DEGRADAÇÃO AMBIENTAL/ DESERTIFICAÇÃO NA REGIÃO DE CANINDÉ- CE: ANÁLISE E MAPEAMENTO ESPECTRO-TEMPORAL A PARTIR DE IMAGENS LANDSAT

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1 DEGRADAÇÃO AMBIENTAL/ DESERTIFICAÇÃO NA REGIÃO DE CANINDÉ- CE: ANÁLISE E MAPEAMENTO ESPECTRO-TEMPORAL A PARTIR DE IMAGENS LANDSAT Antônia Elisangela Ximenes Aguiar UECE¹ Ícaro de Paiva Oliveira UECE ² Maria Lúcia Brito da Cruz UECE ³ ¹Universidade Estadual do Ceará UECE Avenida Parajana, N 1700 elisximenes@gmail.com ²Universidade Estadual do Ceará UECE Avenida Parajana, N 1700 icaro256@gmail.com ³Universidade Estadual do Ceará UECE Avenida Parajana, N 1700 mlbcruz@gmail.com RESUMO Este trabalho tem como principal objetivo analisar e mapear em uma pequena porção do semi-árido cearense, mais especificamente o município de Canindé, os processos de degradação/desertificatórios, utilizando-se das tecnologias proporcionadas pelo Sensoriamento Remoto, através do processamento digital de imagens em séries temporais e multiespectrais. A análise das imagens foi realizada usando a técnica de NDVI (Índice de Vegetação com Diferença Normalizada), feita no ambiente Arcgis 9.2, que calcula através de operações aritméticas, as mudanças na cobertura vegetal da região, levando em consideração a reflectância, emitância, albedo e outras variáveis que interferem de forma direta ou indireta no processamento digital das imagens. No trabalho foi considerado o índice de aridez da área de Canindé, que demonstra a realidade climática a que a área estudada está submetida, possibilitando dessa forma uma avaliação no quadro de degradação ambiental que se estabeleceu na região, dando subsídios à tomada de decisões. Palavras- chaves: degradação, NDVI, imagens espectro-temporais e desertificação. 1

2 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes ABSTRACT This work has as main objective to analyze and map on a small portion of the semiarid region of Ceará, specifically the city of Canindé, the processes of degradation / desertificatórios, using technology provided by Remote Sensing, by processing digital images series and multispectral. Image analysis was performed using the technique of NDVI (Vegetation Index Normalized Difference with), made the environment Arcgis 9.2, which is calculated using arithmetical operations, changes in vegetation cover in the region, taking into account the reflectance, emittance, albedo and other variables that affect directly or indirectly in the processing of digital images. No work was considered the index of aridity of the area of Canindé, which demonstrates the fact that the climate study area is subjected, thus enabling an assessment as part of environmental degradation that was established in the region, providing subsidies for decision making. Keywords: degradation, NDVI images spectro-temporal and desertification. 1- INTRODUÇÃO Esta pesquisa visa à identificação e localização dos processos de degradação ambiental decorrentes no município de Canindé (figura 1), localizado na Microrregião dos Sertões, com base nos produtos gerados pelo Sensoriamento Remoto viabilizando o estudo proposto. A degradação ambiental pode ser vista como um dos resultados da pressão excessiva sobre os recursos naturais, e envolve componentes temporais e espaciais, podendo resultar na redução da produtividade de biomassa e da biodiversidade, em mudanças na qualidade e disponibilidade de água e na diminuição da viabilidade econômica. Um dos grandes desafios da atualidade está relacionado à conservação ambiental, extrair da natureza os seus recursos, sem explorá-la para além da sua capacidade de regeneração. Motivados por essa preocupação e com base nos produtos de sensoriamento remoto tornaram-se relevante alternativa, para dar suporte a esses estudos. Os Sistemas de Informação Geográfica (SIG) permitem a criação de banco de dados georreferenciados, possibilitam a integração de dados de diferentes fontes e permitem a realização de complexas análises (Andrade, 2001). A Implantação de SIG para 2

3 estudos ambientais possibilita a geração de informações, servindo de suporte para tomada de decisões relacionadas ao planejamento de ações e de seu manejo. A importância do Sensoriamento Remoto como ferramenta para avaliar os processos de desertificação fica mais evidente, quando se verifica que um dos quatro indicadores recomendados pela ONU para avaliar o problema é o NDVI (Índice de Vegetação da Diferença Normalizada), derivado de imagens de satélites, pelo fato da redução da fitomassa da caatinga ser um indicador de desertificação. A cobertura vegetal é um componente de grande relevância para o equilíbrio ambiental, uma vez que garante a proteção dos solos contra a erosão e a recarga dos lençóis freáticos. A retirada da vegetação pode causar sérios impactos ao ambiente como: Assoreamento dos rios, diminuição do volume hídrico, elevação da temperatura entre outros. A utilização das técnicas e produtos do sensoriamento remoto vem se tornando algo cada vez mais freqüente em diversas áreas de pesquisa. No caso da cobertura vegetal, a detecção de mudanças na sua fitomassa pode ser determinada por meio de métodos como a diferença do NDVI (Índice de Vegetação com Diferença Normativa), a partir de datas diferentes; este método contribui de forma eficiente e eficaz para análises que contemplam a cobertura vegetal. O presente trabalho tem como objetivo geral detectar mudanças na fitomassa da caatinga no município de Canindé, através das mudanças espectrais (NDVI), utilizando dados do TM/LANDSAT em ambiente Arcgis 9.2. O trabalho consistirá mais especificamente em quantificar e mapear as áreas alteradas da cobertura vegetal e por fim gerar um mapa final contendo a distribuição espacial das mudanças ocorridas na região. 2- CONCEITUAÇÃO TEÓRICA A vegetação tem uma assinatura espectral especifica quando comparada a maioria dos alvos terrestres, assim, vários estudos relacionados à identificação e mapeamento da vegetação têm se baseado na premissa de contraste espectral entre a reflectância da vegetação e os outros alvos da cena. A combinação entre a reflectância da vegetação nas faixas espectrais do vermelho e do infravermelho próximo, tem sido denominada de Índice de Vegetação por diferença normalizada (NDVI). Utilizando as informações contidas na reflectância das folhas da cobertura vegetal, referentes à região do vermelho e infravermelho próximo, a utilização do NDVI possibilita de forma bastante satisfatória minimizar as interferências externas, 3

4 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes como o espalhamento atmosférico, os teores de umidade, a interferência do solo, sombra e copas foliar, garantindo através da redução dos ruídos produzidos por esses fatores uma análise espectro-temporal da vegetação mais próxima do real. Segundo Pereira (2005), o sensor TM do satélite LANDSAT tem mostrado que os dados multiespectrais, observados através de composições coloridas variadas, apresentam grande potencial na discriminação dos padrões de cobertura e do uso do solo. Para Baret e Guyot (2001), os índices de vegetação ressaltam as diferenças entre o solo e a vegetação como também reduzem a informação espectral de duas bandas em apenas uma, relacionada as características da vegetação (área foliar, biomassa, produtividade, atividade fotossintética e percentagem de cobertura). As imagens de NDVI vêm sendo utilizadas também como parâmetros na avaliação da capacidade dos sensores de satélites em captar imagens terrestres cujo objetivo seja a vegetação (ANDRADE, 2001). Além disso, vários estudos baseados nessa técnica têm permitido um maior controle e monitoramento dessas áreas com cobertura vegetal, primordialmente em áreas de conservação e preservação ambiental, o que vem facilitando a gestão ambiental em áreas de interesse. 3 LOCALIZAÇÃO E CARACTERIZAÇÃO DA ÁREA DE ESTUDO A área de estudo se localiza na Macrorregião de Planejamento Sertão Central, mais precisamente nas coordenadas 4º latitude Sul e 39º longitude Oeste (Figura 01), com uma área de aproximadamente 3.218,42 Km² de extensão o equivalente a 2,16% do Estado do Ceará. 4

5 Figura 01: Mapa de Localização da Área de Estudo 5

6 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes O município de Canindé está a 149 metros de altitude aproximadamente, possuindo um clima Tropical quente semi-árido com chuva concentradas de fevereiro a abril. A precipitação pluviométrica média anual é 756 mm e temperatura máxima de 32 C e mínima de 24 C (médias), caracterizando uma baixa amplitude térmica. A área de estudo geologicamente integra o complexo nordestino que se posiciona no Pré-Cambriano Inferior a Médio e Complexo Itatira do Pré-Cambriano Superior (RADAMBRASIL, 1981). Do ponto de vista geomorfológico, abrange os domínios dos Depósitos Sedimentares Cenozóicos, com planícies e terraços fluviais, e o Domínio dos escudos e maciços antigos, caracterizado por maciços residuais e depressões sertanejas. A área de estudo está compreendida por solos Bruno não Cálcico, Solos Litólicos, Planossolo Solódico e Podzólico Vermelho-Amarelo, levando em consideração a nova classificação de solos da Embrapa. A vegetação é composta por Caatinga Arbustiva Aberta, Caatinga Arbustiva Densa e Floresta Subcaducifólia Tropical Pluvial. 4 METODOLOGIA Os índices de vegetação foram criados, entre outras coisas, para diminuir o trabalho na análise de dados orbitais, por meio da maximização das informações espectrais da vegetação ao menor número de bandas e sensores o que possibilita um resultado mais eficiente nas análises. Eles foram criados para ressaltar o comportamento espectral da vegetação em relação ao solo e a outros alvos da superfície terrestre, uma vez que a vegetação possui uma assinatura espectral especifica se distinguido dos demais alvos....os índices de vegetação resultam de transformações lineares da reflectância obtidas em duas ou mais bandas do espectro eletromagnético, mediante soma, razão entre bandas, diferença ou qualquer outra combinação... (WIEGAND, 1991). Com base nos parâmetros estabelecidos por Baret e Guyot (1991), os índices de vegetação podem ser agrupados em duas grandes classes: índices na forma de razão como é o caso do NDVI, SAVI, entre outros e índices caracterizados pela distância ortogonal como, por exemplo, o PVI e GVI. Segundo Moreira (2005), na literatura são encontrados mais de 50 índices de vegetação; entretanto, os dois mais comumente utilizados são: Razão Simples (RVI) e Índice de Vegetação Diferença Normalizada (NDVI). Matematicamente falando os dois índices apresentam equivalência funcional, no entanto o NDVI foi escolhido como método para realização do trabalho em virtude de 6

7 ser mais sensível à vegetação esparsa do que a RVI, se mostrando o mais adequado para o estudo em questão. 4.1 Material Dados Orbitais Na pesquisa foram utilizadas imagens do sensor TM do satélite LANDSAT 5, pixel de 30 metros na composição das bandas 3, 4 e 5 que recobrem a área de estudo. As imagens foram adquiridas no catálogo de imagens do INPE Brasil (2008). Para a retificação das imagens LANDSAT 5 dos anos 1985, 1991 e 2006, na órbita 217 no ponto 63, foi utilizada a imagem LANDSAT Geocover (2000), setor s , disponibilizada no site da NASA. A imagem LANDSAT Geocover é georreferenciada e ortorretificada, ou seja, suas coordenadas x, y e z estão corrigidas Dados Vetoriais Mapa digital do município de Canindé (IPECE): mapas e bases em formato vetorial do limite do município, vias de acesso, drenagem, todos georreferenciados. 4.2 Método O método utilizado para identificar as mudanças na fitomassa da caatinga na região de Caridade, foi o NDVI, por se adequar mais ao tipo de vegetação dessa região, que se caracteriza de forma rarefeita e de coloração acinzentada se assemelhando muito a coloração do solo, nessa região Processamento Digital das Imagens O processamento digital da imagem LANDSAT 5 sensor TM foi realizado no programa Arcgis 9.2, no intuito de melhorar a qualidade visual da informação para a interpretação humana, e geométrica da imagem, elaborada em duas etapas independentes: pré-processamento e NDVI Pré-processamento Consiste na preparação dos dados da imagem digital para a classificação. Nesta fase, empregaram-se técnicas visando melhorar a qualidade dos dados, realçando a coloração da imagem, corrigindo, retificando geometricamente e registrando. No realce da imagem, os dados foram processados, buscando o melhoramento do contraste espectral e aumentando a qualidade visual, sendo feito ajustes no histograma da imagem. 7

8 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes Na correção geométrica, procurou-se eliminar o deslocamento geográfico devido ao movimento do satélite e da curvatura da terra, e registrando dentro do Sistema de Projeção Universal Transversa de Mercator (UTM), no Sistema de Referência da América do Sul (SAD-69: South American Datum de 1969), o qual não é geocêntrico NDVI (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) Com o intuito de facilitar a visualização e interpretação visual das imagens em que o objeto de estudo é a vegetação destaca-se o uso de imagens com técnicas de NDVI, onde na imagem são aplicados valores nos pixeis que variam de 1 a -1 em tons de vermelho, amarelo, azul e laranja, onde o vermelho representa a vegetação sadia com bastante clorofila, a coloração amarela a vegetação com pouca clorofila, a azul representa a água ou a ausência total de vegetação (solo exposto) e a laranja representa a vegetação com clorofila moderada. Para tanto se utiliza a seguinte operação: O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI), expresso pela equação 1: Equação 1 Fórmula de calculo do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada NDVI = (Infravermelho Vermelho)/ ( Infravermelho + Vermelho) 5 RESULTADOS Baseado no NDVI como indicador da presença de vegetação facilmente se compreende, que utilizando imagens de diferentes datas e calculando a diferença dos correspondentes NDVI, é possível detectar áreas onde houve alterações na vegetação. As imagens produzidas nesta etapa foram utilizadas para a análise espectro-temporal dos processos degradatórios no município de Canindé CE. As figuras abaixo estão dispostas a cena que representa a área de estudo do LANDSAT 5, em forma de NDVI, representados por valores no histograma que vai de 1 a -1. O NDVI das imagens abaixo podem ser interpretados da seguinte forma: a cor marrom está empregada onde não há clorofila ou não há presença de vegetação podendo ser água ou vegetação fortemente degradada chegando a solo exposto, já a cor amarela para laranja está representando a vegetação degradada a parcialmente degradada, onde a presença de clorofila é bem pequena. Já a cor esverdeada representa a vegetação conservada podendo haver resquícios de mata nativa. 8

9 Nas figuras abaixo nota-se que de 1985 a 1991houve um grande processo de degradação da vegetação, já no ano de 2006 houve uma regressão desse processo degradatório, havendo um equilíbrio nos NDVI s dos anos 1985 e Figura 02: NDVI da área de estudo na data de 20/07/1985 Figura 03: NDVI da área de estudo na data de 21/ 07/1991 9

10 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes Figura 04: NDVI da área de estudo na data de 14/ 07/

11 BIBLIOGRAFIA LIMA. L. C; MORAIS, J. O. de; SOUSA, M. J. N. Compartimentação territorial e gestão regional do Ceará. Ed. FUNECE: Fortaleza, INPE. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Relatório de Atividades São José dos Campos, SP: INPE MOREIRA, Alves Maurício. Tratamentos de dados digitais. In:. Fundamentos de Sensoriamento Remoto e Metodologias de Aplicação. Universidade Federal de Viçosa: Editora da UFV, SOUZA, M. J. N. Contribuição ao estudo das unidades morfoestruturais do Estado do Ceará. In SILVA, Paulo Roberto Ferreira Gomes da. Indicadores ambientais do Complexo Hídrico Maceió/Papicú. Fortaleza-CE Mestrado em Desenvolvimento e Meio Ambiente- Universidade Federal do Ceará, Fortaleza,