão de Geração de Imagens (DGI) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), na órbita 217 e ponto 64. Requisitando o download e realizando a análise das imagens no software QGIS, montando a composição de colorido normal (RGB). O Landsat 5, o quinto satélite do programa Landsat da NASA, foi lançado em 1984 e gerenciado pela USGS (Serviço Geológico dos Estados Unidos), utiliza um sensor TM que possui sete bandas, e revisita a mesma área a cada 16 dias, uma cena inteira do satélite representa uma área de 185x185 km, a resolução espacial das imagens nas bandas 1, 2, 3, 4, 5 e 7 é de 30 m, para banda 6 é de 120 m, registrando os dados com uma resolução radiométrica de 8 bits. Em 2012 a USGS anunciou o fim de sua operação por problemas técnicos (INPE, 2018). A avaliação das imagens foi realizada de forma qualitativa levando-se em conta os aspectos como cobertura de nuvens da imagem e qualidade da gravação da imagem, agrupados em sete classes, como apresentado na Figura 2. A partir dessa classificação, foi calculada a quantidade de imagens na condição parcialmente utilizável ou melhor para cada mês do ano.

4 Figura 2. Exemplos da classificação empregada nas imagens do satélite Landsat 5: (A) sem utilidade por cobertura de nuvens; (B) sem utilidade por cobertura de nuvens e por problemas técnicos; (C) útil com presença de nuvens e névoa; (D) útil com problemas técnicos; (E) útil com nuvens, névoa e problema técnico; (F) útil com pouca presença de nuvens e névoa; (G) totalmente utilizável RESULTADOS E DISCUSSÃO Avaliando os resultados da Tabela 1 observa-se que a área de estudo possui alta incidência de nuvens, o que afeta negativamente a qualidade das imagens. As porcentagens de imagens sem utilidade por interferência de nuvens no período de estudo foi de 82% para o açude Caxitoré, 75% para o açude Pentecoste e 79% para o açude General Sampaio, enquanto em relação à inutilidade da Cena Inteira a interferência das nuvens é de 87% do total de imagens disponíveis. Tabela 1. Número de imagens do satélite Landsat 5 disponíveis entre os anos de 1984 e 2011, avaliados de acordo com a classificação proposta Imagens Cena Inteira Não encontrada no catálogo 277 Açude Caxitoré Pentecoste G. Sampaio Encontrada no catálogo Sem utilidade, pela cobertura de nuvens Sem utilidade: nuvens e problema técnico Útil com presença de nuvens e névoa Útil com problema técnico Útil com nuvens, névoa e problema técnico Útil com pouca presença de nuvens e névoa Totalmente utilizável Total 351 Diferentes trabalhos apresentam a incidência de nuvens sobre a superfície terrestre, com interferência que atinge 58% (Rossow & Schiffer, 1999) e 66% (Zhang et al., 2004), valores

5 esses menores as porcentagens observadas nesse trabalho. Sugawara et al. (2008) ao estudar a viabilidade do uso de imagens Landsat, constatou que 57% das imagens não podem ser aproveitadas por presença de nuvens. A Figura 3 apresenta a relação entre o número de imagens parcialmente utilizáveis e o total de imagens disponíveis em cada mês do ano. Figura 3. Número de imagens disponíveis comparadas com o número de imagens na condição parcialmente utilizável ou melhor (Classificação C, D, E, F ou G) para a cena inteira e para a área do Açudes Caxitoré, Pentecoste e General Sampaio A menor disponibilidade de imagens entre os meses de novembro e abril possui relação com a Zona de Convergência Intertropical (ZCIT). A ZCIT é a principal fonte indutora de precipitação para a área de estudo, representando uma região de baixa pressão onde os ventos Alísios do Hemisfério Norte e do Sul se encontram (Coutinho et al., 2017). A ZCIT possui localização variável entre o 12º Norte e 4º Sul. No mês de março, essa fonte indutora localizase em sua posição mais ao Sul (4º Sul) no Nordeste Setentrional Brasileiro (dependendo das condições de temperatura do hemisfério Norte) (FUNCEME, 2018). O deslocamento da ZCIT do Hemisfério Norte para o Sul ocorre a partir de setembro. Assim, observa-se na Figura 3 uma redução nas imagens disponíveis para o processamento pela maior interferência das nuvens a partir do mês novembro a maio, fim da estação chuvosa na área de estudo e deslocamento da ZCIT para o Hemisfério Norte. Os resultados apresentados na Figura 3 permite dividir a disponibilidade de uso imagens em duas categorias: a) Meses com uma maior disponibilidade de imagens, entre maio e outubro; b) Meses com uma menor disponibilidade de imagens para processamento, entre novembro e abril.

6 CONCLUSÕES Existe uma elevada interferência de nuvens na qualidade das imagens Landsat 5 durante o ano inteiro na Bacia do Rio Curu. Entre os meses de maio a outubro é o período onde esse efeito é menor, e consequentemente o melhor espaço de tempo para encontrar um maior número de imagens na condição parcialmente utilizável, ou melhor. REFERENCIAS COUTINHO, M. D. L.; COSTA, M. S.; GOMES, A. C. S.; MORAIS, M. D. C.; JACONTO, L. V.; LIMA, K. C. Estudo de caso: evento extremo no estado do Ceará entre os dias 03 e 04 de janeiro de Revista Brasileira de Climatologia, v. 20, p , COGERH. Portal Hidrologico do Ceará. Disponível em: < Acesso em: 27 jan FUNCEME. Fundação Cearense da Meteorologia e recursos hídricos. Disponível em: < Acesso em: 30 jan INPE. Divisão de Geração de Imagens: Os satélites LANDSAT 5 e 7. Disponível em: < Acesso em: 19 fev POLIDORIO, A. M. et al. Detecção E Discriminação De Sombras, Nuvens E Corpos D Água Em Imagens De Sensoriamento Remoto. Revista Brasileira de Cartografia, v. 58, n. 3, p , ROSSOW, W. B.; SCHIFFER, R. A. Advances in understanding clouds from ISCCP. Bulletin of the American Meteorological Society, v. 80, n. 11, p , SUGAWARA, L. M.; RUDORFF, B. F. T.; ADAMI, M. Viabilidade de uso de imagens do Landsat em mapeamento de área cultivada com soja no Estado do Paraná. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v. 43, n. 12, p , ZHU, Z.; WOODCOCK, C. E. Automated cloud, cloud shadow, and snow detection in multitemporal Landsat data: An algorithm designed specifically for monitoring land cover change. Remote Sensing of Environment, v. 152, p , 2014.