Revista Equador (UFPI), Vol. 4, Nº 3, (2015). Edição Especial XVI Simpósio Brasileiro de Geografia Física Aplicada. Teresina- Piauí.

Transcrição

1

2 EDITORIAL A Coordenação Geral do XVI Simpósio Brasileiro de Geografia Física Aplicada tem a satisfação de disponibilizar aos palestrantes, simposistas e aos leitores em geral, a Edição Especial da Revista Equador Vol.04, Nº 03, Ano Nesta Edição constam os artigos enviados por palestrantes do evento e ainda artigos de simposistas selecionados por uma subcomissão de 03 docentes integrantes da Comissão Organizadora do Evento. Os artigos apresentam/discutem resultados de pesquisas realizadas pelos vários segmentos da Geografia Física (hidrografia, geomorfologia, climatologia, cartografia, biogeografia, ensino de geografia física, etc.) nas diferentes regiões do território brasileiro, enfatizando suas potencialidades, vulnerabilidades e limitações. É uma honra para a Revista Equador (ISSN ) vinculada ao Programa de Pós-Graduação em Geografia PPGGEO/UFPI, divulgar trabalhos de um evento de tamanha importância e de reconhecido valor como o Simpósio Brasileiro de Geografia Física e Aplicada. Ressaltamos que os dados e informações constantes nos artigos são de inteira responsabilidade dos autores. Desejamos a todos uma excelente leitura! PROFª. DRª. CLÁUDIA MARIA SABÓIA DE AQUINO COORDENADORA GERAL DO XVI SBGFA EDITORA CHEFE DA REVISTA EQUADOR TERESINA, AGOSTO DE 2015.

3 APLICAÇÃO DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO POR DIFERENÇA NORMALIZADA (NDVI) NA CARACTERIZAÇÃO DA COBERTURA VEGETAL DA BACIA HIDROGRÁFICA DO RIO BRILHANTE - MS Resumo PATRICIA SILVA FERREIRA 1 CHARLEI APARECIDO DA SILVA 2 ANTONIO CONCEIÇÃO PARANHOS FILHO 3 1 Universidade Federal da Grande Dourados patty_s.f@hotmail.com 2 Universidade Federal da Grande Dourados charleisilva@ufgd.edu.br 3 Universidade Federal de Mato Grosso do Sul toniparanhos@gmail.com Os índices de vegetação obtidos por meio de ferramentas do sensoriamento remoto vêm sendo amplamente utilizados no monitoramento das características da vegetação. Neste sentido, o objetivo deste estudo, fruto de pesquisa realizado no Programa de Pós-Graduação em Geografia da UFGD, no âmbito do Laboratório de Geografia Física, foi identificar as mudanças temporais e classificar a cobertura vegetal na bacia hidrográfica do Rio Brilhante MS utilizando o Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI). Esta bacia possui uso intenso do solo e tem grande importância econômica para o estado devido, principalmente, a agricultura. O processamento das imagens foi realizado nos softwares QGIS e Arcview e resultou na elaboração dos mapas de índice de vegetação da bacia para os anos de 2010 e 2014, que permitem avaliar as transformações ocorridas, em termos de cobertura e ocupação da área em estudo, entre esses anos. De acordo com os resultados obtidos verifica-se a possibilidade de intensificação do processo de ocupação desta bacia motivada pela expansão econômica da cana-de-açúcar e pelas suas características físicas dominantes favoráveis ao desenvolvimento da atividade agrícola. A influência desses dois fatores na promoção de transformações no uso e ocupação no interior dessa unidade de territorial tende a um patamar crescente e, portanto, recomenda-se a manutenção e ampliação de políticas ambientais que venham a contribuir para a conservação dos fragmentos florestais. Palavras-chave: Índice de Vegetação. Sensoriamento Remoto. Cobertura do Solo. Abstract The vegetation indices acquired from remote sensing tools, in the assessment of vegetation biophysical variables have been usually used in the monitoring vegetation characteristics. In this sense, the aimed of this study, results from a research conducted at the Post-Graduation Program in Geography UFGD in the Physical Geography Laboratory, was to identify the temporal changes and classify the vegetation in the watershed of the Rio Brilhante - MS using the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI). This basin has intense land use and has wide economic importance to the state due, mainly, to agriculture. The image processing was realized out in QGIS and ArcView software and resulted in the elaboration of the basin vegetation index maps for the years 2010 and 2014, for assessing the changes that have occurred, in terms of cover and occupation of the studied region, between the years. According results acquired was verified a possibility of intensification occupation process the basin driven by economic expansion sugarcane and its dominant physical

4 characteristics favorable to the development agricultural activity. The influence of these two factors in promoting changes in the use and occupation within that territorial unit tends to an increasing level, and, therefore, it is recommended to maintain and expand environmental policies that will contribute to the conservation of forest fragments. Key-words: Vegetation Index. Remote Sensing. Land Cover. 1. Introdução O sensoriamento remoto apresenta-se como uma ferramenta que permite a obtenção de dados da superfície terrestre, consiste em uma técnica sem contato direto com os objetos que compõem a superfície da Terra. As atividades desenvolvidas por esta ferramenta envolvem a detecção, aquisição e análise (interpretação e extração de informações) da energia eletromagnética emitida ou refletida pelos objetos terrestres e registradas por sensores remotos (MORAES, 2002 p. 7). Os objetos interagem de maneira distinta a radiação eletromagnética incidente, portanto conhecer o comportamento espectral dos objetos terrestres é fundamental para a escolha das bandas espectrais sobre a qual se pretende adquirir dados para determinada aplicação (MORAES, 2002). Os índices de vegetação são resultados das combinações lineares de dados de bandas do espectro eletromagnético, melhorando o sinal da vegetação enquanto minimiza a irradiância solar e os efeitos do substrato de dosséis vegetais esparsos (JACKSON e HUETE, 1991). Moreira e Shimabukuro (2004) ressaltam que na literatura são encontrados mais de cinquenta índices de vegetação, sendo que a maioria é resultado de uma equação que tem como variáveis as bandas do vermelho e do infravermelho próximo, os índices mais frequentemente utilizados, são: o RVI (Ratio Vegetation Index) e o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Para atender aos objetivos deste trabalho optou-se por utilizar o NDVI que pode ser determinado pela equação a seguir: NDVI = Onde: ρivp = refletância no infravermelho próximo ρv = refletância no vermelho (ρivp ρv) (ρivp + ρv)

5 O NDVI é um parâmetro comumente utilizado em dados de sensoriamento remoto para indicar a vivacidade da vegetação, porém em alguns estudos este índice tem sido empregado na estimativa do coeficiente de cultivo das culturas, na análise da degradação ambiental e na classificação de cobertura das terras (SINGH et al., 2006 apud LIRA et al., 2011). Neste sentido, o presente trabalho teve como objetivos utilizar técnicas de sensoriamento remoto através de imagens de satélite Landsat para detectar mudanças temporais da cobertura vegetal a partir da aplicação do NDVI na bacia hidrográfica do Rio Brilhante. 2. Metodologia de Trabalho 2.1 Área de estudo A bacia hidrográfica do Rio Brilhante localiza-se na região Sudoeste de Mato Grosso do Sul, ao sul da bacia do rio Paraná, possui uma extensão de km 2 e é composta por nove munícipios inseridos total ou parcialmente em seus limites (Figura 1). Apresenta clima tipo Aw (classificação climática de Köppen tropical com verão chuvoso e inverno seco), com precipitação variando entre 1400 e 1700 mm. As atividades agrícolas nessa bacia são fortemente influenciadas pela ocorrência e distribuição das chuvas (EMBRAPA, 2005). Figura 1- Localização da bacia hidrográfica do Rio Brilhante no estado do Mato Grosso do Sul.

6 2.2 Procedimentos A metodologia foi baseada nos recursos geotecnológicos, envolvendo técnicas de tratamento, armazenamento e análise espacial dos dados extraídos via SIG. Para tanto foram utilizados o softwares QGIS e Arcview 10.2 onde foi criado um banco de dados georreferenciado, a elaboração do mesmo obedeceu à definição dos parâmetros cartográficos estabelecidos para o Brasil, utilizando Sistema de Projeção UTM e Datum Sirgas Neste estudo foram usadas imagens obtidas a partir do satélite Landsat 5, sensor TM; órbita/ponto 224 e 225/75, referente aos dias 24 e 30/09/2010 disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). E imagens do sensor OLI/Landsat 8 com mesma órbita/ponto, referente aos dias 09 e 16/10/2014, disponíveis pela United States Geological Survey (USGS). O mapeamento temático da cobertura vegetal foi realizado a partir da classificação do índice de vegetação utilizando a técnica do NDVI, que é um parâmetro adimensional e seus valores para um determinado pixel sempre variam entre -1 a 1, sendo que valores mais elevados estão associados a uma maior densidade de vegetação. Devido a grande variabilidade temporal das práticas de manejo de uma área cultivada com cana-de-açúcar e com o intuito de avaliar os respectivos valores de NDVI foram selecionadas duas subáreas com forma e dimensão iguais e que demonstram a densidade de vegetação. 3. Resultados e Discussão Para as imagens do TM/Landsat-5 as bandas correspondentes ao vermelho e ao infravermelho próximo são as bandas 3 e 4 e para o OLI/Landsat-8 são as bandas 4 e 5, respectivamente. Os valores de NDVI variam de -1 a 1, deste modo quanto mais próximo de 1 maior a densidade de cobertura vegetal, áreas com vegetação rala e esparsa pode apresentar valores próximos a zero, valores de NDVI obtidos de 0 a -1 correspondem a áreas de solo nu. Diante do exposto, as Figuras 2 e 3 representam

7 duas subáreas do mapa de NDVI obtido para a bacia do Rio Brilhante nos anos de 2010 e Figura 2- Imagem TM/Landsat 5(a) em composição colorida R4G5B3 e mapa temático de NDVI (b) referente ao ano de (a) (b) Figura 3- Imagem OLI/Landsat 8 (a) em composição colorida R5G4B3 e mapa temático de NDVI (b) referente ao ano de (a) (b) As imagens de NDVI geradas apresentam-se em tons de falsa-cor, o que permite identificar a resposta espectral dos diferentes tipos de cobertura da superfície terrestre, como corpos d água, áreas urbanas, áreas de cultivo, áreas de vegetação e áreas de solo exposto. Analisando e comparando as os mapas temáticos de 2010 e 2014, verifica-se que houve um aumento significativo nas áreas representadas pela tonalidade do vermelho, que compreendem valores de NDVI de 0,18 a - 1(Figuras 4 e 5). Esses valores estão associados, principalmente, à presença de solo exposto.

8 Figura 4- Mapa do NDVI da bacia hidrográfica do Rio Brilhante MS para o ano de Figura 5- Mapa do NDVI da bacia hidrográfica do Rio Brilhante MS para o ano de 2014.

9 A partir dos resultados obtidos para a bacia do Rio Brilhante foi possível classificar o NDVI em três categorias. As áreas sem vegetação: nesta categoria o NDVI possui um valor entre -1 a 0,18 e compreende a superfície de corpos hídricos, as áreas predominantemente ocupadas como centros urbanos, vilas, povoados e as áreas de solo exposto em preparo para o cultivo. Os valores intermediários de NDVI variam entre 0,18 a 0,43 e estão associados a áreas com vegetação esparsa, representam esta categoria as áreas destinadas a atividades agropecuárias a exemplo da criação de animais e do plantio de cana-de-açúcar, que se destaca como o principal uso desta bacia em relação às principais atividades desenvolvidas no interior da bacia, estas ocorrem com grande intensidade na porção sudoeste da mesma, devido a seu potencial hídrico representado por uma grande densidade da rede de drenagem. Ainda estão enquadradas nesta categoria as fitofisionomias típicas do Cerrado, como as formações florestais savânicas (Cerradão e veredas) e campestres (Campo Sujo, Campo Limpo e Cerrado Rupestre). Os valores máximos de NDVI observados que variam de 0,41 a 1 correspondem à categoria de vegetação densa, para estes valores enquadram-se as plantações de cana-de-açúcar (Figura 2 representada pelo tom laranja da imagem Landsat) com a estrutura bem desenvolvida, em estágio próximo a colheita. Nesta categoria incluem-se também as áreas protegidas pelo Código Florestal (Lei nº de 2012), como Áreas de Preservação Permanente (APP), Reserva Legal e Unidades de Conservação. Estes remanescentes florestais são compostos por resquícios da Floresta Estacional Semidecídua, formada por espécies de médio a grande porte estrutural, esta fitofisionomia, na maioria das vezes está localizada ao longo das nascentes, córregos, rios e áreas interfluviais. 4. Considerações finais As imagens de satélite Landsat obtidas para o ano de 2010 e 2014 indicam mudanças significativas na paisagem da bacia do Rio Brilhante, sobretudo no aumento das áreas de cultivo da cana-de-açúcar, atividade que se apresenta

10 crescente e intensa, e que pode ser comprovada com o resultado do NDVI das imagens. Quanto aos remanescentes florestais, vale ressaltar a importância de políticas ambientais que sejam empregadas como dispositivos normativos de uso destas áreas, caso contrário, há uma tendência de diminuição destes fragmentos em detrimento do crescimento econômico da atividade sucroalcooleira. Referências EMBRAPA Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Precipitação esperada na Bacia do Rio Brilhante, MS. Dourados, MS, Embrapa/ Embrapa Agropecuária Oeste, JACKSON, R. D.; HUETE, A. R. Interpreting vegetation indices. Preventive Veterinary Medicine, v.11, n.3-4, p , LIRA, V. M; SILVA, B. B; NETO, J. D; AZEVEDO, C. A. V; FRANCO, E. S; Variação sazonal da cobertura vegetal em áreas do submédio São Francisco a partir de dados NDVI e imagens TM- Landsat 5. Enciclopédia Biosfera, Centro Científico Conhecer - Goiânia, v.7, n.12, MORAES, E. C; Fundamentos de sensoriamento remoto. São José dos Campos, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). MOREIRA, M. A.; SHIMABUKURO, Y. E. Cálculo do índice de vegetação a partir do sensor AVHRR. In. Ferreira, N. J. (Coord.). Aplicações Ambientais Brasileiras dos Satélites NOAA e TIRO-N. São Paulo: Oficina de Textos, cap. 4, p Agradecimentos A CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior) pela concessão da bolsa até o presente momento para realização desta pesquisa de mestrado. A PROPP 2015, pelo recurso disponibilizado a este trabalho, por meio do Programa de Pós-Graduação em Geografia da Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD).