VARIAÇÃO SAZONAL DA COBERTURA VEGETAL EM ÁREAS DO SUBMÉDIO SÃO FRANCISCO A PARTIR DE DADOS NDVI E IMAGENS TM-LANDSAT 5

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1 VARIAÇÃO SAZONAL DA COBERTURA VEGETAL EM ÁREAS DO SUBMÉDIO SÃO FRANCISCO A PARTIR DE DADOS NDVI E IMAGENS TM-LANDSAT 5 Vanda Maria de Lira 1, Bernardo Barbosa da Silva 2, José Dantas Neto 3, Carlos Alberto Vieira de Azevedo 4, Euler Soares Franco 5 1 Engenheira Agrícola, Doutora em Engenharia Agrícola. Universidade Federal de Campina Grande, UFCG, Campina Grande PB, 2 Meteorologista, Doutor, Professor da Unidade Acadêmica de Ciências Atmosféricas, UFCG; Campina Grande-PB, 3 Engenheiro Agrônomo, Doutor, Professor da Unidade Acadêmica de Engenharia Agrícola, UFCG; Campina Grande-PB, 4 Engenheiro Agrícola, Doutor, Professor da Unidade Acadêmica de Engenharia Agrícola, UFCG; Campina Grande-PB, 5 Engenheiro Agrícola, Doutor em Recursos Naturais. Universidade Federal de Campina Grande, UFCG, Campina Grande-PB, Data de recebimento: 02/05/ Data de aprovação: 31/05/2011 RESUMO A disponibilidade de imagens através de satélites que orbitam a Terra e o desenvolvimento de diversos Sistemas de Informação Geográfica permite o acompanhamento temporal e espacial das modificações ocorridas na superfície terrestre. Os dados de Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) são importantes e bastante utilizados em estudos e monitoramento das modificações ocorridas na cobertura vegetal. Foram utilizadas imagens do sensor TM-Landsat 5 dos anos de 2005, 2006 e 2007 com o objetivo de avaliar as mudanças sazonais ocorridas na cobertura vegetal a partir de NDVI na região semi-árida do sub médio São Francisco. De acordo com os resultados obtidos nos mapas temáticos dos anos estudados os menores valores de NDVI foram identificados nas áreas de vegetação nativa e com solo em exposição, enquanto os maiores valores de NDVI correspondem àquelas áreas cultivadas com cana-de-açúcar e em pleno desenvolvimento; claramente identificados no mapa temático do ano de PALAVRAS-CHAVE: Índice de vegetação, cana-de-açúcar, semi-árido, reflectância. SEASONAL CHANGES IN VEGETATION COVER IN SAO FRANCISCO RIVER AREAS FROM NDVI DATA AND TM-LANDSAT 5 IMAGES ABSTRACT The availability of satellite images that have been orbiting the earth and the several Geographical Information Systems development allow the temporal and spatial monitoring of the modifications occurred on the earthy surface. Normalized difference vegetation index (NDVI) are important data widely used in studies and monitoring of alterations occurred in the vegetation cover. For this study were utilized images of the TM-Landsat 5 sensor from 2005, 2006 and 2007 years with the objective to evaluate the seasonal changes on the vegetation cover by means of NDVI data in semi arid region of Sao Francisco River. According to the results in thematic maps of ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, Centro Científico Conhecer - Goiânia, vol.7, N.12; 2011 Pág. 1

2 the studied years; the lowest NDVI values were identified in the native vegetation and bared soils areas, while the highest NDVI values correspond to that areas cultivated with sugarcane in absolute development, clearly identified in the thematic map from KEYWORDS: Vegetation index, sugarcane, semi arid, reflectance. INTRODUÇÃO A utilização de técnicas de sensoriamento tem sido bastante utilizada no estudo da vegetação notadamente devido a sua interação com a radiação eletromagnética no processo fotossintético. A partir da utilização dos satélites os estudos ambientais tiveram grandes avanços e possibilitaram qualidade, agilidade e quantidade de informações. Os sensores a bordo de satélites de observação da Terra são capazes de captar informações da superfície terrestre em diferentes bandas do espectro eletromagnético. Técnica que vem sendo utilizada em muitos programas de monitoramento de ecossistemas. Para JENSEN (2009) é importante monitorar a saúde de ecossistemas tanto em nível regional como em nível nacional, para identificar áreas com problemas significativos que possam estar experimentando perda de biodiversidade, vez que é uma das maiores ameaças da humanidade. Para MOREIRA & SHIMABUKURO, (2004), um índice de vegetação resulta da combinação da medida da radiação eletromagnética refletida pela vegetação, em algumas bandas do espectro eletromagnético, que guardam certa relação com a quantidade e o estado da vegetação na área onde foi feita a medida espectral. Na região do visível a reflectância das folhas é baixa devido a maior absorção da radiação solar pela ação dos pigmentos fotossintentizantes, enquanto na região do infravermelho próximo a reflectância é alta e se deve ao espalhamento da radiação no interior das folhas em função da estrutura celular. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) é um parâmetro importante para o monitoramento da vegetação e utilizado para construir perfis, sazonal e temporal, das atividades da vegetação, o que permite comparações interanuais desses perfis. O perfil temporal do NDVI tem sido utilizado para detectar atividades sazonal e fenológica, duração do período de crescimento, pico de verde, mudanças fisiológicas das folhas e períodos de senescência (PONZONI & SHIMABUKURO 2009). CHEN et al. (2006) utilizaram imagens de índices de vegetação com objetivo de avaliar a inter-relação das ilhas de calor urbano com a cobertura vegetal na região costeira do Sul da China, e, verificaram que o aumento de temperatura foi devido a rápidas mudanças ocorridas nos padrões da vegetação e uso do solo conseqüentes do acelerado processo de urbanização dos últimos anos. O NDVI foi usado para detectar a densidade da vegetação, e os autores observaram que para valores próximos a 0,60 ou maior, em que toda vegetação é identificada, existe uma correlação linear positiva entre o NDVI e a temperatura. O NDVI é um índice comumente usado em dados remotos para dar uma indicação do vigor da vegetação, mas em alguns estudos este índice tem sido utilizado na estimativa do coeficiente de cultivo das culturas, na análise da degradação ambiental (SINGH et al., 2006), classificação de cobertura de solo, detecção de secas, na identificação de áreas degradadas, desmatadas e inclusive, ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, Centro Científico Conhecer - Goiânia, vol.7, N.12; 2011 Pág. 2

3 no monitoramento e identificação de áreas afetadas por gafanhotos na China (JI et al., 2004). Este trabalho teve como objetivo utilizar técnicas de sensoriamento remoto através de imagens TM-Landsat 5 para detectar mudanças temporais da cobertura vegetal a partir de NDVI na região semi-árida do sub médio São Francisco. MATERIAL E MÉTODOS Neste estudo foram utilizadas imagens do sensor TM Landsat 5; órbita 217 e ponto 66; referente aos dias 15 de outubro de 2005, 30 de julho de 2006 e 22 de janeiro de A área selecionada localiza-se no submédio São Francisco, região semi-árida do Nordeste brasileiro, entre as coordenadas geográficas 9º20 31 de latitude Sul e 40º11 24 de longitude Oeste, e altitude média 390 m. A região do submédio São Francisco possui clima do tipo BSWh (classificação de Köpper), ou seja, semi-árido quente, com precipitações irregulares e mal distribuídas, concentradas nos meses de novembro a abril, com média anual em torno de 540 mm. As variações de temperatura atingem máximas mensais de 40,4 C a 41,9 C nos meses de outubro e novembro e mínimas mensais de 22,1 C a 22,5 C em julho, com média anual de 26,5 C. A umidade relativa do ar média oscila em torno de 67,8%, ventos moderados com velocidade em torno de 4 m s -1, insolação anual de horas e evaporação em torno de mm ano -1 (GALVÃO, 2003). O sensor TM-Landsat 5 opera em 7 bandas espectrais, sendo 3 na região do visível, 3 na região do infravermelho próximo e uma na região do infravermelho termal. Para empilhamento e processamento das imagens foi utilizado o software ERDAS Imagine versão 8.7. Os dados digitais de cada pixel das imagens foram convertidos em radiância espectral monocromática, para cada banda, medida ao nível da órbita do satélite. Para as bandas reflectivas, ou seja, e 7, as radiâncias representam a energia solar refletida por cada pixel por unidade de área, de tempo, de ângulo sólido e de comprimento de onda, e para a banda 6, a radiância monocromática emitida por cada pixel. Utilizando a equação proposta por MARKHAM & BAKER (1987) tem-se que: Limax Limin Lt, i = ND L min i (1) onde L t,i é a radiância espectral para cada banda (W m -2 ster -1 µm -1 ), L i max e L i min são as constantes de calibração para o TM-Landsat 5, conforme indicado por CHANDER & MARKHAN (2003), ND o número digital do pixel considerado (número inteiro de 0 a 255) e i corresponde às bandas 1, 2,...,7 do TM-Landsat 5. A reflectância monocromática à superfície (ρ s,i ) é a razão entre a radiância hemisférica refletida corrigida atmosfericamente e a incidente, igualmente corrigidos os efeitos atmosféricos, é determinada para cada banda i, conforme expressão (ALLEN et al., 2007): ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, Centro Científico Conhecer - Goiânia, vol.7, N.12; 2011 Pág. 3

4 ρ S,i = R R out,s,i in,s,i = ρ toa,i τ in,i ρ.τ atm,i out,i (2) onde ρ S,i é a reflectância da superfície corrigida, ρ toa,i a reflectância no topo da atmosfera, ρ atm,i é a reflectância atmosférica da banda i, observada pelo satélite, originada do espalhamento da radiação na atmosfera, τ in,i é a transmitância atmosférica da radiação solar incidente em cada banda, τ out,i a transmitância atmosférica da radiação solar refletida da superfície para a banda i. O Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) pode ser obtido a partir da energia solar refletida da superfície terrestre que é detectada pelo sensor orbital em intervalos de comprimento de ondas situados na região do visível e do infravermelho próximo, qual seja: NDVI = ρ ρ t 4 t4 ρ + ρ t3 t3 (3) onde ρ t4 e ρ t3 representam as reflectâncias das bandas 4 e 3 do TM-Landsat 5, respectivamente. O NDVI é um parâmetro adimensional e seus valores para um dado pixel sempre resulta em um número que varia entre -1 e +1; embora em áreas com vegetação rala e esparsa este índice pode apresentar valor próximo de zero, mas nunca igual a zero. Valores de NDVI igual a zero corresponde a áreas desprovidas totalmente de vegetação, enquanto que valores de NDVI próximo de 1 indica a maior densidade possível de vegetação. Em virtude da grande variabilidade temporal das práticas de manejo de uma área cultivada com cana-de-açúcar e a fim de avaliar os respectivos valores de NDVI foram selecionadas duas sub-áreas com forma e dimensão iguais e irrigadas com diferentes sistemas de irrigação; sendo a área I irrigada por pivô central e a área II irrigada por sulco. RESULTADOS E DISCUSSÃO As imagens e respectivos mapas temáticos do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) referentes aos anos de 2005, 2006 e 2007 estão representados nas Figuras 1, 2 e 3 seguintes. As imagens de NDVI geradas apresentam-se em níveis de tons de cinza, o que permite identificar a resposta espectral de diferentes coberturas da superfície terrestre como corpos d água, áreas de cultivos, áreas urbanas, áreas com e sem vegetação e a drenagem. Nos respectivos mapas temáticos os valores negativos de NDVI representados na tonalidade azul correspondem a parte do Rio São Francisco e outros corpos d água distribuídos na cena estudada e em alguns pixels situados dentro da área cultivada com cana-de-açúcar. Os valores positivos de NDVI indicam a presença de vegetação e teoricamente seus valores variam no intervalo de 0 a 1. Os menores valores de NDVI identificados nas figuras são inferiores a 0,17 e estão representados na tonalidade ciano, ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, Centro Científico Conhecer - Goiânia, vol.7, N.12; 2011 Pág. 4

5 predominante no mapa temático do ano de Estes valores representam as áreas de Caatinga, vegetação esparsa e presença de solo exposto, indicando que na maior parte da área estudada os valores de NDVI são baixos. Analisando e comparando todas as figuras, verifica-se que houve mudanças nessas áreas, ou seja; as áreas representadas na tonalidade ciano diminuiu nos mapas temáticos de 2005 e (a) (b) FIGURA 1. Imagem (a) e mapa temático do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) (b) referente passagem do satélite em 15 de outubro de (a) (b) FIGURA 2. Imagem (a) e mapa temático do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) (b) referente passagem do satélite em 30 de julho de ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, Centro Científico Conhecer - Goiânia, vol.7, N.12; 2011 Pág. 5

6 (a) (b) FIGURA 3. Imagem e mapa temático do Índice de Vegetação da Diferença Normalizada (NDVI) referente passagem do satélite em 22 de janeiro de Os valores intermediários de NDVI variam entre 0,17 e 0,39, e estão representados na tonalidade verde com maior percentual observado na imagem de As áreas vegetadas e de cultivos estão representadas na tonalidade amarela com respectivos valores inferiores a 0,65 e maior percentual dessas áreas identificado na imagem de Os maiores valores de NDVI indicam o vigor da vegetação e estes estão representados nas imagens na tonalidade vermelha. Os altos índices de NDVI observados em todos os mapas, correspondem às características de uma vegetação densa, em pleno desenvolvimento e em boas condições hídricas, identificados nas áreas irrigadas com cana-de-açúcar. Os valores máximos de NDVI observados nos referidos mapas, correspondem a alguns pixels nas áreas irrigadas, da ordem de 0,85 e 0,82, respectivamente. Verifica-se no mapa temático do ano de 2005, dia 28, baixo percentual das áreas em tonalidade vermelha, correspondentes às áreas irrigadas, com valores máximos de NDVI da ordem de 0,80. No entanto, no mapa correspondente ao dia 22, do ano de 2007 observam-se maiores alterações em suas características e alta resposta espectral da vegetação, associadas a elevados valores de NDVI, evidenciando a área cultivada com canade-açúcar, em tonalidades amarela e vermelha, maior adensamento da vegetação na área da Caatinga e menor percentual de áreas de solo exposto, com maior valor médio de NDVI observado, da ordem de 0,33. Observa-se também neste mapa grande percentual de áreas em tonalidades verde e amarela com valores de NDVI entre 0,17 e 0,65, apresentando, no entanto, maior cobertura vegetal nas áreas de caatinga, fato que pode estar relacionado aos altos índices pluviométricos observados na região nos meses anteriores à aquisição da imagem. Para uma melhor avaliação dos valores de NDVI na área cultivada com canade-açúcar nos dias estudados, a Tabela 1 apresenta os valores máximos, médios e mínimos instantâneos do NDVI das subáreas selecionadas, área I que é irrigada por pivô central e área II irrigada por sulco. Observa-se que os valores de máximo NDVI ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, Centro Científico Conhecer - Goiânia, vol.7, N.12; 2011 Pág. 6

7 das duas áreas apresentaram pouca variação, com maior valor igual a 0,77, identificado na imagem do dia 22/01/2007; o menor e maior valor médio foi de 0,26 e 0,60, área II no ano de 2005 e área I no ano de Os valores mínimo de NDVI variaram entre 0,06 e 0,24, com menor e maior valor mínimo identificado na área II referente as imagens dos anos de 2005 e TABELA 1 - NDVI máximo, médio e mínimo das áreas I e II. Data da Área I Área II imagem Máximo Médio Mínimo Máximo Médio Mínimo ,73 0,53 0,09 0,63 0,26 0, ,69 0,50 0,11 0,74 0,56 0, ,77 0,60 0,15 0,76 0,58 0,24 SILVA et. al. (2005), utilizando o algoritmo SEBAL e imagens TM-Landsat 5, em estudos sobre balanço de radiação em áreas dos Estados de Pernambuco e Bahia, obtiveram valores de NDVI nas áreas irrigadas de 0,75 para imagem de 2000 e de 0,78 em Valores similares de NDVI foram também obtidos na mesma região em outras pesquisas (LOPES, 2003; Di PACE, 2004; FEITOSA, 2005). Valor de NDVI igual a 0,75 também foi encontrado por TREZZA (2006) quando aplicou o SEBAL em áreas irrigadas com arroz na Venezuela. Baixos valores de NDVI foram encontrados em áreas produtivas e irrigadas com arroz, trigo, cevada e milho em Esfahan, Irã; com valores máximos igual a 0,35, valor considerado baixo para áreas vegetadas, que segundo o autor pode ter acontecido devido a baixa intensidade das culturas, ou ainda, ao elevado grau de pousio detectado em algum pixel no momento do imageamento em razão da resolução espacial do sensor AVHRR-NOAA (AKBARI et al, 2006). Valores de NDVI iguais a 0,30 e 0,35 foram obtidos por MOKTARI (2005) em áreas cultivadas com milho e beterraba; estes valores foram determinados a partir de imagens ASTER e MODIS em Na opinião do autor o NDVI é o índice mais importante para o mapeamento da agricultura em condições de seca. CONCLUSÕES Os menores valores de NDVI identificados nos mapas temáticos são inferiores a 0,17 e são predominantes no mapa temático do ano de 2005; estes valores representam as áreas de vegetação nativa esparsa e de solo em exposição, e corresponde ao período mais quente e de menor precipitação da região. Os valores mais elevados de NDVI indicam maior densidade, vigor da vegetação, boas condições hídricas; e, estes valores são identificados nas áreas de cultivo de cana-de-açúcar que são irrigadas por pivô central e por sulco não apresentando variações significativas nos valores de NDVI. O mapa temático do ano de 2007 foi o que apresentou as maiores alterações em suas características, apresentando maior adensamento da vegetação na área da Caatinga e elevados valores de NDVI; fato relacionado aos altos índices pluviométricos ocorridos na região meses antes da passagem do satélite, indicando a importante relação entre NDVI e precipitação. ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, Centro Científico Conhecer - Goiânia, vol.7, N.12; 2011 Pág. 7

8 REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS AKBARI, M.; TOOMANIAN, N.; DROOGERS, P.; BASTIAANSSEN, W.; GIESKE, A. Monitoring irrigation performance in Esfahan, Iran, using NOAA satellite imagery. Journal of Agricultural Water Management, v. 88, p , ALLEN, R. G; TASUMI, M.; TREZZA, R. Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)-Model. Journal of Irrigation and Drainage Engineering, v. 133, n. 4, ASCE, p , CHANDER, G.; MARKHAM, B. Revised Landsat-5 TM Radiometric Calibration Procedures ans Postcalibration Dynamic Ranges. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. v. 41. n CHEN, X. L.; ZHAO, H. M.; LI, P., X.; YIN, Z. Y. Remote sensing image-based analysis of the relationship between urban heat island and land use/cover changes. Remote Sensing of Environment, v.104, p , DI PACE, F. T. Estimativa do balanço de radiação à superfície terrestre utilizando imagens TM-Landsat 5 e modelo de elevação digital. 2004, 120p. Tese (Doutorado em Recursos Naturais) Universidade Federal de Campina Grande. Campina Grande-PB. FEITOSA, J. R. P. Uso de técnica do sensoriamento remoto e imagens Landsat- TM e NOAA-AVHRR na estimativa do balanço de energia à superfície. 2005, 164p.il. Tese (Doutorado em Recursos Naturais) Universidade Federal de Campina Grande. Campina Grande-PB. GALVÃO, A. O desempenho da valexport no polo de Juazeiro/Petrolina. Irrigação e Tecnologia Moderna. Brasília: ABID, n. 60, p , JENSEN, J. R. Sensoriamento remoto do ambiente: uma perspectiva em recursos terrestres. In: EPIPHANIO et al. (Coordenação e tradução). 2ª Ed. São José dos Campos-SP: Parêntese, 598 p JI, R.; XIE, B. Y.; LI, D. M.; LI, Z.; ZHANG, X. Use of MODIS data to monitor the oriental migratory locust plague. Agriculture, Ecosystems and Environment, v. 104, p , LOPES, G. M. Balanço de radiação em áreas irrigadas utilizando imagens Landsat5- TM. 2003, 80p. Dissertação (Mestrado em Meteorologia) Universidade Federal de Campina Grande. Campina Grande-PB. MARKHAM, B. L. & BAKER, J. L. Thematic mapper bandpass solar exoatmospherical irradiances. International Journal of Remote Sensing, v. 8, n. 3, p , MOKHTARI, M. H. Agricultural drought impact assessment using remote sensing. (A case study Borkhar district Iran). 2005, Thesis submitted to ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, Centro Científico Conhecer - Goiânia, vol.7, N.12; 2011 Pág. 8

9 the International Institute for Geo-information Science and Earth Observation in partial fulfillment of the requirements for the degree of Master of Science in Geo- Information Science and Earth Observation, Specialisation. ITC The Netherlands. MOREIRA, M. A.; SHIMABUKURO, Y. E. Cálculo do índice de vegetação a partir do sensor AVHRR Capítulo 4, p In: Aplicações ambientais brasileiras dos satélites NOAA e TIROS-N / Coordenador Nelson Jesus Ferreira. São Paulo, Oficina de Textos, PONZONI, F. J.; SHIMABUKURO, Y, E. Sensoriamento remoto no estudo da vegetação. São José dos Campos-SP. Ed: Parêntese, SILVA, B. B.; LOPES, G. M.; AZEVEDO, P. V. de; Balanço de radiação em áreas irrigadas utilizando imagens Landsat 5 TM. Revista Brasileira de Meteorologia, v.20, n.3, p , SINGH, D.; MEIRELLES, M. S. P.; COSTA, G. A.; HERLIN, I.; BERROIR, J. P.; SILVA, E. F. Environmental degradation analysis using NOAA/AVHRR data. Advances in Space Research, v.37, p , TREZZA, R. Evapotranspiration from a remote sensing model for water management in an irrigation system in Venezuela. Interciencia, junio, año/v. 31, n Asociación Interciancia Caracas, Venezuela, p ENCICLOPÉDIA BIOSFERA, Centro Científico Conhecer - Goiânia, vol.7, N.12; 2011 Pág. 9

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