VARIABILIDADE SAZONAL DO NDVI NO MUNICÍPIO DE PRESIDENTE PRUDENTE ATRAVÉS DE IMAGENS DO LANDSAT 8

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1 Renata Pereira Prates Mestranda em Geografia da Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP, campus de Presidente Prudente-SP. prates.renat@gmail.com Renata dos Santos Cardoso Mestranda em Geografia da Faculdade de Ciências e Tecnologia da UNESP, campus de Presidente Prudente-SP. renatacardoso16@gmail.com VARIABILIDADE SAZONAL DO NDVI NO MUNICÍPIO DE PRESIDENTE PRUDENTE ATRAVÉS DE IMAGENS DO LANDSAT 8 1 INTRODUÇÃO A vegetação constitui um importante indicador de qualidade ambiental e pode desempenhar o papel de sombreamento, filtragem e dispersão da poluição atmosférica, controle de ruídos, proteção solar das edificações, além de atuar na redução das temperaturas através do processo de evapotranspiração e retenção de umidade do solo e do ar. Dada sua relevância, tão importante se faz também o seu mapeamento e monitoramento com relação às respostas aos fatores climáticos, que já é possível através de imagens de satélites e técnicas de sensoriamento remoto. O sensoriamento remoto utilizado principalmente nas ciências aplicadas se refere à obtenção de dados a respeito de um objeto ou alvo que esteja localizado sobre a superfície terrestre, sem que tenha tido contato com o mesmo. Florenzano (2008) destaca que o sensoriamento remoto é a tecnologia de aquisição, à distância, de dados da superfície terrestre, por meio de sensores instalados em plataformas terrestres, aéreas ou orbitais (satélites). O avanço das técnicas de sensoriamento remoto tem contribuído para uma geração significativa de dados e informações obtidos pelos sensores orbitais. Logo, a

2 comunidade científica se deparou com a necessidade de elaborar métodos para transformar a informações contidas nas imagens de satélites e derivar parâmetros relacionados à vegetação (AFFONSO et. al., 2009). Nesse sentido, diversos índices foram elaborados, como os índices de vegetação ortogonais: o índice de vegetação verde (GVI - green vegetation index); o índice de brilho do solo (SBI - soil brightness index) (KAUTH; THOMAS, 1976) e o índice perpendicular (PVI - perpendicular vegetation index) (RICHARDSON; WIEGAND, 1977), sendo que o mais comumente usado é o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). O princípio do NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) está relacionado à absorção da radiação na região espectral do vermelho, pelas clorofilas presentes nas células vegetais e ao espalhamento ou reflectância pelas folhas da radiação na região do infravermelho próximo. Conforme suas condições biofísicas, a vegetação pode apresentar diferentes comportamentos espectrais, o que pode levar uma determinada espécie a responder diferentemente à absorção de radiação vermelha ou a reflectância do infravermelho próximo em razão de um déficit hídrico, nutricional ou à idade da planta (SARTORI et. al., 2009). Dessa forma, o presente trabalho objetivou calcular o NDVI no município de Presidente Prudente-SP através de imagens do satélite Landsat 8 referentes aos meses de maio, agosto e novembro de Também foram utilizados os dados de pluviosidade do mesmo período para relacionar a variação do comportamento da vegetação de acordo com as características climáticas sazonais da área de estudo. 2 ÁREA DE ESTUDO O uso que a sociedade atual faz da terra e as diversas formas de apropriação da natureza, tem colaborado para processos de degradação ambiental cada vez mais acelerados. O desenvolvimento econômico, o aumento da população, a diversificação, o consumo, o crescimento das cidades, as atividades industriais e agricultura, tem

3 contribuído para o aumento do desmatamento de florestas e a progressiva diminuição de áreas verdes. Desse modo, a configuração territorial de Presidente Prudente se relaciona ao processo histórico de ocupação de todo o oeste do estado de São Paulo, com índice de desmatamento significativo e processo de degradação tanto dos corpos de águas como dos solos. Durante o processo de ocupação do oeste paulista a região era rota de mineiros e se destacava ainda pela da marcha do café e pela expansão da Estrada de Ferro Sorocabana. O que demonstra como esta região passou por processos de retirada na mata e sucessivas apropriações de terras por grilos, culminado em extensas áreas destinadas à pastagem e até mesmo na exposição dos solos ao regime de chuvas. Atualmente observam-se apenas alguns relictos de matas preservadas, como o Parque Estadual do Morro do Diabo e alguns fragmentos de matas em lugares isolados. A figura 1 mostra o processo de evolução da retirada da mata na região oeste do estado num período de 50 anos ( ) compilado de Cavalli, Guillaumon JR e Serra Filho (1974) apud Boin (2000).

4 Figura 1 - Evolução da retirada da mata na região Oeste do Estado de São Paulo. Fonte: Extraído de BOIN (2000, p. 9). Presidente Prudente está situada no extremo oeste do estado de São Paulo, na latitude 22 7 S e longitude W, com cerca de 560 km de distância da capital paulista. Localizada no planalto ocidental e altitude média de 480m acima do nível do mar, constituí-se essencialmente por rochas do grupo Bauru, sendo o seu relevo formado basicamente por colinas médias, amplas, morrotes alongados e espigões. No que diz respeito aos aspectos do clima, a sazonalidade climática da cidade pode ser resumida a um período quente e chuvoso entre outubro e março e, outro mais ameno e seco, entre abril e setembro, quando as temperaturas caem com a entrada das massas polares (BARRIOS; SANT ANNA NETO, 1996). Presidente Prudente apresenta um clima tropical, com duas estações definidas, um período de verão/outono, mais quente (temperaturas médias das máximas entre os 27 C e 29 C) e muito chuvoso (entre 150 e 200 mm mensais) e invernos amenos (com temperaturas médias das mínimas entre os 16 C e 18 C) e menos úmidos (chuvas mensais entre os 20 e 50 mm) (AMORIM; MONTEIRO, 2011, p. 5). Com área urbana de aproximadamente 60 km² e população estimada de habitantes (IBGE, 2013), a cidade foi formada a partir da ocupação dos espigões alongados (divisores das águas) onde ocorreu a implementação da Estrada de Ferro Sorocabana. Segundo Ikuta (2003), a partir da década de 1990 observou-se uma ocupação de áreas de manancial e fundos de vale, sendo o poder público, com os programas sociais de moradia, um dos agentes provedores destas ocupações. Assim, tanto as formas de expansão e ocupação urbana quanto os usos da terra no ambiente rural se relacionam aos processos de degradação ambiental, como a retirada da vegetação nativa da região de Presidente Prudente e a falta de manejo adequado da terra. 3 PROCEDIMENTOS METODOLÓGICOS

5 Para esse trabalho foram selecionadas as imagens do satélite Landsat 8 de 1 de maio, 21 de agosto e 9 de novembro de 2013 (órbita/ponto 222/075), mais especificamente as bandas 4 (0,64-0,67µm) e 5 (0,85-0,88µm), com resolução espacial de 30 metros. A combinação entre essas bandas foi utilizada devido ao comportamento da vegetação em comprimentos de onda visíveis e no infravermelho próximo. Na luz visível as áreas vegetadas aparecem muito escuras, enquanto superfícies descobertas ficam claras. Por outro lado, em comprimentos de onda do infravermelho próximo a vegetação é mais brilhante, e ao comparar a luz visível e infravermelha, é possível estimar a quantidade relativa de vegetação (WEIER; HERRING, 2000). Desse modo, o NDVI foi calculado através da ferramenta Raster Calculator no software ArcGIS com a seguinte equação: NDVI = (pivp - pv) / (pivp + pv) onde: pivp é a reflectância no infravermelho próximo e pv é a reflectância no vermelho. De acordo com Weier e Herring (2000), os cálculos do NDVI para um determinado pixel sempre resultam em valores que variam de -1 para +1. Geralmente, folhas não verde aparecem com um valor próximo de zero, valores perto de +1 (0,8-0,9) indicam a maior densidade possível de folhas verdes e zero significa que não há vegetação. Todavia essa relação numérica pode sofrer alterações conforme a espécie vegetal e, inclusive, quando a vegetação está em condições de estresse hídrico, pois tende a absorver menos radiação solar, o que aumenta sua reflectância no espectro visível e a maior absorção no infravermelho próximo (POELKING et al., 2007). Posteriormente, os produtos cartográficos elaborados foram analisados de acordo com os dados de pluviosidade registrados na Estação Meteorológica da FCT/UNESP,

6 campus de Presidente Prudente, a fim de identificar alterações na cobertura vegetal entre os meses de maio, agosto e novembro. 4 RESULTADOS E DISCUSSÃO O NDVI é amplamente aplicado em diversos estudos. Para analisá-lo é importante considerar as relações entre a vegetação e a radiação do espectro eletromagnético. Assim, o índice de vegetação pode ser utilizado na análise de eventuais perturbações no ciclo sazonal da vegetação, no monitoramento de secas, na detecção de desmatamentos, entre outras aplicações. Os valores resultantes da operação apresentaram variação entre -0,25 e +0,65, nos meses de maio, agosto e novembro de 2013 (Figura 3). Estes corresponderam, respectivamente, à presença de vegetação com características de estresse hídrico e de uma vegetação mais robusta, sendo que os valores negativos também foram relacionados às áreas construídas do município, presença de solo exposto e corpos d água. Já os de valores intermediários entre 0,23 e 0,36 podem ser associados à vegetação predominantemente rasteira.

7 Figura 2 - Variação do índice NDVI no município de Presidente Prudente através das imagens do Landsat 8 de maio, agosto e novembro de Elaboração: Cardoso e Prates (2014). A figura 2 mostra os mapas de NDVI referente aos meses de maio, agosto e novembro de No mês de maio a imagem foi tomada no dia 1º, sendo que os 107 mm de precipitação foram registrados a partir do dia 24. No entanto, no mês de abril também se registrou alto total pluviométrico (195 mm), o que pode ter garantido umidade suficiente para a vegetação não entrar em estado de estresse hídrico. Dessa forma, os valores de NDVI em maio variaram de -0,25 a 0,57, dentre os quais a malha urbana da cidade de Presidente Prudente apresentou valores de -0,14 a - 0,08. Os corpos d água, com valores de até -0,25 apresentaram coloração vermelha na figura 3, o que ocorre em virtude da água apresentar reflectância na banda do visível maior do que na do infravermelho próximo, resultando em valores negativos (POELKING et al., 2007). De modo geral, os valores predominantes na área rural durante esse mês foram de 0,13 a 0,24, com algumas parcelas da superfície com vegetação arbórea densa de até

8 0,57. Já na porção norte do município foram identificadas áreas com coloração laranja e valores entre -0,08 e -0,03, que indicam ausência de cobertura vegetal e podem estar relacionadas a solo exposto. Com relação ao NDVI de agosto, os valores obtidos foram mais baixos em relação ao mês de maio, e variaram de -0,27 a 0,53. A área rural do município apresentou colocação predominantemente mais clara, associadas a valores entre 0,04 e 0,15, sendo perceptível o aumento de superfícies com tons laranja ao norte da imagem, nas quais os valores chegaram a -0,11. Essa configuração pode ser explicada devido o baixo total pluviométrico em agosto, que foi de apenas 4 mm, característica típica para um mês de inverno na região. Sob essa condição climática, a área rural do município coberta principalmente por gramíneas encontra-se seca em decorrência do estresse hídrico. Além disso, a cobertura vegetal rasteira nesse estado também deixa o solo descoberto, cuja reflectância será identificada no NDVI como valores abaixo de zero. Por sua vez, o NDVI para o mês de novembro apresentou um aumento do intervalo nos valores calculados, tanto para os números negativos quanto para os positivos (-0,31 a 0,65). Durante esse mês foram registrados 109 mm de precipitação, o que pode ter influenciado a predominância de valores acima de 0,39 nas parcelas da superfície com vegetação arbórea densa, que indicam vegetação com folhas saudáveis. Entretanto, se por um lado houve o aumento do NDVI em relação ao mês de agosto, na porção norte do município foi verificado também o aumento de áreas desprovidas de cobertura vegetal, com valores entre -0,18 e -0,05. A menor densidade de vegetação apresentada pode estar relacionada às áreas de cultivos temporários, que dependendo da época do ano podem apresentar valores negativos, já que o solo está sendo preparado para o próximo plantio. Como foi observado na figura 3, o mapa de NDVI referente ao mês de maio apresentou maior densidade de vegetação quando comparado aos demais meses, que indicaram o aumento de áreas com decréscimo de vegetação. Todavia, no NDVI de novembro foi verificado o aumento de valores positivos que remetem à maior presença de vegetação em algumas áreas.

9 Sendo assim, para analisar a variação sazonal do índice de vegetação e verificar possíveis mudanças ocorridas entre os meses selecionados, realizou-se uma operação matemática de subtração entre os mapas de novembro e maio. O resultado dessa operação (Figura 4) é representado por um mapa no qual os valores positivos significam maior ganho de NDVI e, inversamente, valores negativos indicam decréscimo no índice. Consequentemente, as áreas com valores próximos a zero não apresentaram mudanças significativas na refletância dos alvos na paisagem. Figura 3 - Diferença do índice NDVI no município de Presidente Prudente entre maio e novembro de Elaboração: Cardoso e Prates (2014). Através desse mapa foi possível observar com maior precisão os locais que sofreram decréscimo significativo de NDVI (valores próximos a -0,27), principalmente ao norte do município, bem como as áreas nas quais a vegetação apresentou um

10 aumento na sua reflectância, sobretudo em algumas parcelas também ao norte, mas também no entorno da malha urbana da cidade de Presidente Prudente. 5 CONSIDERAÇÕES FINAIS Os resultados apresentados nesse trabalho correspondem a um estudo de caso realizado na disciplina Sensoriamento Remoto e Meio Ambiente: Potencialidades das Imagens de Satélites Para o Monitoramento e a Gestão Ambiental, do curso de Pós- Graduação em Geografia. A análise dos NDVIs, juntamente com os dados de pluviosidade, foi possível identificar que houve significativa diminuição da atividade fotossintética da vegetação no mês de agosto, decorrente também do tipo de cobertura vegetal predominante no município (pastagens), proveniente do processo de uso e ocupação da terra na região, desprovido de preocupação ambiental. Em síntese, o cálculo do índice de vegetação contribuiu como um indicador de mudanças sazonais e na atividade da vegetação, facilitando seu monitoramento. Além disso, constitui uma ferramenta não só para o mapeamento da vegetação, mas também para classificar os tipos, a quantidade, a condição da cobertura vegetal e sua resposta espectral de acordo com as características climáticas e hidrológicas em um determinado recorte geográfico. REFERÊNCIAS AFFONSO, A. G.; VALERIANO, D. M.; BATISTA, G. T. Caracterização da vegetação no município de Marabá, no estado do Pará, através de dados e transformações espectrais (Índice de Vegetação por Diferença Normalizada) do sensor ETM+ / Landsat 7. In: Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2005, Goiânia. São José dos Campos: INPE, Disponível em: < Acesso em? 27 nov AMORIM, M. C. C. T.; MONTEIRO, A. As temperaturas intraurbanas: exemplos do Brasil e de Portugal. Confins [Online], , posto online em 30 Novembro 2011,

11 Consultado o 12 Abril URL: ; DOI : /confins.7284 BARRIOS, N. A. Z.; SANT ANNA NETO, J. L. A circulação atmosférica no extremo oeste paulista. Boletim climatológico, Presidente Prudente, v.1, n.1, p.8-9, março BOIN, M. N. Chuvas e erosões no Oeste Paulista: uma análise climatológica aplicada. Tese de Doutorado UNESP IGCE, Rio Claro, p FLORENZANO, Tereza Galloti. Geomorfologia: conceitos e tecnologias atuais. São Paulo. Oficina de textos, IKUTA, F. A. A cidade e as águas: a expansão territorial urbana e a ocupação dos fundos de vales em Presidente Prudente-SP f. Dissertação (Mestrado) - Faculdade de Ciências e Tecnologia, Universidade Estadual Paulista, Presidente Prudente INPE. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Ìndice de Vegetação (NDVI). Disponível em: < Acesso em: 26 nov KAUTH, R. J. THOMAS, G. S. The Tasseled Cap: a graphic description of the spectraltemporal development of agricultural crops as seen in Landsat. In: Proceedings on the Symposium on Machine Processing of Remotely Sensed Data, 29 jun-01 jul. 1976, West Lafayette, Indiana, EUA. West Lafayette, Indiana: Purdue University, p RICHARDSON, A. J. WIEGAND, C. L. Distinguishing vegetation from soil background information. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, v. 43, n. 12, p , POELKING, E. L.; LAUERMANN, A.; DALMOLIN, R. S. D. Imagens CBERS na geração de NDVI no estudo da dinâmica da vegetação em período de estresse hídrico. In: Anais XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil, abril 2007, INPE, p Disponível em: < inpe.br/sbsr@80/2006/ /doc/ pdf >. Acesso em: 27 nov SARTORI, A. A. C.; PIANUCCI, M. N.; SILVA, R. F. B.; ZIMBACK, C. R. L. Influência do período de estiagem no Índice de Vegetação (NDVI), no município de Botucatu-SP. In: Anais XIV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2009, Natal-RN. v. 14. p Disponível em: < sbsr@80/2008/ /doc/ pdf>. Acesso em: 27 nov

12 UNITED STATES GEOLOGICAL SURVEY - USGS. Aquisição de imagens orbitais digitais gratuitas do satélite Landsat 8. Disponível em : < UNITED STATES GEOLOGICAL SURVEY - USGS. Landsat Missions. Disponível em : < Acesso em : 11 mar WEIER J., HERRING D Measuring Vegetation (NDVI & EVI). Disponível em: < Acesso em: 12 abr