Edvania Aparecida Corrêa 1 Sérgio dos Anjos Ferreira Pinto 1

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1 Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.5708 Estimativa do fator C da Equação Universal de Perdas de Solo (EUPS) utilizando Índice de Vegetação pela Diferença Normalizada (NDVI) na Bacia Hidrográfica do Córrego Monjolo Grande/Ipeúna/SP Edvania Aparecida Corrêa 1 Sérgio dos Anjos Ferreira Pinto 1 1 Universidade Estadual Paulista, UNESP/Rio Claro/SP Av. 24A nº Bela Vista - CEP: , Rio Claro - SP Brasil edvaniacorrea@ig.com.br sanjos@rc.unesp.br Abstract. Considering of the problems of the traditional method of classification the C Factor of USLE, which does not represent the changes in vegetation cover along of classified area, the aim of this paper was to estimate the values of Factor C obtained through the NDVI using regression analyses in the scenarios of 1988 and in the basin of brook Monjolo Grande/Ipeúna/SP. With the satellite images from TM sensor Landsat 5 of scenarios 1988 and, was applied the atmospheric correction in the bands 3 and 4 (1988) and subsequently performed the Radiometric Normalization of bands 3 and 4 of using, to this, as reference adjusted images of After pre-processing of images, we obtained the NDVI of the scenarios analyzed and applied a regression equation where they obtained the maps of Factor C from 1988 to. The presence of El Nino in 1988 resulted in the differences found between the mean NDVI of the scenarios analyzed. Likewise, the prevalence of high levels of factor C (0.4 to 0.6) denotes the presence of areas of agriculture and pasture, which, combined with areas of high slope, may have high values of factor C. The proposed methodology is as quick alternative to obtain the C factor for large areas of study. The Remote Sensing was effective in obtaining the results proposed in this study, making the extraction of data related to Factor C more quickly and accurately. Palavras-chave: soil erosion modeling, remote sensing, linear regression, land cover, modelagem de erosão do solo,sensoriamento semoto, regressão linear, cobertura do solo. 1. Introdução As alterações do uso da terra, especialmente aquelas associadas às atividades agrícolas, que, em geral, eliminam a cobertura vegetal natural, acarretam desequilíbrio no sistema natural de uma bacia hidrográfica, resultando em condições de predisposição aos riscos de erosão do solo pela ação do escoamento superficial das águas pluviais. No que tange aos processos erosivos, tais alterações do uso da terra podem ser analisadas por diferentes abordagens metodológicas, destacando-se a aplicação da Equação Universal de Perda de Solo (EUPS) e dos Índices de Vegetação. A EUPS visa estimar as perdas anuais médias de solo em longo prazo, em uma determinada gleba e sob um determinado uso, levando em consideração os fatores mais significativos de condicionamento da erosão (topografia, tipo de solo, potencial erosivo da chuva, uso/manejo do solo e práticas conservacionistas) (FERNANDÉZ, 1996). Tal modelo, proposto por Wischmeier e Smith (1978) envolve os seguintes parâmetros: (1) Onde: A é a perda de solo por ano (ton. ha -1.ano-1); R é função da erosividade da chuva, (MJ.mm. ha-1.h-1.ano-1); K é função da erodibilidade do solo.(t.h.mj-1.mm-1); L e S é função do relevo; C é função da cobertura vegetal e seu manejo; P se refere às práticas de suporte ou de conservação do solo em áreas agrícolas. O fator C (uso/cobertura do solo) constitui importante elemento nos estudos de perda de solo, na medida em que a cobertura vegetal fornece proteção ao solo contra os processos erosivos, particularmente aqueles associados à ação do escoamento superficial das águas pluviais. 5708

2 Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.5709 O método tradicional para a obtenção do fator C da EUPS envolve a classificação do uso da terra através de produtos de Sensoriamento Remoto e a determinação do Fator C para cada tipo de uso da terra baseado em tabelas da EUPS e/ou estudos acerca de determinados tipos de cobertura vegetal. Neste tipo de obtenção do Fator C, todos os pixels da área classificada mantêm o mesmo valor do Fator C, não representando assim as variações da cobertura vegetal ao longo da área classificada. Acerca desta problemática, muitos estudos têm sido realizados visando a aplicação de análise de regressão para a obtenção do fator C através do Índice de Vegetação pela Diferença Normalizada (IVDN), como De Jong 1994; Wang et al., 2002; Lin et al. 2002; Van Der Knijff, 2000; Karaburun, 2010; Cavalli, 1999 e Feitosa,. Tendo-se em vista a importância dos procedimentos que visam a aplicação de diferentes abordagens na análise de estimativas de erosão do solo e considerando a relação da densidade da cobertura vegetal com o Índice de Vegetação pela Diferença Normalizada, este artigo tem como objetivo estimar os valores do Fator C obtidos através do NDVI utilizando análise de regressão nos cenários de 1988 e na Bacia Hidrográfica do Córrego Monjolo Grande/Ipeúna/SP. 2. Caracterização da Área de Estudo A área de estudo refere-se à Bacia Hidrográfica do córrego Monjolo Grande, tributário do rio Passa Cinco, sub-bacia do rio Corumbataí, no baixo curso do Rio Piracicaba (SP). Situada no município de Ipeúna, centro leste do Estado de São Paulo, a Bacia Hidrográfica compreende área aproximada de ha (50 Km²) e perímetro de 25,5 Km, com localização entre as coordenadas geográficas de 22º 18 e 22º 23 latitude sul; e 47º 42 longitude oeste de Greenwich (fuso 23). A figura 1 ilustra a localização da área de estudo. Figura 1: Localização da área de estudo Bacia Hidrográfica do Córrego Monjolo Grande (SP) 5709

3 Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.5710 Considerando a distribuição das chuvas e as variações de temperatura ao longo do ano, a área da Bacia é enquadrada no tipo CWa, conforme a classificação zonal de Köppen, podendo ser associado ao Clima sub-tropical, com inverno seco e verão chuvoso. A Micro Bacia Hidrográfica do Córrego Monjolo Grande é composta pelas Formações Pirambóia, Corumbataí, Botucatu, Serra Geral e Itaqueri. Dentre os solos presentes na área de estudo, tem-se Argissolo Vermelho Amarelo, presente em 87,3% da área, Neossolo Litólico com 2%, Latossolo Vermelho Amarelo com 0,2% e Neossolo Quartzarênico com 10, 3%. O relevo na área de estudo caracteriza-se por ser predominantemente ondulado e forte ondulado, com declividades predominantes variando de 8 a 20% e de 20 a 45%. Tais classes de tipos de relevo constituem 78% do total da área de estudo. Com menor ocorrência, têm-se classe de tipo de relevo caracterizado como Plano (declividade de 0-3%) a qual, ocorrente principalmente ao longo dos cursos d água, corresponde a 11, 33% do total da área de estudo. 3. Metodologia de Trabalho 3.1 Materiais Foram utilizadas as Imagens orbitais provenientes do sensor TM LANDSAT-5, no formato digital, Orbita 220/75, bandas 3 e 4, com passagens nos dias 02/08/1988 e 19/07/. Da mesma forma, também foram utilizados os Programas Computacionais ArcGis 9.3, ENVI 4.6.1, Spring 5.1.2, MiniTab 15 e Word 2007 e Excel Pré-Processamento Digital das Imagens As imagens foram Georreferenciadas e registradas dentro do Sistema de Projeção Universal Transversa de Mercador (UTM), Datum Córrego Alegre. Realizou-se a Correção Atmosférica das bandas 3 e 4 do cenário de A realização da Correção Atmosférica somente no cenário de 1988 se deve ao fato de que as bandas 3 e 4 de 1988 foram determinadas como Imagens de referência no processo de Normalização radiométrica. No que tange ao método de Correção Atmosférica, foi adotado o método proposto por Chavez (1988) o qual é denominado comumente de Correção Atmosférica pelo pixel Escuro (Dark Object Subtration-DOS) sendo este procedimento realizado no SIG ENVI Sendo um dos objetivos do presente trabalho a análise temporal de dados referentes aos cenários de 1988 e, tem-se a necessidade da normalização radiométrica das imagens orbitais visando à compatibilidade dos dados espectrais para a realização de análises temporais (PONZONI e SHIMABUKURO, 2009). Para a realização da Normalização radiométrica das bandas 3 e 4 de, aplicou-se o método proposto por Hall et al., (1991) denominado Retificação Radiométrica o qual consiste na aquisição de um conjunto de dados de controle caracterizados pela baixa ou nenhuma variação em seus valores de reflectância média ao longo dos cenários analisados. A localização espacial dos pixels invariantes claros e escuros é realizada mediante o estabelecimento de uma máscara temática onde é possível identificar todos os pixels invariantes e assim determinar os coeficientes para a retificação linear das imagens a serem normalizadas. Tal transformação linear é descrita conforme a equação 2: (2) Onde: ; (3) ; (4) Ti = Imagem normalizada; xi = Imagem original a ser normalizada; Bri = média do conjunto de referência clara; 5710

4 Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.5711 Dri = média do conjunto de referência escura; Bsi = média do conjunto claro a ser normalizado; Dsi = média do conjunto escuros a ser normalizado. Para a realização da normalização radiométrica, foi utilizado o Modelo de Linguagem do módulo LEGAL presente no aplicativo Spring 5.1.2, com as etapas demonstradas na Figura 2. Figura 2. Fluxograma do Processo de Normalização Radiométrica realizado no Spring (Modelo de Linguagem do Módulo LEGAL) 5.3 Processamento Digital de Imagens Após os procedimentos descritos acima, foram obtidas as imagens referentes ao Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) dos cenários de 1988 e, sendo este procedimento realizado no ENVI a partir da combinação das bandas do vermelho (banda 3) e infravermelho próximo (banda 4) do Landsat TM-5, seguindo a seguinte formulação: (5) Onde: ρivp = Reflectância no infravermelho próximo ρv = Reflectância no Vermelho 5.4 Estimativa do Fator C Com o NDVI obtido a partir das bandas 3 e 4 do sensor TM Landsat 5 (cenários de 1988 e ) tem-se valores de -1 (indicativos de ausência de vegetação) e 1 (indicativos de maior quantidade de vegetação fotossinteticamente ativa) os quais podem ser correlacionados aos valores do Fator C, sendo que estes variam de 0 (proteção total do solo pela cobertura vegetal) e 1 (ausência total de vegetação). Tendo em vista a correlação existente entre os valores de NDVI e os valores do Fator C, aplicou-se uma regressão Linear Simples entre os dois fatores, 5711

5 Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.5712 sendo este procedimento realizado no Software estatístico MiniTab 15. Como resultado da regressão linear Simples, obteve-se a seguinte equação: (6) Nas imagens NDVI foi aplicado a equação 6 e obtidos os mapas do fator C obtido através do NDVI. A metodologia descrita encontra-se demonstrada na Figura 3. Figura 3. Fluxograma Obtenção do fator C através do NDVI para os cenários de 1988 e 4. Resultados e Discussão Através da tabela 1, é possível verificar que as médias dos pontos claros e as médias dos pontos escuros das imagens de 1988 (referência) e de (ajuste) apresentavam diferenças significativas nos valores de níveis de cinza antes do processo normalização radiométrica. Após o processo de retificação, verifica-se a aproximação das médias dos pontos claros e escuros da imagem de referência com a imagem de ajuste, indicando desta forma, a aplicação correta do procedimento. Tabela 1. Média dos pontos claros e escuros em níveis de cinza das Imagens de 1988 (referência), (ajuste) e (após a retificação) MÉDIA PONTOS CLAROS (níveis de cinza) Imagens Landsat 5 TM 1988 (referência) retificado Banda ,1 127,4 Banda 4 204, MÉDIA PONTOS ESCUROS (níveis de cinza) Banda 3 90,5 69,1 90,1 Banda 4 3,921 2,713 3,405 No que tange ao processo de obtenção do Fator C através do NDVI, foi possível alcançar valores variando de 0 a 1 conforme demonstrado na tabela 2 e nas figuras 4 e 5a e 5b. Analisando os valores do NDVI, observa-se que a média do NDVI em 1988 foi maior que a média de NDVI em. Tal resultado pode ser associado a ocorrência do fenômeno El Niño nos anos de (segundo semestre de 1987 e primeiro semestre de 1988) denotando assim maior quantidade de água na vegetação e conseqüentemente maior valor de NDVI para o cenário de Da mesma forma, a não ocorrência de fenômeno climático nos 5712

6 Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.5713 anos de acarreta em menores taxas de chuvas quando comparado com o cenário de 1988, denotando assim valores menores de NDVI para o cenário de (tabela 2). Tabela 2. Valores de NDVI e Fator C para os usos de Mata Nativa e Solo Exposto referentes aos cenários de 1988 e. NDVI Fator C 1988 Usos Máx - Min Média Máx - Min Mata Nativa 0,896 a 1,000 0,989 0,809 a 1,000 Solo Exposto -1,000 a -0,405-0,874-1,000 a -0,589 Média Geral 0, Média Máx - Min Média Máx - Min 0,977 0,000 a 0,051 0,005 0,000 a 0,095-0,861 0,702 a 1,000 0,937 0,794 a 1,000 0,074 0,430 No que tange aos valores do fator C obtidos através do NDVI, tem-se a média 0,05 e 0,011 para as áreas de Mata Nativa referentes aos cenários de 1988 e respectivamente. Da mesma forma, para as áreas de solo exposto, foram alcançados valores médios do fator C de 0,937 e 0,930 para os cenários de 1988 e respectivamente (tabela 2). As estimativas do fator C foram divididas em 10 categorias conforme demonstrado na figura 4. As classes do Fator C de 0 a 0,2 apresentaram ocorrência na área de estudo de 12,7% e 12,9% nos cenário de 1988 e respectivamente. Da mesma forma, as classes de 0,2 a 0,6 correspondentes as áreas de agricultura/pastagens degradadas apresentaram ocorrência de 69,5% e de 78,4% nos cenários de 1988 e. No que tange aos valores do fator C de 0,8 a 1, correspondentes as áreas de solo exposto, estas estão presentes em 1,96% e 1,70% do total da área de estudo. A obtenção de valores elevados do Fator C para todos os tipos de uso do solo se deve ao fato de que a área de estudo está localizada em um relevo Ondulado a forte Ondulado, sendo que os usos da terra realizados em áreas de elevado declive tendem a aumentar os valores correspondentes ao Fator C. Figura 4. Distribuição de Pixels do fator C baseado no NDVI para os cenários de 1988 e Analisando as figuras 5a e 5b, é possível observar a ocorrência dos menores valores do Fator C nas áreas ocupadas pela Mata Nativa, mais precisamente nas áreas de Mata Ciliar (valores de 0 a 0,3). Da mesma forma, usos predominantes como Pastagens e cana-de-açúcar apresentam valores variando de 0,3 a 0,7. Demais valores correspondentes as áreas de solo exposto estão presentes nas classes de 0,8 a Média 0,011 0,930 0,463

7 Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p b 5a Figura 5a e 5b. Mapa do fator C obtido do NDVI nos cenários de 1988 e para a Bacia Hidrográfica do Córrego Monjolo Grande/Ipéuna/SP 5. Conclusões Dentre as principais conclusões a cerca do presente estudo tem-se: A presença de fenômenos Climáticos, como El Niño no cenário de 1988, acarretou nas diferenças encontradas entre as médias do NDVI dos cenários analisados; A predominância de valores elevados do Fator C (0,4 a 0,6) denota a presença de áreas de agricultura e de pastagens o que, aliadas a áreas de elevada declividade, tendem a apresentar elevados valores do fator C; A metodologia apresentada mostra-se como uma ótima alternativa para a obtenção do fator C de forma rápida e para grandes áreas de estudo; Demais estudos acerca da relação NDVI e Fator C devem ser realizados visando a melhoria dos resultados obtidos; O Sensoriamento Remoto foi eficiente na obtenção dos resultados propostos no presente estudo, tornando a extração de dados relacionados ao Fator C mais rápida e precisa. Agradecimentos À Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) pelo apoio financeiro. 5714

8 Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.5715 Referências Bibliográficas BERTONI, J.; LOMBARDI NETO, F. Conservação do solo. 6. ed. São Paulo: Editora Ícone, CAVALLI, A. C. Utilização de dados espectrais dos sensores TM/ LANDSAT-5 e AVHRR/NOAA-14 como indicadores de processos de degradação do solo p. Tese (Doutorado em Geociências), UNESP, Rio Claro. CHAVEZ, Jr., An improved dark-object subtration technique for atmospheric scattering correction of multispectral data. Remote sensing of environment, 24: DE JONG, S. M. Applications of reflective remote sensing for land degradation studies in a mediterranean environment. Nederlandse geografische studies 177. France. Dept. Physical Geography, Utrecht University, FEITOSA, M. V. Variação temporal do Índice de Vegetação (NDVI) correlacionada ao uso e manejo do solo para a estimativa da erosão.. 128f. Dissertação de Mestrado em Agricultura Tropical e Subtropical. Instituto Agronômico de Campinas. Campinas,. FERNANDÉZ, G. A. V, Análise da erosão do solo usando a EUPS, através de técnicas de Sensoriamento Remoto e Geoprocessamento f Dissertação de mestrado (Sensoriamento Remoto). Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, INPE. São José dos Campos, HALL, F.G.; STREBEL, D.E.; NICKESON, J.E.; GOETZ, S.J. Radiométric rectification: toward a common radiométric response among multidate, multisensor images. Remote Sensing of Environment, v.35, n.1, p.1127, Jan KARABURUN, A. Estimation of C factor for soil erosion modeling using NDVI in Buyukcekmece watershed. In. Ozean Journal of Applied Sciences v 3, n 1, p , Disponível em Acesso em set LIN, C. W.; LIN, W. T.; CHOU, W. C. Soil erosion prediction and sediment yield estimation:the Taiwan experience. In. Soil & Tillage Research v 68, p , PONZONI, F. J., SHIMABUKURO, Y. E. Sensoriamento Remoto no Estudo da vegetação. Editora Parêntese, São José dos Campos, ROSSATI, J. C. Detecção da doença mela-das-sementes da braquiária em gramíneas forrageiras através de técnicas de sensoriamento remoto. Dissertação de Mestrado (Ciências Cartográficas). UNESP, Presidente Prudente-SP,. VAN DER KNIJFF, J.M., JONES, R.J.A., MONTANARELLA, L. Soil Erosion risk Assessment in Europe, European Commission, European Soil Bureau, Disponível em: Acesso em out WANG, G.,WENTE, S., GERTNER, G.Z., ANDERSON, A. Improvement in mapping vegetation cover factor for the universal soil loss equation by geostatistical methods with Landsat Thematic Mapper images.in International Journal of Remote Sensing v 23, n18, p , WISCHMEIER, W.H.; SMITH, D.D. Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planning. Washington: Agriculture Handbook nº 537 (USDA),

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