Utilização do IVAS e da Temperatura da superfície para análise multitemporal das mudanças ambientais no Parque Natural da Serra da Estrela (Portugal)

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1 VI Seminário Latino Americano de Geografia Física II Seminário Ibero Americano de Geografia Física Universidade de Coimbra, Maio de 2010 Utilização do IVAS e da Temperatura da superfície para análise multitemporal das mudanças ambientais no Parque Natural da Serra da Estrela (Portugal) Célia Cristina Clemente Machado 1 ; Josiclêda Domiciano Galvíncio 1 ; Eugênia Cristina Gonçalves Pereira 1 1 Dept. Ciências Geográficas, Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) Brasil cmachado@ci.uc.pt; josicleda@hotmail.com; eugenia.pereira@pq.cnpq.br 1. Introdução Em 1972, os Estados Unidos lançaram o primeiro satélite da série Landsat, originalmente designado Earth Resources Technology Satellite-I (ERTS-I). Este satélite provou ser de grande importância para o reconhecimento mundial do sensoriamento remoto como uma importante ferramenta de análise ambiental. Desde este primeiro lançamento, o sensoriamento remoto tem sido largamente usado para adquirir informações acerca dos vários processos ambientais da terra, tais como, uso e cobertura do solo, dinâmica da vegetação, qualidade da água, urbanização, agricultura etc., contribuindo para a sua gestão e monitoramento (Jong & Van Der Meer, 2005). Uma das aplicações do sensoriamento remoto é o monitoramento e quantificação das condições e distribuições espaciais da vegetação, através de índices de vegetação e usando dados digitais de reflectância espectral da radiação electromagnética (Liu, 2007). O índice de vegetação ajustado por solo (IVAS) foi desenvolvido por Huete (1988) e é um dos índices mais frequentemente utilizado por apresentar um fator de correção para o efeito da presença do solo. A temperatura da superfície terrestre é outro fator extraído por técnicas de Sensoriamento Remoto, largamente utilizado porque, além de importante nos monitoramentos de condições de vegetação e variabilidades bioclimáticas, fornece estimativas uniformes e dados contínuos de alta freqüência espaço-temporal (Liu, 2007). Este trabalho teve como objetivos: (1) avaliar a variação dos valores de IVAS em diversos alvos no Parque Natural da Serra da Estrela (PNSE); (2) quantificar a vegetação do PNSE e (3) detectar mudanças ambientais através de uma análise conjunta do IVAS e da temperatura da superfície computados em imagens do satélite Landsat 5 TM de datas diferentes. 1

2 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes 2. Material e métodos 2.1. Área de estudo Localizado na Serra da Estrela no Centro-Este do país, o Parque Natural da Serra da Estrela ocupa grande parte da Serra, a qual é a mais alta de Portugal (1993 m na Torre). O Parque estende-se por cerca de hectares e distribui-se por 6 municípios. Ergue-se como um planalto granítico alongado, marcado por vales profundos que entram no seu interior. Suas características topográficas marcantes influenciam o clima à escala regional e originam um mosaico complexo de climas à escala local (Mora, 2006). Figura 1. Mapa de localização da área de estudo Processamento das imagens de satélite, Digital Elevation Model e Corine Land Cover As imagens de satélite utilizadas foram do Mapeador Temático do satélite Landsat 5, disponibilizadas pelo website da U.S. Geological Survey (USGS), da órbita e ponto 203/032 com datas de passagem em 6 de Junho de 1987, 15 de Junho de 2002 e 18 de Junho de O pré-processamento das imagens de satélite, o cômputo do IVAS e da temperatura à superfície e a montagem final dos layout foram realizados utilizando os programas Erdas Imagine 9.3 e ArcGis 9.3 (licença do Departamento de Ciências Geográficas da UFPE). Para geração dos mapas de elevação e declividade, utilizou-se como base o Digital Elevation Model (DEM) obtido através de acesso ao site da USGS. Os produtos cartográficos utilizados foram o mapa de caracterização do uso e ocupação do solo em 2006 (CLC06_PT - CORINE Land Cover 2006) e o mapa de 2

3 VI Seminário Latino Americano de Geografia Física II Seminário Ibero Americano de Geografia Física Universidade de Coimbra, Maio de 2010 alterações de uso e ocupação do solo entre 2000 e 2006 (CHA06_PT - CORINE Land Cover Changes ) ambos produtos cartográficos gerados no âmbito do Global Monitoring for Environment and Security Land Fast Track Service Precursor (GMES Land FTSP) para Portugal Continental, disponíveis gratuitamente para download no site do Instituto Geográfico Português (IGP) (Caetano et al., 2009). As diferentes feições do CLC06_PT foram isoladas e usadas como máscara sobre a carta do IVAS computado, sendo dessa forma possível observar os valores de IVAS predominantes em cada feição e proceder à classificação da carta de IVAS. Os corpos hídricos existentes nas imagens, por apresentarem valores negativos foram excluídos, assim como as nuvens presentes na imagem de 2009 a fim de não influenciar nos valores estatísticos obtidos Cômputo do IVAS e da temperatura da superfície Para obtenção do IVAS e da temperatura da superfície, seguiram-se as primeiras etapas do SEBAL, um algoritmo desenvolvido por Bastiaanssen (1998a; 1998b) e amplamente utilizado por Silva et al. (2008, 2006, 2005), cujos passos de obtenção são descritos abaixo. A calibração radiométrica (Eq. 1) é o processo de conversão do Número digital ND de cada pixel da imagem, em Radiância espectral monocromática L λi. O cômputo da radiância ou calibração radiométrica é obtido pela equação proposta por Markham e Baker (1987): b a i i L a ND (1) λi i 255 onde a e b são as radiâncias espectrais mínima e máxima (Wm 2sr 1μm 1 ), ND é a intensidade do pixel (número inteiro compreendido entre 0 e 255) e i corresponde às bandas (1, 2,... e 7) do satélite Landsat 5. Os coeficientes de calibração utilizados para as imagens TM são os propostos por Chander e Markham (2003), apresentados na tabela 1. 3

4 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes Tabela 1. Descrição das bandas do Mapeador Temático (TM) do satélite Landsat 5 com os correspondentes intervalos de comprimento de onda, coeficientes de calibração (radiância mínima a e máxima b) e irradiâncias espectrais no topo da atmosfera (TOA). Bandas Comprimento de Onda (μm) Coeficiente de Calibração (Wm sr μm ) Irradiância Espectral no Topo da Atmosfera De 01/03/1984 até Após 05/05/ /05/2003 (Wm μm ) a b a b Banda 1 (azul) 0,45 0, Banda 2 (verde) 0,52 0, Banda 3 (vermelho) 0,63 0, Banda 4 (IV-próximo) 0,76 0, Banda 5 (IV-médio) 1,55 1, Banda 6 (IV-termal) 10,4 12, Banda 7 (IV-médio) 2,08 2, ,67 A reflectância é a razão entre o fluxo radiante refletido e o fluxo radiante incidente obtida segundo a equação (Allen et al., 2002) (Eq. 2): ρ λi k λi π. L. cos λi Z. d r (2) onde L λi é a radiância espectral de cada banda, K λi é a irradiância solar espectral de cada banda no topo da atmosfera (Wm 2 μm 1, Tabela 1), Z é o ângulo zenital solar e d r é o quadrado da razão entre a distância média Terra-Sol (r o ) e a distância Terra-Sol (r) em dado dia do ano (DSA). Para o cálculo do Índice de Vegetação Ajustado para os Efeitos do Solo (IVAS) utilizou-se a expressão (Huete, 1988) (Eq. 3): (1 L)( ρ ρ ) IV V IVAS (3) (L ρ ρ ) IV V onde L é constante. Utilizou-se L = 0,1 baseado em Silva (2009). O Índice de Área Foliar (IAF) é um indicador da biomassa de cada pixel da imagem e pode ser computado pela equação (Eq. 4): ln 0,69 SAVI IAF 0,59 (4) 0,91 4

5 VI Seminário Latino Americano de Geografia Física II Seminário Ibero Americano de Geografia Física Universidade de Coimbra, Maio de 2010 As emissividades ε e ε podem ser obtidas, para NDVI > 0 e IAF < 3, segundo a NB 0 equação de Allen et al. (2002) (Eq. 5 e 6): ε NB 0,97 0,00331 IAF (5) ε 0 0,95 0,01 IAF (6) Para pixels com IAF 3, ε = ε = 0,98. Para corpos de água (NDVI < 0), Silva & NB 0 Cândido (2004) utilizaram, no caso do lago de Sobradinho e do leite do Rio São Francisco, os valores de ε = 0,99 e ε = 0,985, conforme Allen et al. (2002). NB 0 A temperatura da superfície é obtida através da radiância espectral da banda termal L λ,6 e a emissividade ε. A expressão utilizada foi (Eq. 7): NB T s ln ε NB L K K λ, (7) onde K1 = 607,76 Wm -2 sr -1 μm -1 e k2 = 1260,56 K são constantes de calibração da banda termal do Landsat 5 TM (Allen et al., 2002; Silva et al., 2005). 3. Resultados e discussão Na figura 2 estão representadas as cartas do IVAS para as imagens de satélite analisadas, na figura 3 as cartas de elevação e declividade e na figura 4 o mapa de uso e cobertura do solo no PNSE. 5

6 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes Figura 2. IVAS para os dias 6 de Junho de 1987, 15 de Junho de 2002 e 18 de Junho de 2009 no PNSE. 6

7 VI Seminário Latino Americano de Geografia Física II Seminário Ibero Americano de Geografia Física Universidade de Coimbra, Maio de 2010 Figura 3. Elevação (m) e declividade (graus) do Parque Natural da Serra da Estrela. Figura 4. Mapa de caracterização do uso e cobertura do solo em 2006 para o PNSE. CLC06_PT - CORINE Land Cover Caetano et al. (2009). 7

8 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes Pela análise da figura 2 e 3, foi possível observar uma diminuição dos valores de IVAS entre as imagens em estudo e, portanto, uma diminuição da cobertura vegetal, principalmente nas áreas de maior altitude e declividade do parque. De acordo com as classes de IVAS individualizadas a partir do CLC06_PT (tabela 2 e figura 4), a classe de valores de IVAS inferior a 0,25 corresponde principalmente a territórios artificializados. Essa classe de IVAS não apresentou alteração significativa entre a imagem de 1987 e 2002, no entanto, na imagem de 2009 os valores de IVAS dessa classe triplicaram. A classe de valores de IVAS acima de 0,45 corresponde principalmente a florestas folhosas e mistas. Essa classe sofreu uma diminuição acentuada na imagem de 2009 (diminuição de aproximadamente 42%) em relação às outras duas imagens. Tabela 2. Distribuição em porcentagem das classes de IVAS e as médias obtidas no PNSE. Classe de IVAS < 0,25 2,45% 2,83% 8,45% 0,26-0,3 7,72% 7,17% 13,74% 0,3-0,35 15,11% 14,75% 21,62% 0,35-0,45 40,74% 44,04% 37,63% > 0,45 33,98% 31,21% 18,56% Média 0,418 0,414 0,371 Estes resultados vão de encontro com o CHA06_PT (alterações de uso e ocupação do solo entre 2000 e 2006), onde se constata uma alteração do uso e ocupação do solo de 10,3% no território do PNSE, sendo 63,64% desta correspondente a mudança de florestas de resinosas para florestas abertas, cortes e novas plantações (figura 5). De fato, entre 2000 e 2006 houve uma diminuição de 19,5% de área de florestas mistas e 35,9% de florestas resinosas, enquanto que se observou um aumento de 31,21% de florestas abertas, cortes e novas plantações (Caetano et al., 2009). Esta diminuição da área de floresta e aumento de florestas abertas, justifica a menor média de valores de IVAS observada na carta de 2009 (diminuição de aproximadamente 10,4%), pois os valores de IVAS tendem a diminuir em áreas artificializadas e com vegetação mais aberta, sofrendo mais efeitos do solo exposto (Oliveira, 2009; Machado et al., 2009; Giongo et al., 2007). 8

9 VI Seminário Latino Americano de Geografia Física II Seminário Ibero Americano de Geografia Física Universidade de Coimbra, Maio de 2010 Figura 5. Gráfico representativo das mudanças ocorridas no PNSE entre 2000 e 2006 a partir de suas porcentagens relativas. CHA06_PT - CORINE Land Cover Changes Caetano et al. (2009). Em relação à temperatura da superfície, em termos gerais, verificou-se um aumento das áreas com temperatura acima de 27:C, essencialmente a nordeste do parque (figura 6 e tabela 3). Este fato pode ser devido à substituição das florestas, deixando o solo mais exposto e à menor altitude e declividade observada nessa área do parque. Silva et al. (2005) conseguiram estimar a temperatura da superfície em áreas com diferentes tipos de uso e ocupação do solo. As áreas que apresentaram as maiores temperaturas foram áreas de solo exposto, onde a temperatura variou entre 37,5 e 39,9 C. De acordo com o IVAS obtido e o CHA06_PT, a imagem de 2009, tendo menor área de floresta, deveria apresentar os maiores valores de temperatura. No entanto, a maior média foi obtida na imagem de Para explicar tal fato, dever-se-á realizar uma análise do regime de precipitação verificado no mês dos imageamentos, pois a temperatura à superfície pode sofrer alterações significativas devido a eventuais precipitações alguns dias antes do imageamento. 9

10 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes Figura 6. Temperatura à superfície para os dias 6 de Junho de 1987, 15 de Junho de 2002 e 18 de Junho de 2009 no PNSE. Tabela 3. Distribuição em porcentagem das classes de temperatura da superfície e as médias obtidas no PNSE. Classe de Temperatura da superfície (ºC) < 20 1,54% 0,14% 4,72% ,02% 8,58% 12,33% ,47% 24,68% 31,55% ,95% 35,29% 30,33% > 30 11,02% 31,31% 21,07% Média 26 28,5 26,8 10

11 VI Seminário Latino Americano de Geografia Física II Seminário Ibero Americano de Geografia Física Universidade de Coimbra, Maio de Conclusões As alterações do uso e ocupação do solo entre 2000 e 2006, principalmente a substituição de florestas resinosas para florestas abertas, cortes e novas plantações, tiveram reflexo observável nas cartas de IVAS computadas. A análise conjunta do IVAS e da temperatura à superfície permitiu uma boa apreciação preliminar das mudanças ambientais no PNSE. 5. Bibliografia Allen, R. G., Tasumi, M.; Trezza, R. 2002, SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land). Advance Training and Users Manual Idaho Implementation, version 1.0. Bastiaanssen, W.G.M., Menenti, M., Feddes, R.A. & Holtslag, A.A.M.A. 1998a, Remote Sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 1. Formulation, Journal of Hydrology, vol , pp Bastiaanssen, W.G.M., Pelgrum, H., Wang, J., Moreno, Y.M.J., Roerink, G.J. & Van Der Wal, T. 1998b, The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 2. Validation, Journal of hydrology, vol , pp Caetano, M., V. Nunes e A. Nunes, 2009, CORINE Land Cover 2006 for Continental Portugal, Relatório técnico, Instituto Geográfico Português. Chander, G. & Markham, B. 2003, Revised Landsat-5 TM Radiometric Calibration Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges, IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 41, no. 11, pp Giongo, P.R., Moura, G.B.A., Rêgo, P.L., Medeiros, S.R.R. 2007, Índices de vegetação NDVI, SAVI e IAF estimados com imagens Landsat 5 TM. VII Jornada de Ensino, Pesquisa e Extensão, Recife. Huete, A. R. 1988, Adjusting vegetation indices for soil influences, International Agrophysics, vol.4, no. 4, pp Jong, S.M. & Van Der Meer, F.D. (eds.) 2005, Remote sensing and digital image processing. 5 Remote sensing image analysis: including the spatial domain, Springer Science, Dordrecht. 11

12 Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física: aplicações emergentes Liu, W. T. H. 2007, Aplicações de sensoriamento remoto, UNIDERP, Campo Grande. Machado, C., Oliveira, T.H., Galvíncio, J.D. 2009, Variação do IVAS e da Temperatura à superfície na bacia hidrográfica do rio Capibaribe PE utilizando imagens do satélite Landsat 5 TM, XII Congresso Nordestino de Ecologia, Gravatá. Markham, B. L. & Barker, J. L. 1987, Thematic mapper band pass solar exoatmospherical irradiances. International Journal of Remote Sensing, vol. 8, no. 3, pp Mora, C.A.S. 2006, Climas da Serra da Estrela características regionais e particulares locais dos planaltos e do alto vale do Zêzere. Tese de doutorado em Geografia Física, Universidade de Lisboa, Lisboa. Oliveira, T.H. 2009, Balanço de Radiação da bacia hidrográfica do Rio Moxotó-PE através de imagens TM Landsat-5 e ETM+ Landsat 7. Monografia, Universidade Federal de Pernambuco, Recife. Silva, B.B., Cândido, M. V. 2004, Determinação da evapotranspiração em escala regional através do Sebal e imagens Landsat 5 TM, XIII Congresso Brasileiro de Meteorologia, Fortaleza. Silva, B.B., Lopes, G.M., Azevedo, P.V. 2005, Balanço de radiação em áreas irrigadas utilizando imagens Landsat 5 TM, Revista Brasileira de Meteorologia, vol. 20, no. 2, pp Silva, B.B.; Bezerra, M.V. 2006, Determinação dos fluxos de calor sensível e latente na superfície utilizando imagens TM - Landsat 5, Revista Brasileira de Agrometeorologia, vol. 14, pp Silva, B.B.; Mendonça, R.R.O., Silva S.T.A., Ferreira, R.C. 2008, Mapeamento do albedo de áreas heterogêneas do estado do Ceará com imagens TM Landsat 5, Revista de Geografia, vol. 25, no. 2, pp Silva, B.B. 2009, Mini-curso: determinação da evapotranspiração com imagens Landsat 5 TM e SEBAL, Recife. 12