UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE INSTITUTO DE OCEANOGRAFIA

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1 UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE INSTITUTO DE OCEANOGRAFIA DISTRIBUIÇÃO, ABUNDÂNCIA E COMPOSIÇÃO DA VEGETAÇÃO AQUÁTICA SUBMERSA (VAS) NO ESTUÁRIO DA LAGOA DOS PATOS (RS, BRASIL) Bruno Lainetti Gianasi Orientadora: Prof a. Dra. Margareth da Silva Copertino Monografia apresentada a Coordenação de Curso de Oceanologia da Universidade Federal do Rio Grande como requisito para obtenção do grau de Bacharel RIO GANDE, BRASIL Dezembro, 2011

2 And those who were seen dancing were thought to be insane by those who could not hear the music. Friedrich Wilhelm Nietzsche ( )

3 i AGRADECIMENTOS Este trabalho é fruto do esforço de um grupo de pessoas que convivi durante minha fase de graduação. Estas de alguma forma contribuíram em diferentes etapas do trabalho ensinando-me e corrigindo-me conceitos, e em muitas vezes, incentivando-me. A todas estas pessoas, fica aqui meu sincero agradecimento pela paciência e pelo tempo dedicado, mesmo que por vontade própria ou por minha iniciativa, se envolveram neste projeto. - A minha orientadora Dra. Margareth da Silva Copertino pela sua paciência, dedicação, sempre acreditando e trazendo palavras de incentivo. Por proporcionar esta oportunidade de conhecer o universo dos ambientes aquáticos vegetados de uma forma multidisciplinar. Por tudo que fez, sou-lhe muito grato. - Agradeço ao Dr. Waterloo Pereira Filho pelos deslocamentos de Santa Maria até a cidade de Rio Grande, pelas conquistas nos trabalhos de campo e no processamento de dados. - Á Dra. Evlyn Márcia Leão de Morais Novo e ao Dr. Thiago Sanna Silva pela oportunidade de compartilhar um pouco da experiência do INPE. - Ao Msc. Allan de Oliveira de Oliveira por sua paciência e ensinamentos nos meus primeiros passos nas técnicas de geoprocessamento. - Ao meu amigo de turma e projeto, Milton Araujo, minha gratidão não apenas pelo agradável convívio, mas também por compartilhar épocas difíceis de triagem de transversais, contagem de nós, medições de rizomas e saídas de campo. - Ao amigo, Giovani, mestre da embarcação prof. Moralles, que através do seu conhecimento nos conduzia com segurança a lugares de difícil acesso. Sua descontração foi a alegria das saídas de campo. - Agradeço a fantástica equipe de alunos do Laboratório de Ecologia Vegetal Costeira (ECOVECO) pelo clima de amizade dentro do ambiente de trabalho. Aos professores Dr. Ulrich Seeliger, Dr. Cesar Cordazzo e Dr. Cesar Costa sempre atenciosos e dispostos em ajudar e esclarecer alguns conceitos e pelas inúmeras caronas à cidade. Sem a ajuda de vocês este trabalho seria mais difícil. - Por fim e acima de tudo, agradeço a Deus e minha família pelo apoio e conforto, que sem eles não conseguiria realizar este trabalho.

4 ii ÍNDICE AGRADECIMENTOS...i LISTA DE FIGURAS...iii LISTA DE TABELAS...iv RESUMO...v 1. INTRODUÇÃO OBJETIVO GERAL Objetivos Específicos METODOLOGIA Área de Estudo Dados Abióticos Mapeamento da VAS in situ Comportamento Espectral da VAS Análise de Imagens Landsat-5/TM RESULTADOS Dados Abióticos Distribuição da VAS in situ Comportamento Espectral da VAS Análise das Imagens Landsat-5/TM DISCUSSÃO Distribuição, Abundância e Composição da VAS no ELP Comportamento Espectral da VAS Análise das Imagens de Satélite CONSIDERAÇÕES FINAIS REFERÊNCIAS...45

5 iii LISTA DE FIGURAS Figura 1. Localização da área de estudo e nome dos Sacos onde foram amostrados VAS no ELP (1A). Distribuição dos 343 pontos amostrados nos Sacos do ELP durante o verão e outono de Os pontos em vermelho indicam pontos com coleta de biomassa (1B)...7 Figura 2. Localização dos pontos de obtenção dos dados radiométricos no Saco do Arraial (25/03/2010), Ilha das Pombas e Canal no Saco do Rio Grande (02/06/2010)...9 Figura 3. Índice de Oscilação Sul (IOS) e taxa de precipitação mensal acumulada para a região da bacia de drenagem da Lagoa dos Patos durante o período de 2009 a Figura 4. Média móvel de quinze dias da temperatura (A), nível (B) e salinidade (C) amostrados pelo programa PELD no estuário da Lagoa dos Patos durante o período de 2009 a Figura 5. Mapa de profundidade dos locais amostrados no estuário da Lagoa dos Patos durante as coletas de campo de Figura 6. Amostras das três classes de substratos identificadas visualmente. Substrato lamoso (A), intermediário (B) e arenoso (C)...14 Figura 7. Distribuição dos substratos arenosos, intermediário e lamosos nos locais amostrados do estuário da Lagoa dos Patos durante as coletas de campo de Figura 8.. Distribuição e abundância de Ruppia maritima durante o verão e outono de Figura 9. Distribuição e abundância de macroalgas durante o verão e outono de Figura 10. Distribuição e abundância de Zannichellia palustris durante verão e outono de Figura 11. Biomassa média encontrada no verão (A) e outono (B) de 2011 nos Sacos do estuário da Lagoa dos Patos. Notar a diferenças nas escalas...19 Figura 12. Biomassa total dos Sacos do ELP durante o verão e outono de Figura 13. Alturas das pradarias de fanerógamas encontradas no verão e outono de

6 iv Figura 14. Ocorrência de pradarias em estado de frutificação no verão e outono de Figura 15. Distribuição de pradarias com alto grau de epifitismo no verão e outono de Figura 16. Imagens representativas dos tipos de águas amostradas. Saco do Arraial (A), Ilha das Pombas (B) e água profunda de Canal (C)...23 Figura 17. Resultado da concentração da chl-a da coluna d água, sólidos em suspensão (SS) e biomassa aérea do Saco do Arraial, Ilha das Pombas (P) e Canal (C) em Figura 18. Curvas espectrais obtidas em áreas vegetadas e não vegetadas do Saco do Arraial (A) e Ilha das Pombas (B) e áreas profundas de canal (B) em Figura 19. Curvas espectrais após a obtenção da primeira derivada para o Saco do Arraial (A), Ilha das Pombas e Canal (B)...26 Figura 20. Diagramas de correlações (Spearman, α=0,05) entre as razões de bandas (10 em 10 nm) e as variáveis chl-a da coluna d água (A), sólidos em suspensão (B) e biomassa aérea (C) da Ilha das Pombas e Canal Figura 21. Distribuição da VAS no verão de 2011 através da classificação supervisionada (A) e não supervisionada (B) e no outono de 2011 através de classificação supervisionada (C) e não supervisionada (D)...29 Figura 22. Distribuição da VAS no verão de 1991 segundo o classificador supervisionado (A) e não supervisionado (B)...30 LISTA DE TABELAS Tabela 1. Valores de correlação (Spearman, α=0,05) entre a simulação das bandas (1-4) do sensor TM (Landsat-5) e bandas (1p-4) do sensor ALI (Landsat-LDCM) e as biomassas aéreas. Valores em negrito são significativos Tabela 2. Matriz de validação das imagens de verão e outono de 2011 representando a acurácia (Kappa) dos classificadores supervisionados e não supervisionados...31

7 v RESUMO A vegetação aquática submersa (VAS) no estuário da Lagoa dos Patos é composta por fanerógamas e macroalgas de deriva. Estas formam complexos habitats de importantes funções ecológicas e modeladoras que mantém a biodiversidade de organismos, principalmente de espécies de interesse comercial. Reduções e fragmentações dos fundos vegetados são observadas nas zonas costeiras de todo mundo. Além disso, os monitoramentos tradicionais in situ das pradarias são pouco eficientes. Assim, este trabalho investigou a distribuição e abundância das pradarias no ELP, identificou feições de absorção da energia eletromagnética em curvas espectrais de áreas vegetadas e a potencialidade do uso de imagens Landsat para o mapeamento da VAS. Coletas radiométricas foram realizadas em áreas rasas vegetadas e áreas de canal no ELP em Estes dados foram processados com análise derivativa, e posteriormente, através da simulação das bandas dos sensores TM (Landsat-5) e ALI (Landsat-LDCM/OLI). Dados ambientais e populacionais também foram adquiridos em cada ponto. O mapeamento da VAS foi realizado no verão e outono de 2011 em 343 estações espalhadas nas áreas historicamente ocupadas. Em cada estação observou-se percentuais de cobertura de fanerógamas e macroalgas, altura da pradaria, presença de semente e epífitas, profundidade local e tipo de substrato. Mapas temáticos foram gerados e utilizados para descrição espacial e validação dos resultados do sensoriamento remoto. Dados de temperatura, salinidade, precipitação mensal acumulada e índice de oscilação sul para a bacia de drenagem da Lagoa dos Patos foram utilizados. Por fim, imagens de satélite Landsat-5/TM, foram processadas através de métodos de classificação automática, validadas e, junto com a simulação das bandas, foram analisadas quanto à potencialidade de uso para o mapeamento da VAS no ELP. Os mapas gerados através dos dados coletados in situ apresentam informações detalhadas sobre a extensão e abundância dos fundos de Ruppia maritima, Zannichellia palustris e macroalgas durante o verão e outono de Devido à extensão e elevada biomassa da pradaria, observada no verão de 2011 no ELP, esta foi considerada como uma das maiores já registradas nos últimos vinte anos. Condições hidrológicas e

8 vi climatológicas que antecederam este período contribuíram para a formação deste evento. As macroalgas não apresentaram extensas florações. O mapeamento da extensão das pradarias de Z. palustris geraram informações inéditas, já que houve poucos estudos a respeito dessa fanerógama no ELP. Os dados radiométricos indicaram uma nítida separação espectral entre as áreas de canal e as áreas rasas vegetadas, principalmente em torno de 710 nm. Isto indica a potencialidade do uso de técnicas de sensoriamento remoto para identificar os fundos vegetados no ELP. Ainda, o uso de imagens Landsat-5/TM para o mapeamento de VAS é limitado a eventos de extensas pradarias como ocorrido no verão de O satélite Landsat-LDCM, com lançamento previsto para final do ano de 2012, poderá apresentar melhores resultados no mapeamento da VAS em função das características técnicas mais adequadas no estudo dos ambientes aquáticos.

9 1 1. INTRODUÇÃO A vegetação aquática submersa (VAS), composta por comunidades de plantas e macroalgas, ocupa os fundos rasos costeiros e estuarinos de todo o globo. A VAS pode se estabelecer em extensas áreas formando pradarias ou fundos vegetados de fanerógamas com complexa estrutura de comunidades, suportando elevada produtividade e diversidade de organismos (Green & Short, 2003; Copertino, 2010). Grande parte do estuário da Lagoa dos Patos (ELP) é formado por áreas rasas, de baixa hidrodinâmica, caracterizados por possuírem condições favoráveis ao desenvolvimento dos fundos vegetados. Estes formam habitats permanentes ou temporários com importantes funções ecológicas que afetam a dinâmica populacional e a assembléia de animais (Copertino & Seeliger, 2010). No ELP a VAS é composta principalmente por fanerógamas enraizadas e por macroalgas de deriva. A fanerógama dominamente é a Ruppia maritima, embora seja comum a ocorrência de espécies oligohalinas (Zannichellia palustris) e de água doce (Elodea ssp., Myriophyllum brasiliense, Potamogeton striatus e Ceratophyllum demersum) próximas a desembocadura de arroios e no alto estuário. As macroalgas são dominadas pelas Clorofíceas Ulva (U. clathrata, U. intestinalis, U. ramulosa, U. flexuosa, U. micrococa), Cladophora (C. flexuosa, C. crispata, C, fascicularis, C. scitula) e Rhizoclonium riparium (Seeliger, 1998). Pradarias ou fundos vegetados são conhecidos como engenheiros dos ecossistemas costeiros e estuarinos devido ao papel que exercem na redução da hidrodinâmica local, estabilização do sedimento, retenção do material em suspensão e aumento nos teores de material orgânico do substrato. Estes formam habitats mais complexos que ambientes não vegetados adjacentes e possuem papel fundamental na manutenção da biodiversidade e na variabilidade genética, na ciclagem de nutrientes e no sequestro de carbono atmosférico (Short & Short, 1984; Canal-Vergés et al., 2010; Copertino & Seeliger, 2010). Além disso, fornecem uma combinação de alimento e proteção para inúmeras espécies de peixes e invertebrados de interesse comercial (Short & Short, 1984). Na maioria das vezes, esses ambientes são responsáveis por produzirem a única fonte de proteínas às comunidades de pescadores (Green & Short 2003).

10 2 Apesar dos fundos vegetados apresentarem alta variabilidade espaço-temporal, fragmentações e reduções de pradarias foram observadas no ELP durante a última década do século XX e início do XXI. Esse processo esteve relacionado com períodos de maiores precipitações e descargas anômalas associados com eventos de El Niño (Copertino & Seeliger, 2010). A perda desses habitats também tem sido documentada em várias partes do mundo, principalmente devido a causas antrópicas como processos de ocupação urbana desordenada, poluição, eutrofização, dragagens, sobrepesca, introdução de espécies exóticas, quanto a causas naturais de passagem de furações e aumento de herbivoria (Green & Short, 2003; Waycott et al., 2009). A investigação sobre a extensão e distribuição espacial dos fundos vegetados submersos é extremamente complexa devido às dificuldades inerentes de acesso ao ambiente infralitoral, de visualização dos fundos bentônicos, da baixa resolução da maioria das técnicas aplicadas e da grande heterogeneidade das manchas ou faixas vegetadas. Os modelos bioregionais que descrevem a distribuição da VAS a nível global, geralmente representam melhor as mudanças nas comunidades da Europa, America do Norte e Austrália. Isto reflete os maiores esforços na coleta de informações a respeito das pradarias nesses locais. Grandes lacunas de informações ainda existem nas regiões da África Ocidental, Havaí e América do Sul, apesar de apresentarem abundantes pradarias (Waytcott et al., 2009). O conhecimento sobre a distribuição das pradarias de fanerógamas marinhas no Brasil ainda é rudimentar. Além do mais, há controvérsias acerca de quantas espécies realmente ocorrem ao longo da costa brasileira (Creed & Amado Filho, 1999). O conhecimento existente sobre a distribuição dos fundos vegetado limita-se a informações sobre a ocorrência de Halodule wrightii, H. emarginata, Halophila decipiens, H. bailonii e Ruppia maritima (Marques & Creed 2008). No entanto, a real extensão e abundância dessas pradarias, assim como seu desenvolvimento frente às perturbações antrópicas e naturais, continuam pouco conhecidas. No ELP, as primeiras referências com relação à biologia, ecologia e distribuição da VAS datam da década de 80 (Coutinho 1982; Seeliger & Cordazzo, 1982; Cafruni, 1983; Amus 1984; Costa & Seeliger, 1989; Mazo, 1994). Entretanto, esses trabalhos pouco detalharam a abundância, variabilidade e a composição dessas pradarias in situ, considerando as diversas regiões do estuário e sua variabilidade ambiental.

11 3 Somado com a falta de informações, os monitoramentos tradicionais realizados nos fundos vegetados são através do uso de embarcações e coletas de dados in situ que são pouco eficientes em grandes escalas, já que demandam grande quantidade de tempo e energia tanto em campo quanto em laboratório. Ainda, devido à extensa área de colonização, as dificuldades de acesso e detecção de pequenas variações de biomassa, as conclusões dos trabalhos se limitam a resultados pontuais, o que não oferecem uma visão sinótica e confiável do ambiente estudado (Duarte, 2002). Assim, há uma necessidade de desenvolver métodos mais eficientes e confiáveis capazes de detectar pequenas perdas de biomassa em grandes escalas espaciais, assim como produzir indicadores prévios de mudanças ambientais. A compreensão da dinâmica que envolve a composição, abundância de espécies e os padrões de ocupação requerem informações em um contexto espacial e temporal que acompanhem as mudanças ocorridas nas pradarias, com um poder de detalhamento apropriado (Dekker et al., 2005; Phin et al., 2008). Dessa maneira, o uso de técnicas de sensoriamento remoto pode atender a essas exigências, com relativo baixo custo, alta frequência de observações e amostragens não destrutivas. Sendo assim, considerada uma poderosa ferramenta de análise espacial em áreas costeiras (Mumby et al., 1997). As imagens de satélite têm sido utilizadas para monitorar mudanças na distribuição, diversidade e abundância das pradarias de VAS em ambientes estuarinos (Kirkman, 1996; Chauvaud et al., 1998; Mumby et al., 1999; Robinson et al 2001; Dekker et al., 2005; Phin et al., 2008; Ma et al., 2008). Entretanto, o sensoriamento remoto tem um potencial maior do que apenas o mapeamento da VAS. Este também pode contribuir na identificação de processos que afetam os fundos vegetados como o aumento da turbidez da água e eventos de floração de microalgas (Burrage et al., 2003; Nezlin et al., 2005; Liu et al., 2009). Os primeiros produtos da distribuição dos fundos vegetados foram produzidos por imagens do satélite Landsat MSS lançado em Entretanto, devido a sua baixa resolução espacial, este satélite não permitiu uma avaliação eficiente para a maioria dos estuários e enseadas rasas (Claasen et al., 1984; Acklenson & Klemas 1987; Cracknell, 1999; Mumby et al., 1997). Seu sucessor, o Landsat-5/TM lançado em 1984, contém resolução espacial e intervalo espectral de bandas mais adequado para os estudos de ambientes aquáticos. Com este sensor, foi possível atingir entre 75% e 85% de acurácia

12 4 nos mapeamentos de extensas pradarias de Zostera marina, Zostera capricornia, Ruppia megacarpa, Halophila ovalis (Mumby & Edwards 2002; Dekker et al., 2005). No final do ano de 2012, a agência espacial norte-americana (NASA) está programando o lançamento do mais novo satélite da série, o Landsat-LDCM (Landsat Data Continuity Mission). Este novo satélite levará a bordo o sensor OLI (Operational Land Image) e irá substituir o Landsat-5/TM que completou 27 anos de uso. Devido a alta complexidade ótica das águas costeiras, dos diferentes tipos de estuário, das características hidrológicas locais e das diferenças de respostas entre as comunidades de VAS e suas espécies, o sucesso na aplicação dos métodos de sensoriamento remoto ainda necessita de obtenção de diversos parâmetros ambientais e de estudos sobre o comportamento espectral da água e da vegetação alvo. A compreensão da resposta espectral dos diferentes componentes que interferem nas propriedades óticas da água se faz necessário para conseguir distinguir, identificar e discriminar tanto áreas vegetadas (dominadas por macroalgas ou fanerógamas) quanto áreas não vegetadas (Mumby et al., 1999; Robinson et al., 2001; Dekker et al., 2005; Phin et al., 2008; Ma et al., 2008). Dessa forma, este trabalho propõe uma investigação sobre a distribuição e abundância da vegetação aquática submersa no ELP in situ, assim como uma avaliação do uso de sensoriamento remoto no mapeamento e monitoramento da vegetação. Esta nova abordagem poderá fornecer parâmetros para comparações entre populações, subsídios para criação de áreas de proteção marinha (APM) e à modelagem ecológica. Além de, fornecer dados para estudos dentro do programa PELD (Pesquisas Ecológicas de Longa Duração FURG) e bases para aplicação de técnicas de sensoriamento remoto no estudo da distribuição dos fundos vegetados em áreas costeiras e estuarinas da costa brasileira. 2. OBJETIVO GERAL Descrever a distribuição espacial, abundância e composição da vegetação aquática submersa no estuário da Lagoa dos Patos através de dados in situ e por técnicas de sensoriamento remoto durante verão e outono de 2011.

13 5 2.1 Objetivos Específicos 1- Analisar a distribuição espacial e abundância da VAS através de amostragem in situ 2- Caracterizar o comportamento espectral dos fundos vegetados 3- Avaliar o potencial de utilização de imagens Landsat-5/TM e Landsat-LDCM no mapeamento da VAS. 3. METODOLOGIA 3.1 Área de Estudo Grande parte (70%) da superfície estuarina da Lagoa dos Patos é formada por enseadas rasas protegidas, que expostas a um menor grau de hidrodinâmica, são favoráveis ao estabelecimento e ocupação por pradarias de fanerógamas submersas (Copertino & Seeliger, 2010). Enseadas mais abertas ou próximas a canais profundos possuem um maior grau de hidrodinamismo e menor tempo de residência da água e, portanto, condições que promovem maior força de arrasto e dinâmica de sedimentos, as quais influenciam diretamente na estabilidade do substrato de fixação, no deslocamento de plantas e na movimentação do banco de sementes (Copertino & Seeliger, 2010). O limite superior da distribuição vertical das pradarias é controlado pela exposição ao ar e o inferior pela atenuação da luz (Costa & Seeliger, 1989). No presente trabalho, as enseadas rasas do estuário como o Saco da Mangueira, Saco do Rio Grande, Saco do Justino, Saco da Quitéria, Saco do Arraial, Saco do Boto, Saco do Mendanha e Saco do Silveira, que são historicamente ocupados por pradarias, foram escolhidos para o presente estudo (Figura 1A). 3.2 Dados Abióticos Dados mensais de IOS (índice de oscilação sul), que indicam a intensidade e variabilidade do fenômeno ENSO, foram fornecidos pelo Bureau of Meteorology ( entre o período de 2009 a Dados de precipitação mensal acumulada, para a região da bacia de drenagem da Lagoa dos Patos, foram

14 6 compilados do Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos (CPTEC). Esses dados de precipitação foram utilizados como proxy da descarga fluvial dos principais rios que desembocam na Lagoa dos Patos. Dados diários de temperatura, salinidade e nível da coluna d água foram obtidos do monitoramento diário realizado na Ilha dos Marinheiros pelo programa de Pesquisas Ecológicas de Longa Duração (PELD FURG). Com esses dados, utilizou-se a média móvel de quinze dias entre os anos de 2009 e Mapeamento da VAS in situ Durante o período de pico de biomassa no verão de 2011 (7 a 15 de fevereiro) e sua senescência no outono (10 a 17 de maio) foram realizadas amostragens para avaliação da distribuição espacial e abundância da VAS no ELP. A grade amostral foi distribuída nas áreas rasas, historicamente ocupadas por VAS, totalizando 343 pontos distanciados em aproximadamente 500 metros e espalhados de forma a obter a maior heterogeneidade possível de cada região. Foram amostrados 40 pontos no Saco da Mangueira, 73 no Saco do Rio Grande, 112 no Saco do Arraial, 30 no Saco do Justino, 46 no Saco do Mendanha e 42 no Saco do Silveira (Figura 1B). Para cada ponto foram obtidos coordenadas geográficas com GPS (Garmin, modelo 60CSx) e percentual de cobertura visual de fanerógamas (Ruppia maritima e Zannichellia palustris) e macroalgas (Ulva spp e Cladophora spp), dentro de quadrados de 50 x 50 cm (três réplicas por ponto). Observações sobre grau de epifitismo, presença de frutificação, altura da pradaria (régua), profundidade local (régua) e tipo de substrato (lamoso, intermediário e arenoso), foram coletadas em todos os pontos. Amostras destrutivas de biomassa (três réplicas aleatórias) foram coletadas em quadrados de 10 x 10 cm, em 24 pontos das áreas vegetadas (Figura 1B). A escolha dos pontos de coleta de biomassa tentou abranger a maior variabilidade representativa considerando como alta biomassa (percentual de cobertura acima de 60%), média biomassa (30-60%) e baixa biomassa (<30%), além do tamanho das pradarias de cada região do estuário. Essas amostras foram transportadas resfriadas até o laboratório, onde foram lavadas para remoção do sedimento, fauna e detritos. As amostras foram separadas em plantas e

15 7 macroalgas. As plantas ainda foram divididas em partes aéreas e subterrâneas. O peso seco foi obtido após secagem em estufa por 48hrs a 60ºC. Os dados coletados in situ foram utilizados para gerar mapas temáticos sobre a cobertura de R. maritima, Z. palustris e macroalgas, alturas das pradarias, tipo de substrato e profundidade, através do interpolador Natural Neighbor no software ARCGIS Este interpolador foi utilizado por não extrapolar valores para outras áreas além do domínio dos dados. Esta técnica utiliza o método dos polígonos de Thiessen para avaliar os pesos dos pontos realizando uma interpolação baseada na média ponderada dos pontos vizinhos, onde os pesos são proporcionais às áreas do polígono (Mazzini & Schettini, 2009). Com os dados de biomassa foram calculadas médias por regiões e utilizando as áreas vegetadas de cada local foi possível estimar a produção total de biomassa no verão e no outono de A 1B Figura 1. Localização da área de estudo e nome dos Sacos onde foram amostrados VAS no ELP (1A). Distribuição dos 343 pontos amostrados nos Sacos do ELP durante o verão e outono de Os pontos em vermelho indicam pontos com coleta de biomassa (1B). 3.4 Comportamento Espectral da VAS

16 8 Para avaliar o comportamento espectral dos fundos vegetados foram feitas medições radiométricas em áreas com e sem vegetação. Estas medições foram realizadas em duas etapas, em dias claros e ensolarados, entre 10 e 15:30 hrs. No dia 25/03/2010 foram realizados 13 estações, no Saco do Arraial, que apresentava uma pradaria de Ruppia marítima bem desenvolvida e em floração. Nove amostragens foram em áreas rasas vegetadas e quatro em áreas rasas não vegetadas. No dia 02/06/2010 foram realizadas oito amostragens entre a Ilha das Pombas e Ilha da Pólvora, no Saco do Rio Grande, sobre fundo vegetado com macroalgas verdes e quatro amostragens em áreas profundas de canal (Figura 2). As reflectâncias foram obtidas utilizando um espectrorradiômetro portátil (FieldSpec Hand Held, ASD Inc., EUA), na faixa de 400 nm à 900 nm, com intervalo espectral de 3 nm e campo de visada de 45º, perpendicular ao ângulo solar. A reflectância de sensoriamento remoto (Rrs) foi calculada através da radiância espectral emergente da água sobre a irradiância espectral incidente na superfície da água. A Rrs foi apresentada em porcentagem. A irradiância espestral incidente foi estimada através da medida da radiância de uma placa branca de Spectralon (Mobley 1999). Amostras de água foram coletadas de cada ponto, filtradas e analisadas quanto aos parâmetros sólidos em suspensão (filtro Whatmann GF-C, gravimetria) e concentração da clorofila-a (Chl-a) da coluna d água (filtro Whatmann GF-F, extração por acetona. Método de fluorometria, Welschmeyer, 1994). Amostras de VAS foram coletadas em cada estação para estimativa de biomassa e identificação das espécies ocorrentes, segundo o procedimento previamente mencionado no item 3.3. Os parâmetros rugosidade da água, intensidade e direção do vento (anemômetro portátil), temperatura do ar e da água (termômetro), profundidade (régua), salinidade (refratômetro), transparência da água (Secchi) e imagens fotográficas digitais foram obtidas de cada ponto. Os dados radiométricos foram processados e analisados através análise derivativa (Goodin et al., 1993), a fim de destacar feições de absorção ou espalhamento da energia devido a presença da vegetação. Foram calculadas as razões de bandas de 10 em 10 nm, e a partir disso, foram realizados diagramas de correlação (Spearman, α=0,05) entre as razões de bandas e os parâmetros de biomassa área da VAS, sólidos em suspensão (SS) e chl-a da coluna d água. Optou-se por mostrar os diagramas de

17 9 correlação do dia 02/06/2010 (Ilha das Pombas e Canal), já que os diagramas do dia 25/03/2010 (Saco do Arraial) não forneceram bons resultados. Por fim, foram realizadas as simulações da resposta espectral da VAS para as quatro primeiras bandas dos satélites Landsat-5/TM e EO-1/ALI através da integração dos dados radiométricos coletados in situ com as curvas espectrais das bandas dos sensores. O sensor ALI (Advanced Land Imager) foi testado e validado durante a missão Earth Observing 1 (EO-1) em 2000 como protótipo do sensor OLI (Operational Land Imager) que será incorporado no novo Landsat-LDCM (Landsat Data Continuity Mission) previsto para lançamento em dezembro de O Landsat-LDCM apresenta uma nova banda, denominada banda costeira (1p), com intervalo espectral entre nm, refinada especialmente para estudos em áreas costeiras. As simulações das bandas dos sensores TM e ALI foram correlacionados com os dados de campo de biomassa da VAS (Spearman, α=0,05). Os softwares utilizados para realizar esses procedimentos foram VIEWSPECPRO, STATISTICA 7 e EXEL. Figura 2. Localização dos pontos de obtenção dos dados radiométricos no Saco do Arraial (25/03/2010), Ilha das Pombas e Canal no Saco do Rio Grande (02/06/2010).

18 Análise de Imagens Landsat-5/TM Para identificar a distribuição da vegetação aquática através de imagens de satélite foram utilizadas imagens Landsat-5/TM das datas 22/01/1991, 14/02/2011 e 05/05/2011. Estas duas últimas foram adquiridas com a mesma data ou próximas às datas de saídas de campo do verão e outono de A imagem do verão de 1991 foi utilizada na tentativa de realizar um resgate histórico dos fundos vegetados deste verão. Para isso, utilizou-se registros históricos de ocorrência dos fundos vegetados no ELP (Mazo, 1994; Copertino & Seeliger, 2010). Estas foram as melhores imagens disponíveis no catálogo do INPE para o procedimento de classificação, apesar da imagem de fevereiro apresentar um pouco de cobertura de nuvens. As demais imagens durante o período de 2010 e 2011 não possuíam condições de ser utilizas devido à grande cobertura de nuvens e erros do tipo striping e banding. Estes erros são formados por listas que ocorrem devido à má calibração, falha de detectores e desgaste do detector devido ao tempo em órbitas (Showengerdt, 2007), sendo frequente nas imagens Landsat-5/TM. Para o processamento das foram utilizadas as bandas com informação espectral entre 450 nm até 900 nm (bandas 1, 2, 3, 4). Estas foram recortadas focalizando a área do estuário e, posteriormente, foram realizadas correções geométricas (Projeção UTM e Datum Sad69), radiométricas e atmosféricas (Chander et al., 2009). A correção atmosférica foi realizada utilizando o modo Cost(t) model. Este modelo foi escolhido por ser o mais completo com as informações de calibrações disponíveis. Posteiormente, as imagens passaram por métodos de segmentação de imagens (divide a imagem em polígonos com similaridade nos valores de pixels) e classificação supervisionada (algoritmo Battacharya) e não supervisionada (algoritmo Isoseg). Utilizou-se para as classificações duas classes de interesse: áreas vegetadas e áreas não vegetadas. Estes classificadores utilizam diferentes algoritmos e diferem na forma estatística com que agrupam os pixels ou as regiões com similaridade das imagens. Para o método supervisionada o usuário indica as classes a serem definidas enquanto que na não supervisionado o algoritmo se encarrega de distingui-las.

19 11 Os resultados dos mapeamentos foram validados através do coeficiente Kappa (Figueiredo & Vieira, 2007). Este coeficiente é calculado a partir dos dados de uma matriz de confusão que representa uma medida efetiva do modelo de classificação, ao mostrar o número de classificações corretas versus as classificações preditas para cada classe de interesse. Devido a grande quantidade de nuvens e sombra de nuvens na imagem original do Landsat 5/TM para o período de verão de 2011, não foi possível utilizar todos os 343 pontos amostrados para validação. Assim, estes que estavam cobertos por nuvens ou sombras foram descartados e o cálculo se baseou apenas naqueles sem interferentes, totalizando 292 pontos. Para o período de outono de 2011 foi possível à utilização dos 343 os pontos para validação. A imagem de 1991 não foi validada, seguindo apenas uma avaliação descritiva das áreas de ocorrência através dos registros históricos. As correções geométricas, radiométricas e atmosféricas e os processos de classificação supervisionado e não supervisionado foram realizados no software IDRISI ANDES. A segmentação de imagens foi realizada no software SPRING e a edição final dos mapas temáticos no software ARCGIS RESULTADOS 4.1 Dados Abióticos O IOS (índice de oscilação sul), que representa a intensidade e variabilidade do fenômeno ENSO, apresentou uma variação negativa durante o segundo semestre de 2009 e início do ano de 2010, o que indica a ocorrência do fenômeno El Niño. A Partir do mês de maio de 2010 até meados de abril/maio de 2011 a variação positiva do IOS indicou a ocorrência do fenômeno Lã Niña. Posteriormente, o índice apresentou menores variações, o que aponta períodos de neutralidade (Figura 3). A precipitação mensal acumulada para a bacia de drenagem na Lagoa dos Patos registrou elevadas precipitações durante o segundo semestre de 2009 e início de 2010 (330 mm), seguindo para um período de baixas precipitações após abril/maio de 2010 (150 mm) (Figura 3).

20 12 Figura 3. Índice de Oscilação Sul (IOS) e taxa de precipitação mensal acumulada para a região da bacia de drenagem da Lagoa dos Patos durante o período de 2009 a Os dados de temperatura da água obedecem padrões de sazonalidade, sendo elevadas durante a primavera/verão e baixas no outono/inverno. Picos de elevadas temperaturas foram observadas nos meses de fevereiro com aproximadamente 30ºC. As menores temperaturas são registradas nos meses de julho/agosto atingindo 15ºC (Figura 4A). O nível da coluna d água no ELP apresentou dois picos acentuados durante o segundo semestre de 2009 e início de Estes atingiram entre 50 e 75 cm acima do nível médio. Após o mês de março de 2010 o nível da Lagoa se estabeleceu até maio de 2011 (Figura 4B). Entre os meses de janeiro e agosto de 2009, a salinidade se manteve alta no estuário (25), decaindo rapidamente no segundo semestres de 2009 até março de 2010 (salinidade 0). Após esse período, houve um pequeno aumento do sal entre março e julho de 2010 (salinidade 15) e uma baixa menos acentuada do que a encontrada em 2009/2010. Logo no mês de novembro de 2010 a salinidade se estabelece entorno de 20 até o mês de maio de 2011 (Figura 4C).

21 13 A B C Figura 4. Média móvel de quinze dias da temperatura (A), nível (B) e salinidade (C) amostrados pelo programa PELD no estuário da Lagoa dos Patos durante o período de 2009 a Distribuição da VAS in situ As áreas rasas amostradas no ELP durante o mapeamento realizado in situ em fevereiro e outono de 2011 totalizaram 196 km². Deste total, 8 km² (4%) apresentaram profundidade de até 0,5 m; 105 km² (54%) de 0,51-1 m; 48 km² (24%) de 1,1 1,5 m; 19 km² (10%) de 1,51 2 m e 16 km² (8%) para profundidades acima de 2 metros (Figura 5).

22 14 Figura 5. Mapa de profundidade dos locais amostrados no estuário da Lagoa dos Patos durante as coletas de campo de Nos 343 pontos, amostrados nas áreas rasas do estuário, foi observado o tipo de substrato que predominava, sendo caracterizados em 3 tipos através da coloração apresentada. Substratos lamosos, intermediários e arenosos (Figura 6). A B C Figura 6: Amostras das três classes de substratos identificadas visualmente. Substrato lamoso (A), intermediário (B) e arenoso (C). Os substratos arenosos foram caracterizados por sedimentos claros (coloração marrom claro), de fundo firme e estavam associados aos locais de bancos de areia ou que apresentavam elevada hidrodinâmica. Estes corresponderam a uma área de 49,5 km² ou 25,5% das áreas amostradas. Os substratos lamosos foram caracterizados por uma lama espessa e escura (coloração preta) que ocuparam uma área de 60,5 km² ou 30,5%. Já os sedimentos intermediários foram aqueles que apresentaram, visualmente,

23 15 características entre os dois tipos anteriores e ocorreram em aproximadamente 86 km² ou 44% (Figura 7). Figura 7. Distribuição dos substratos arenosos, intermediário e lamosos nos locais amostrados do estuário da Lagoa dos Patos durante as coletas de campo de A área total de ocorrência das pradarias de Ruppia maritima no verão de 2011 foi de 86 km², o que representa 61% das áreas rasas, com profundidade de até 1,8 metros, colonizadas pela fanerógama. Durante esse período, elevados percentuais de coberturas foram encontradas no Saco do Arraial, Quitéria, Justino e Silveira atingindo entre %, enquanto que Sacos do Mendanha, Mangueira e Rio Grande apresentaram menores coberturas (20-80%) (Figura 8). No outono de 2011 foi observada uma redução da distribuição e abundância das pradarias de R. maritima em todas as regiões do estuário. Estas passaram a ocupar uma área de 19,5 km² ou 13,7% das áreas rasas. Regiões do Saco da Mangueira, Saco do Rio Grande e Saco do Silveira estavam praticamente sem vegetação. Os Sacos do Justino, Arraial e Mendanha ainda apresentaram fundos vegetados, porém poucas regiões com cobertura acima 80%, sendo o percentual de cobertura dominante entre 20-50% nesse período (Figura 8).

24 16 Verão Outono Figura 8. Distribuição e abundância de Ruppia maritima durante o verão e outono de Durante o período de verão de 2011, as macroalgas cobriram 19 km² ou 13,4% das áreas rasas, e em sua maioria sobrepostas ou entrelaçadas às folhas de R. maritima. Nesse período as massas de algas foram dominadas por Ulva ssp. e Cladophora ssp. e não atingiram grandes florações. Regiões do Saco da Mangueira, Rio Grande e Justino apresentaram as menores coberturas (10-20%) e pontos com maiores coberturas (40-80%) foram observados nos Sacos do Silveira, Mendanha e Arraial (Figura 9). Assim como ocorreu com Ruppia, a área de ocorrência das macroalgas reduziu no outono passando a ser de 11,7 km² ou 8,7% das áreas rasas. Sua única ocorrência foi no Saco do Mendanha nas proximidades da Ilha dos Ovos e Arvoredo atingindo coberturas entre as ilhas de 80-90% (Figura 9). Macroalgas de água doce do gênero Chara foram observadas durante o período de verão próximo a Ilha da Torotama, região com grande aporte de água doce dos arroios. Suas pradarias não atingiram grandes extensões nem coberturas (20-30%). Em sua maioria estavam fixadas no substrato de fundo firme (arenoso e intermediário) entre as plantas de R. maritima. Não foram avistadas Chara nas amostragens de outono.

25 17 Verão Outono Figura 9. Distribuição e abundância de macroalgas durante o verão e outono de Durante o verão, plantas de Z. palustris ocorreram junto com a densa pradaria de R. maritima no Saco do Arraial e Saco do Boto. As pradarias de Z. palustris atingiram uma extensão de 7km² com percentual de cobertura variando entre 20-80%. Com a redução da Ruppia no outono, as plantas de Z. palustris dominaram o substrato do Saco da Quitéria e Arraial. As coberturas variaram entre 20-70% e a extensão da pradaria de Z. palustris alcançou30 km² de extensão (Figura 10). Durante o verão de 2011 foi identificado vegetação em todas as regiões do estuário da Lagoa dos Patos. Em geral, as biomassas médias encontradas foram maiores no verão do que durante o outono. A maior biomassa de verão estava no Saco do Silveira (500 g PS/m²), seguido de Quitéria (270 g PS/m²) e Mangueira (260 g PS/m²). A menor biomassa foi observada no Sado do Justino (50 g PS/m²) (Figura 11A). No outono, várias regiões do estuário não apresentaram fundos vegetados como o Saco da Mangueira, Silveira. O Saco do Mendanha apesar de apresentar vegetação sua biomassa média foi de apenas 2 g PS/m², não sendo visualizado no gráfico. Os Sacos da Quitéria, Boto e Arraial apresentaram biomassa média de 50 g PS/m² e o Saco do Rio Grande com 12 g PS/m². O único local onde a biomassa média de outono superou a

26 18 biomassa média do verão foi no Saco do Justino, atingindo cerca de 90 g PS/m² (Figura 11B). Verão Outono Figura 10. Distribuição e abundância de Zannichellia palustris durante verão e outono de Com a biomassa média e a área vegetada de cada região do ELP, pode-se ter uma estimativa da biomassa total produzida durante o verão e outono de A biomassa total produzida durante o verão foi aproximadamente toneladas, sendo o Saco do Arraial a região que apresentou maior biomassa (3.840 t), seguido do Saco do Silveira (2.590 t), Quitéria (2.040 t) e Mangueira (1.890 t). As menores biomassas totais foram encontradas no Saco do Mendanha (370 t), Justino (240 t) e Saco do Boto (45 t). No outono a biomassa total ficou entorno de toneladas. A maior biomassa, assim como no verão, foi encontrada no Saco do Arraial (1.600 t), seguida por Saco da Quitéria (910 t). A menor biomassa foi no Saco do Mendanha (7 t) (Figura 12).

27 19 A B Figura 11. Biomassa média encontrada no verão (A) e outono (B) de 2011 nos Sacos do estuário da Lagoa dos Patos. Notar a diferenças nas escalas. No verão, a altura média das pradarias foi de aproximadamente 20 cm. Longos caules verticais de R. maritima foram observados em áreas abrigadas como o Saco da Quitéria, Arraial e Justino, com comprimento de 150 cm. Estes permaneciam estendidos ao longo da superfície d água (Figura 13). No outono, com a substituição das plantas de Ruppia por Zannichellia, houve a diminuição da altura média que passou a ser de 5 cm (maior altura encontrada de 10 cm), apesar das plantas estarem desenvolvidas com flores e frutos (Figura 13).

28 20 Figura 12. Biomassa total dos Sacos do ELP durante o verão e outono de Verão Outono Figura 13. Alturas das pradarias de fanerógamas encontradas no verão e outono de No verão, cerca de 70% das áreas vegetadas com R. maritima se apresentaram em estágio de frutificação. Estas pradarias se concentraram no Saco do Arraial, apesar de serem encontradas também em outras áreas do estuário em menor porcentagem. Durante o outono, 65 % das pradarias dominadas por Z. palustris apresentaram estágio

29 21 de frutificação, as quais se concentraram no Saco do Arraial e Justino. As frutificações no Saco do Justino durante o outono se devem tanto as plantas de Ruppia quanto de Zannichellia (Figura 14). Verão Outono Figura 14. Ocorrência de pradarias em estado de frutificação no verão e outono de A presença de epífitas foi observada principalmente sobre as plantas de R. maritima. No verão, 23% das áreas vegetadas com Ruppia apresentaram elevado grau de epifitismo, possível de ser observado in situ e a olho nu. No outono, apesar da redução da área de Ruppia, 33,7% dessas áreas apresentaram alto grau de epifitismo. As pradarias de Z. palustris não apresentaram alto grau de epifitismo tanto no verão e outono (Figura 15).

30 22 Verão Outono Figura 15. Distribuição de pradarias com alto grau de epifitismo no verão e outono de Comportamento Espectral da VAS As coletas radiométricas foram realizadas em duas datas, em dias ensolarados e com baixa nebulosidade. Durante a primeira campanha, realizada no realizada no Saco do Arraial (25/03/2010), a direção e intensidade média do vento foram Leste (E) e 20 m/s. As temperaturas do ar e da água variaram entre 23,7-28,9 ºC e 23,5 25 ºC respectivamente do início até o final das coletas. A salinidade encontrada foi de 12, a rugosidade da água foi média, o disco de Secchi atingiu o fundo (profundidade de 0,6 m) e a coloração da água foi verde/marrom (Figura 16A). A segunda campanha, realizada na Ilha das Pombas e Canal (02/06/2010) apresentou direção predominante do vento Nordeste (NE) com intensidade média de 3,5 m/s. As temperaturas do ar e da água variam entre ºC e ºC respectivamente e a salinidade foi de 17. A rugosidade da água foi baixa, o disco de Secchi atingiu o fundo do estuário para os pontos da Ilha das Pombas (profundidade média de 0,50 m) e para os pontos do Canal o Secchi foi de aproximadamente 1,5 m (profundidade do canal 4 m). A coloração da água para a Ilha das Pombas foi verde (Figura 16B) enquanto que no canal foi marrom (Figura 16C).

31 23 A B C Figura 16. Imagens representativas dos tipos de águas amostradas. Saco do Arraial (A), Ilha das Pombas (B) e água profunda de Canal (C). As análises das águas coletadas simultaneamente com os dados radiométricos mostraram que a concentração de chl-a da coluna d água apresentaram valores baixos, não ultrapassando a concentração de 4,5 µg/l. Também não houve grandes diferenças entre os ambientes de áreas de canal, áreas rasas vegetadas e não vegetadas. Apenas o ponto Pombas 7 apresentou concentração mais elevada que os demais (Figura 17). Figura 17. Resultado da concentração da chl-a da coluna d água, sólidos em suspensão (SS) e biomassa aérea do Saco do Arraial, Ilha das Pombas (P) e Canal (C) em No Saco do Arraial os sólidos em suspensão atingiram o máximo de concentração no ponto Arraial 13 (30 mg/l). As menores concentrações foram

32 24 observadas em Arraial 8 e 11 (1 mg/l). Na Ilha das Pombas as maiores concentrações estavam em Pombas 2 e 3 (44 mg/l) e as menores em Pombas 4 e 8 (10 mg/l). As águas profundas do canal apresentaram valores crescentes de sólidos em suspensão do Canal 1 (26 mg/l) para o Canal 4 (83 mg/l), onde atingiu o maior patamar (Figura 17). No Saco do Arraial a vegetação predominante foi Ruppia maritima. Os pontos Arraial 7, 10, 11 e 13 não apresentaram vegetação e os pontos Arraial 3, 9 e 12 continham pouca biomassa aérea (2; 3,2 e 4 g PS/m²). As maiores biomassas aéreas foram encontradas em Arraial 5, 6 e 8 (141; 129 e 125 g PS/m²). Na Ilha das Pombas a vegetação dominante foi macroalgas verdes, na qual predominaram Ulva ssp. e Cladophora ssp. As maiores biomassas foram em Pombas 6 e 3 (168 e 153 g PS/m²) e as menores em Pombas 1, 7 e 8 (32; 34 e 36 g PS/m²). Não foram avistadas biomassas de deriva nas águas profundas do Canal (Figura 17). As curvas espectrais amostradas apresentaram maiores albedos para águas profundas do Canal e os menores para as áreas rasas vegetadas. As curvas espectrais coletadas no Saco do Arraial apresentaram baixos valores de reflectância e um comportamento muito semelhante. As áreas vegetadas atingiram o máximo de 5% de reflectância e áreas não vegetadas 6% em aproximadamente 570 nm. Um pico pouco pronunciado foi observado em 710 nm (Figura 18A). As curvas da Ilha das Pombas (áreas vegetadas) e águas profundas de Canal se distinguiram melhor espectralmente que as do Saco do Arraial. Os maiores albedos foram encontrados nas curvas do Canal 2, 3 e 4 com máximo de reflectância de 10% em aproximadamente 570 nm. Áreas vegetadas apresetaram menores albedos em relação as águas do Canal. Além disso, observa-se um pico de reflectância entorno de 710 nm, com máximo de reflectância de 3,5% (Figura 18B). A aplicação da técnica de análise derivativa de primeira ordem nos dados de reflectância permitiu identificar uma nítida separação espectral entre áreas rasas vegetadas (variação positiva) e áreas profundas de canal (variação negativa) entorno do comprimento de onda do 710 nm (Figura 19B). Esta separação ocorreu apenas com os dados coletados na Ilha das Pombas e Canal, não havendo nenhum tipo de distinção entre as águas do Saco do Arraial (Figura 19A).

33 25 A B Figura 18. Curvas espectrais obtidas em áreas vegetadas e não vegetadas do Saco do Arraial (A) e Ilha das Pombas (B) e áreas profundas de canal (B) em Os diagramas de correlação entre as razões de bandas (10 em 10 nm dos dados radiométricos coletados in situ) com as variáveis chl-a da coluna d água, sólidos em suspensão (SS) e biomassa aérea da VAS apresentaram boas correlações para os dados da Ilha das Pombas e Canal.

34 26 B Figura 19. Curvas espectrais após a obtenção da primeira derivada para o Saco do Arraial (A), Ilha das Pombas e Canal (B). A razão de bandas que apresentou a melhor correlação para o estudo da chl-a foi 550/475 nm (Verde/Azul) (Figura 20A). Para os sólidos em suspensão boas correlações foram atingidas no comprimento de onda do verde/azul (575/450 nm) (Figura 20B).

35 27 Através do diagrama nota-se que as melhores razões para o estudo da VAS foi em 630/450 nm e 630/475 nm (vermelho/azul). Entretanto, boas correlações são encontradas nas razões de bandas 700/500 nm, correspondendo ao infravermelho/azul (Figura 20C). Os resultados dos diagramas de correlação entre as razões de bandas e as variáveis no Saco do Arraial não se mostraram com boas correlações. A) Chl-a B) Sólidos em Suspensão C) Biomassa Aérea Figura 20. Diagramas de correlações (Spearman, α=0,05) entre as razões de bandas (10 em 10 nm) e as variáveis chl-a da coluna d água (A), sólidos em suspensão (B) e biomassa aérea (C) da Ilha das Pombas e Canal.

36 28 Os resultados das correlações entre as simulações de bandas dos sensores dos satélites Landsat-5/TM e EO-1/ALI (protótipo do sensor OLI que será incorporado no Landsat-LDCM) com os dados de biomassa aérea (coletados de forma simultânea aos dados radiométricos) se mostraram indiferentes. A banda costeira (1p), especializada no estudo de ambientes costeiros, apresentou o menor grau de correlação significativa. As três primeiras bandas (1, 2 e 3) de ambos satélites apresentaram correlação negativa e significativa com os valores de biomassa, enquanto que a banda 4, representante da faixa do infravermelho próximo, não apresentou correlação significativa (Tabela 1). Tabela 1: Valores de correlação (Spearman, α=0,05) entre a simulação das bandas (1-4) do sensor TM (Landsat-5) e bandas (1p-4) do sensor ALI (Landsat-LDCM) e as biomassas aéreas. Valores em negrito são significativos. Sensor TM Correlação Sensor ALI Correlação Banda 1p -0,6862 Banda 1-0,7349 Banda 1-0,7349 Banda 2-0,7761 Banda 2-0,7761 Banda 3-0,7901 Banda 3-0,7942 Banda 4-0,1900 Banda 4-0, Análise das Imagens Landsat-5/TM As imagens Landsat-5/TM de 14/02/2011 e 05/05/2011 foram utilizadas para avaliar o potencial de utilização do sensoriamento remoto no mapeamento das VAS no ELP. Para a imagem de verão de 2011, o resultado das classificações, supervisionada e não supervisionada, foram semelhantes. Embora erros como a subestimação da vegetação no Saco do Mendanha, seja comum a ambas. A área estimada para a classificação supervisionada foi de 39 km² (Figura 21A) e para não supervisionada de 40 km² (Figura 21B), sendo que a área real ocupada pela VAS obtida in situ, descontando as áreas sombras e nuvens, de 75 km². A área estimada pelos classificadores para o período do outono foi de 54 km² para a classificação supervisionada (Figura 21C) e de 80 km² para a classificação não supervisionada (Figura 21D), sendo que a área total ocupada pela VAS no outono foi de 45 km².

37 29 Classificação Supervisionada Classificação não Supervisionada A B C D Figura 21. Distribuição da VAS no verão de 2011 através da classificação supervisionada (A) e não supervisionada (B) e no outono de 2011 através de classificação supervisionada (C) e não supervisionada (D). A classificação supervisionada se mostrou melhor que a classificação não supervisionada para a imagem de O resultado da classificação supervisionada foi uma área de colonização da vegetação estimada em 48 km². Os Sacos do Silveira, Quitéria e Justino mostraram-se estar totalmente vegetados, enquanto que algumas manchas foram identificadas no Saco do Mendanha, Mangueira, Rio Grande. Poucas

38 30 machas foram observadas no Saco do Arraial (Figura 22A). O classificador não supervisionado não foi capaz de distinguir áreas vegetadas e não vegetadas, indicando uma única classe para as águas do estuário em 1991 (Figura 22B). A B Figura 22. Distribuição da VAS no verão de 1991 segundo o classificador supervisionado (A) e não supervisionado (B). O coeficiente Kappa, que representa o desempenho dos métodos de classificação, indicou que a imagem de verão de 2011 representou melhor a distribuição da VAS no estuário que a imagem de outono de A classificação não supervisionada e a classificação supervisionada, da imagem do verão, apresentaram respectivamente coeficientes Kappa de 44% e 43%, indicando um desempenho considerado bom. A imagem de outono de 2011 não apresentou resultados satisfatórios. A classificação não supervisionada registrou Kappa de 19%, considerado um desempenho ruim, e a classificação supervisionada apresentou Kappa de 30%, o que é considerado como desempenho razoável (Tabela 2).

39 31 Tabela 2. Matriz de validação das imagens de verão e outono de 2011 representando a acurácia (Kappa) dos classificadores supervisionados e não supervisionados. 5. DISCUSSÃO Com os resultados do presente trabalho foi possível caracterizar a distribuição e abundância da VAS no ELP durante seu pico de crescimento no verão e senescência no outono de Ainda, estes permitiram descrever a heterogeneidade da composição e estrutura dos fundos vegetados, assim como identificar padrões de variabilidade espacial nas diferentes regiões do estuário. Além do mais, os dados coletados através de técnicas de sensoriamento remoto indicaram a potencialidade no uso dessa ferramenta na identificação de áreas vegetadas e áreas profundas de canal. O mapeamento dos fundos vegetados através de imagens Landsat-5/TM se mostra limitado a eventos de extensas pradarias no período do verão e condições climáticas e hidrológicas favoráveis. 5.1 Distribuição, Abundância e Composição da VAS no ELP No verão de 2011, estima-se que a biomassa total produzida foi aproximadamente toneladas, sendo uma das maiores pradarias já registradas no ELP dos últimos 20 anos (Copertino & Seeliger, 2010). No outono, a produção total foi de toneladas. Segundo Seeliger (1998), a produção no ELP oscila entorno de e toneladas. No verão de 1991/1992 a produção estimada foi de toneladas e no verão de 1992/1993 de toneladas (Mazo, 1994). Assim, a produção total de biomassa durante o verão de 2011 superou as biomassa encontradas em anos anteriores.