CALCULO DE NDVI NO SUPORTE AO ESTUDO DE DESERTIFICAÇÃO NO MUNICÍPIO DE OROCÓ PE

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1 p CALCULO DE NDVI NO SUPORTE AO ESTUDO DE DESERTIFICAÇÃO NO MUNICÍPIO DE OROCÓ PE IVALDO RODRIGUES DE ARAUJO HERNANDE PEREIRA DA SILVA ANNELISE DA SILVA LOPES BRUNA PATRÍCIA BARBOSA DE ALENCAR HILO DOUGLAS BEZERRA DA SILVA Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Pernambuco Graduando no curso superior de Tecnologia em Gestão Ambiental ivaldo_gest@hotmail.com Universidade Federal Rural de Pernambuco Departamento de Tecnoçogia Rural Coordenador do GEOSERE/UFRPE hernandepereira@yahoo.com.br Instituto Federal de Educação Ciência e Tecnologia de Pernambuco Graduando no curso superior de Tecnologia em Gestão Ambiental neo_lise@hotmail.com Instituto de Educação Ciência e Tecnologia de Pernambuco Graduando no curso superior de Tecnologia em Gestão Ambiental bruna.alencar11@yahoo.com.br Universidade Federal Rural de Pernambuco Graduado em Engenharia Agrícola e Ambiental hilodouglas@gmail.com RESUMO Este trabalho tem como objetivo indicar áreas sob processos de desertificação no município de Orocó, usando como base o cálculo de NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) a partir de imagens do satélite LANDSAT 5/ sensor TM, disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Para tanto se fez necessário a utilização do software Spring 4.3.3, também disponibilizado pelo mesmo instituto, para o tratamento das imagens adquiridas. E através das técnicas de Sensoriamento Remoto, realizar a detecção de áreas degradadas, ou que apresentem características potenciais de degradabilidade no município de Orocó, localizado na região semi-árida pernambucana permitindo se ter uma visão resumida da área em questão. ABSTRACT This paper aims to indicate areas in process of desertification in the city of Orocó, using as base the calculation of NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) images from the LANDSAT 5 satellite / sensor TM, available from the Brazilian National Institute for Space Research (INPE). For this it was necessary to use the software SPRING 4.3.3, also available from the same institute, for the treatment of acquired images. And through the techniques of Remote Sensing performs detection of degraded areas or exhibit the characteristics of potential degradability in the city of Orocó, located in the semiarid region of Pernambuco allowing having a brief overview of the area in question. 1 INTRODUÇÃO O sensoriamento remoto ou detecção remota é uma ciência que estuda dados coletados de alvos, no tocante a fenômenos sem que haja o contato físico entre o cientista e o objeto de seu estudo. Os dados provenientes destes objetos são a (REM) radiação eletromagnética refletida ou emitida. O sensoriamento remoto tem como instrumentos principais sensores, e cabe a estes sistemas sensores a captação desta radiação e conversão para uma forma que possibilite análises e interpretações. Estas Informações são utilizadas para o estudo de grandes, e pequenas áreas, pois permitem a obtenção de uma visão resumida do espaço permitindo analisar o conjunto da radiação

2 p eletromagnética transformada em imagens (PINHEIRO, 2007). Esta ciência por sua vez é uma importante ferramenta na coleta, manipulação e interpretação destes dados. Softwares como os da serie SPRING desenvolvidos pelo INPE, possibilitam a realização do processamento de cenas satélitais, como modelagem numérica de terreno, estudo do índice de vegetação (SILVA, 2009) O NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) é um indicador de vegetação utilizado para destacar a vegetação ocorrente em uma área, este IV é dado pela razão entre as bandas de alta correlação entre si e serve para realçando os alvos de interesse, a biomassa vegetal (FREIRE; PACHECO, 2005). Esta ferramenta também pode ser utilizada para auxiliar estudos que tratem da temática da desertificação, pois a partir das imagens geradas é possível observar áreas que apresentem de níveis baixos ou ausentes de NDVI, característica de áreas que estejam sob processo de desertificação, ou seja, potencialmente susceptíveis ao processo de desertificação. Para este estudo foram utilizadas as bandas 2, 3 e 4 dos satélite LANDSAT 5 sensor TM, que correspondem ao infravermelho e vermelho respectivamente. Este estudo teve como objetivo Indicar no Estado de Pernambuco, áreas com características semelhantes àquelas apresentadas nos núcleos de desertificação a partir do processamento de imagens provenientes do satélite LANDSAT 5/sensor TM. 2 RESUMO BIBLIOGRÁFICO 2.1 Desertificação O termo desertificação foi empregado pela primeira vez pelo francês Aubreville, este termo por sua vez tinha a função caracterizar a degradação na África Tropical e Subtropical e com o passar do tempo este conceito sofreu evolução para explicar questões ambientais contemporâneos devido a o atual modelo de produção que privilegia o crescimento conômico em detrimento do uso sustentável dos recursos naturais. De acordo com o Programa Nacional para o Meio Ambiente (PNUMA) a desertificação é o estado de degradação da terra em zonas áridas, semi-áridas e sub-úmidas secas resultado de fatores climáticos e/ou antrópicos SOUZA, sd. Segundo (Souza, 2007), O processo de desertificação é tido como um dos maiores problemas ambientais mais graves da atualidade, pois não se trata de apenas de um problema ambiental, mas de uma problemática interdisciplinar que abrange as esferas social, política, econômica e cultural ele é responsável pela perda da produtividade, fertilidade dos solos e da biodiversidade ecológica. O processo de desertificação atinge cerca de 900 milhões de pessoas em todo o mundo e causa perda de milhões há de terras produtivas a cada ano de acordo com o (PNUMA). Segundo o IPCC estimase que futuramente com o aumento da temperatura o nordeste brasileiro terá sua economia reduzido em cerca de 15% até 2050 (PROCESSO..., 2009). As queimadas que reforçam as atividades para a criação das pastagens constituem-se como um grande problema, pois contribuem com a redução da microfauna e deixam o solo exposto desprovido de matéria orgânica tornando-os vulneráveis colaborando com o seu empobrecimento e para a erosão laminar causando o assoreamento dos corpos hídricos favorecendo o processo de desertificação. 2.2 Sensoriamento Remoto Sensoriamento remoto trata-se do estudo de dados coletados sobre um objeto, no que diz respeito a fenômeno sem que haja contato físico entre o cientista e o objeto de seu estudo. Tais dados provenientes do objeto são a radiação eletromagnética (REM) refletida ou emitida. Cabendo aos sistemas sensores, (ou instrumentos principais do sensoriamento remoto), a captação desta radiação e conversão para uma forma que possibilite análises e interpretações. Estas Informações são utilizadas para o estudo de grandes áreas, pois permitem uma visão resumida permitindo analisar o conjunto da (REM) transformada em imagens (PINHEIRO, 2007). Os sistemas sensoriais responsáveis por capturar a energia eletromagnética podem ser definidos em dois tipos quanto sua capacidade de gerar ou não imagens respectivamente imagiadores ou não-imagiadores, e no que se diz respeito a fonte de (REM) poder ser definidos em ativos quando emitem alguma forma de energia como os radares e passivos quando têm a capacidade só de captar a (REM) (PINHEIRO, 2007). Correspondente às diferentes propriedades físicas, químicas e biológicas dos alvos, como (o solo, a água, os vegetais e etc.) têm a capacidade de absorver uma porção distinta - específica do espectro eletromagnético, destacando-o de uma forma individual que ele possui, Esta característica individual identificável de radiação eletromagnética é caracterizada como a sua assinatura espectral (PACHECO, FREIRE, BORGES, 2006). 2.3 NDVI O Índice de Vegetação Diferença Normalizada (NDVI) é representativo de vários índices de vegetação espectrais, este índice é uma técnica bastante importante utilizada para melhor visualizar os alvos no que diz respeito a variação da vegetação, ele é a razão entre as bandas de alta correlação entre si e serve para realçando os alvos de interesse, a biomassa vegetal (FREIRE; PACHECO, 2005). O NDVI um dos índices de vegetação mais conhecidos é, definido pela seguinte fórmula: NDVI = (NIR R)/(NIR + R) (1) Onde: NIR = Infravermelho próximo (0,75 0,90 µm);

3 p R = Vermelho (0,63 0,70 µm). Apesar de levar esse nome, o NDVI é um índice de razão (um rátio), sendo assim, seus resultados não dependem das condições de iluminação. Assim sendo segundo (silva, Pag. 25), O NDVI tem, portanto, uma relação direta com o vigor da vegetação, sendo assim, é possível o mapeamento de áreas com diferentes índices de cobertura vegetal e vigor de biomassa. O NDVI e dado pela equação gerada a partir dadiferença banda espectral 4, 3 pela soma das mesmas provenientes do sistema LANDSAT/TM. Esta ferramenta de contraste faz com que ar áreas com uma composição vegetal mais densa e uniforme se apresente mais clara e as regiões desnudas sem a presença de vegetação apresentem-se escuras. 3 METODOLOGIA 3.1 Levantamento bibliográfico (LANDSAT5/TM) e possuem o formato TIFF, estas imagens correspondem as bandas 2, 3 e 4 do ano de 2009, do mês de setembro. A imagem do mês de setembro foi escolhida, porque neste período a cobertura de nuvens apresenta-se intensamente reduzida o que posteriormente favoreceria na obtenção e interpretação do NDVI. A metodologia tomada como base foi segundo (SILVA, 2009) onde as imagens adquiridas foram importadas para o software SPRING onde foi criado um banco de dados. Posteriormente foram criados planos de informação pertencentes à categorias Imagem, para onde foram importadas as imagens TIFF; Numérico, com o objetivo de armazenar as imagens de NDVI geradas com uma grade numérica; e Temático onde ficaram os mapas temáticos de NDVI e arquivos do tipo shapefile. O arquivo shape correspondente a delimitação do município de Orocó foi usado como máscara para que fossem feitos os recortes das imagens TIFF, eliminando as áreas que não interessavam ao estudo. 4 RESULTADOS Inicialmente foi realizado o levantamento bibliográfico que contivessem informações a respeito dos temas desertificação não só no estado de Pernambuco mais como num estado macro a nível global e NDVI (Normalized Difference vegetation Index), que é uma ferramenta que permitirá uma melhor visualização do terreno. 3.2 Características da área de estudo O município de Orocó faz parte da mesorregiãodo são Francisco, microrregião de Petrolina possui uma área total de 555 km2 e esta localizada a 569 km da capital, faz fronteiras com a cidade de Parnamirim ao norte, ao sul com o estado da Bahia, a leste com Cabrobó e a oeste com Santa Maria da Boa Vista e tem seus acessos pela BR-428, BR-116 e BR-232 (via Salgueiro). O distrito de Orocó integrava o município de Cabrobó. Recebeu sua autonomia administrativa e política pela Lei estadual nº 4.976, de 20 de dezembro de 1963, elevando sua sede à categoria de cidade. Administrativamente, Orocó é formado pelo distrito sede e pelos povoados de Agro-Vilas Casa Nova, Vitorino, Sítio Pereira, Projeto Brígida e Remanso. Anualmente, no dia 24 de março Orocó comemora a sua emancipação política (ROCHA, 2005). 3.3 Aquisição e Tratamento das Imagens As imagens de satélite foram obtidas pelo GEOSERE/UFRPE através do sitio do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), foram as imagens LANSAT 5 provenientes do sensor TM Figura 1 composição das bandas LANDSAT5/TM 2, 3 e 4 em BGR respectivamente do município de Orocó isenta de contraste.

4 p A imagem abaixo apresenta a composição 2-blue, 3-green e 4-red nela é possível observar as tonalidades vermelho, verde e azul. Áreas que apresentam tons mais claro e regiões mais escuras em tons de azul como apresentado na borda inferior. A cor vermelha representa áreas que tem uma composição vegetal mais exuberante; a cor verde mais escura representa áreas que apresentam vegetação mais esparsa ou com déficit hídrico; as áreas mais claras representam solo exposto, rochas, solo impermeabilizado ou áreas construídas (edificações) e as regiões mais escuras como na borda inferior representam a água esta tonalidade é dada devido a capacidade que a água possui de absorver energia. Figura 3 composição das bandas LANDSAT5/TM 2, 3 e 4 em BGR respectivamente no contrasta negativo do município de Orocó. As imagens que apresentam as correções radiométricas Minimo-Maximo e negativo foram desenvolvidas para auxiliarem na produção e interpretação do NDVI como o Minimo-Maximo ou só para a interpretação NDVI como a Negativo. Figura 2 composição das bandas LANDSAT5/TM 2, 3 e 4 em BGR respectivamente no contraste Minimo-Maximo do município de Orocó.

5 p degradação do solo encontra-se num grau mais avançado e através da imagem em NDVI foi possível identificar com maior clareza estas áreas degradadas que se localizam próximas aos corpos hídricos e em meio à região central onde o índice de vegetação por diferença normatizada apresentou-se mais elevado. Esta degradação do solo pode ser explicada pelas atividades exercidas nessas regiões, como a agricultora, que desenvolvida próxima as margens dos corpos hídricos e que por serem desenvolvidas sem o devido cuidado com os recursos naturais desencadeiam este processo de deterioração do solo. 5 CONCLUSÕES Através da utilização das técnicas de detecção remota foi possível se obter resultados prévios a respeito das feições dos alvos analisados onde as Informações utilizadas para o estudo desta área, aplicadas as técnicas de sensoriamento permitiu se ter uma visão resumida, admitindo analisar o conjunto da radiação eletromagnética transformada em imagens. A utilização das imagens LANDSAT5/TM neste projeto se configurou como plenamente satisfatória para a obtenção dos resultados esperados na produção do NDVI assim como a utilização do software SPRING por meio da realização das correções radiométricas e por meio da programação LEGAL presente no mesmo, que contribuiu de forma facilitada por conta da rotina de programação. Figura 4 NDVI Temático dado pela equação gerada a partir da diferença banda espectral 4 e 3 pela soma das mesmas respectivamente provenientes do sistema LANDSAT/TM. A imagem em NDVI - Normalized Difference vegetation Index representa de forma temática, esta imagem do município de Orocó para o ano de O NDVI ele é representado pela faixa que vai de -1 a 1 e quanto mais próximo de -1 menor será o Índice de Vegetação e quanto mais próximo de 1 maior será o Índice de Vegetação. Diante disso, a figura possui os pixels com valores compreendidos entre -1 e -0.2 receberam a cor azul representando corpos d água; já aqueles com valores compreendidos entre -0.2 e -0.1 receberam a cor branca representando nuvens; os pixels com valores entre -0.1 e 0.07 receberam tonalidades de marrom representando áreas sem vegetação; os pixels com valores entre 0.07 e 0.11 foram relacionados à cor verde lima representando áreas inférteis (vegetação verde muito esparsa), cobertura não sadia ou sobre algum déficit hídrico; e os pixels com valores variando entre 0.11 e 1 receberam diferentes tons de verde escuro, representando valores crescentes de vegetação. Por meio da avaliação das imagens com suas respectivas correções radiométricas foi possível perceber as regiões onde o processo de 6 BIBLIOGRAFIA FREIRE, N. C.F, PACHECO, A. P. Aspectos da detecção de áreas de risco à desertificação na região de Xingó. Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Goiânia, Brasil, abril 2005, INPE. PACHECO. A. P; FREIRE, N. C. F; BORGES, U. N. Uma Contribuição do Sensoriamento Remoto para Detecção de Áreas Degradadas na Caatinga Brasileira. Instituto de estudos sócio-ambientais. Goiânia GO, PINHEIRO, L. A. F. V. Sensoriamento Remoto, disponvel em: sensoriamento-remoto/. Shvoong Publicado maio de PROCESSO DE DESERTIFICAÇÃO SERÁ DEVASTADOR PARA REGIÃO NORDESTE. Sitio in net. Disponível em: 1.acessado em: março de 2010.

6 p ROCHA, E. V. Dinamização das Economias Territóriais Diagnostico Preliminar 1º Aproximação Território Sertão do São Francisco Pernambuco. Instituto Potiguar IP, Rio Grande do Norte RN, Sitio in net. disponível em: E_Sao_Francisco.pdf. acesso em: março de SOUSA, R. F. Terras agrícolas e o processo de desertificação em municípios do semi-árido paraibano. Universidade Federal de Campina Grande centro de tecnologia e recursos naturais programa de pós-graduação em engenharia agrícola curso de doutorado em engenharia agrícola Campina Grande PB, SOUZA M. R., sitio in net, disponível em tifica.htm, acesso em março de SILVA, H. D. B., Estudo do Índice de Vegetação no Município de Floresta - PE, utilizando técnicas de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto. Universidade Federal de Rural de Pernambuco UFRPE. Recife-PE, 2009.