ARTIGO COM APRESENTAÇÃO ORAL - GEOPROCESSAMENTO

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1 ARTIGO COM APRESENTAÇÃO ORAL - GEOPROCESSAMENTO ANÁLISE DA DINÂMICA TEMPORAL DE USO DO SOLO NO MUNICÍPIO DE BONITO PA UTILIZANDO O MÉTODO DE CLASSIFICAÇÃO MAXVER. SAMYA UCHÔA BORDALLO, EDSON JOSÉ NEVES CEREJA JUNIOR, VITOR HUGO DA SILVA BATISTA, WIULLY LUAN VALVERDE DE QUEIROZ, MERILENE DO SOCORRO SILVA COSTA Classificação de imagens é o processamento computacional por meio do agrupamento de pixels com informações semelhantes, onde o nível de semelhança é definido pelo método utilizado. O método de máxima verossimilhança, o Maxver, é a técnica de classificação supervisionada mais utilizada no sensoriamento remoto, a qual considera a ponderação das distâncias entre as classes por meio de parâmetros estatísticos. Sendo assim, o presente trabalho tem por objetivo realizar a análise e comparação dos resultados obtidos pelo método de classificação supervisionada de máxima verossimilhança nos anos de 1999, 2008 e 2015 no município de Bonito - PA. Foram coletadas imagens LANDSAT 5 de 1999 e 2008 e LANDSAT 8 referente ao ano de 2015, por meio da plataforma Divisão de Geração de Imagens (DGI) do Instituto de Pesquisas Espaciais (INPE) referentes ao município. Ajustouse a imagem, de forma a possibilitar melhor visualização dos detalhes. Iniciou-se a classificação utilizando o Software ArcMap versão Por meio de interpretação visual das imagens, análise da área de cada classe calculada pelo software, revisão bibliográfica e dados secundários de desmatamento obtidos no PRODES, buscou-se entender a dinâmica temporal do município, comparando as imagens classificadas e os dados de cada ano. A partir da classificação, observou-se que as imagens do município nos anos 1999 e 2008 apresentam 0,47% e 0,24% de sua área coberta por essa classe, respectivamente, enquanto no ano de 2015, é de 15,18%. A área ocupada por floresta densa no município sofre uma diminuição de 1,92%, ou seja, 11,25 km², no período de 1999 a Em 1999, grande parte da sua área já era ocupada por floresta secundária (32,21%) e solo exposto (27,06%), mostrando que o município apresentou um histórico com um elevado grau de desmatamento. Em 2008, a floresta densa e a vegetação secundária diminuíram, enquanto a vegetação rasteira aumentou em 23% em relação a Em relação à área ocupada por água e sombra, aumentou 2,4% de 1999 a 2008, e diminui 1,5% em Através do método de classificação supervisionada Maxver das imagens do município de Bonito, foi possível observar nítida alteração na dinâmica da sua paisagem, apresentando redução de sua área de floresta densa e de vegetação

2 secundária, e um aumento na vegetação rasteira, caracterizando processos de ocupação e retirada da vegetação para agricultura, criação de pastos e/ou exploração florestal. Palavras-Chave: Amazônia, Desmatamento, Sensoriamento Remoto, Supervisionada. INTRODUÇÃO A grande extensão da Amazônia e sua respectiva dificuldade de acesso é um dos principais fatores de incentivo ao uso de técnicas de sensoriamento remoto para o estudo da região. Além disso, a dinâmica temporal amazônica é composta por diversos processos de ocupação, associados muitas vezes ao desmatamento, à implantação de indústrias madeireiras, à urbanização e aumento da malha viária (VASCONCELOS & NOVO, 2004). O monitoramento da Amazônia em termos de vegetação e uso da terra é de fundamental importância (BARBOSA JÚNIOR & ALMEIDA, 2010), pois apesar de apresentar uma tendência a decrescer após 2004, o desmatamento ainda é uma realidade na região. De acordo com dados do PRODES, o valor acumulado do desmatamento entre 1988 e 2015 é de km² (INPE/MCTI, 2016). A grande disponibilidade de imagens com as mais diversas metodologias de imageamento e resoluções é uma das ferramentas essenciais para a gestão ambiental (CRUZ & RIBEIRO, 2008). Porém, essas imagens necessitam de um tratamento específico, que corresponde às técnicas de sensoriamento remoto e que têm como resultado mapas de uso e cobertura do solo (VASCONCELOS & NOVO, 2004). Além disso, a busca por novos métodos mais rápidos e precisos é constante entre os profissionais da área. Classificação de imagens é o processamento computacional por meio do agrupamento de pixels com informações semelhantes, onde o nível de semelhança é definido pelo método utilizado (CRUZ & RIBEIRO, 2008). Destes, a classificação supervisionada é o processo onde amostras de identidade conhecida são utilizadas na classificação de pixels com identidade desconhecida (MÁXIMO & FERNENDES, 2005). O método de máxima verossimilhança (Maxver) é a técnica de classificação supervisionada mais utilizada no sensoriamento remoto, a qual considera a ponderação das distâncias entre as classes (níveis digitais médios), por meio de parâmetros estatísticos (DPI/INPE, ). OBJETIVOS

3 Sendo assim, o presente trabalho tem por objetivo realizar a análise e comparação dos resultados obtidos pelo método de classificação supervisionada de máxima verossimilhança (Maxver) nos anos de 1999, 2008 e 2015 no município de Bonito - PA. METODOLOGIA Para a realização do presente trabalho, foram coletadas imagens LANDSAT 5 de 1999 e 2008 e LANDSAT 8 referente ao ano de 2015, por meio da plataforma Divisão de Geração de Imagens (DGI) do Instituto de Pesquisas Espaciais (INPE) referentes ao município de Bonito. Bonito é um município do Estado do Pará, situado na mesorregião do Nordeste Paraense, distante 142 km de Belém (capital do Estado), nas coordenadas S e W (INPE/MCTI, 2016). A área total do município é de 586,736 km² (IBGE, 2016). O município abrange as nascentes dos rios Peixe-Boi, Taciateua, igarapés Jordão e Maratinica (formadores do rio Mururé) e do rio Caeté (BARBOSA JÚNIOR & ALMEIDA, 2010). A etapa pré-classificatória consistiu no ajuste da imagem, de forma a possibilitar melhor visualização dos detalhes da imagem, o que é essencial para uma classificação mais precisa. Após essa etapa, inicia-se a classificação supervisionada pelo método de máxima verossimilhança (Maxver) para o município de Bonito, nos anos 1999, 2008 e O Software utilizado para a classificação foi o ArcMap versão As imagens obtidas foram analisadas de acordo com o fluxo de tempo e o método de classificação. Por meio de interpretação visual das imagens, análise da área de cada classe calculada pelo software, revisão bibliográfica e dados secundários de desmatamento obtidos no PRODES, buscou-se entender a dinâmica temporal do município, comparando as imagens classificadas e os dados de cada ano. RESULTADOS A partir das imagens classificadas pelo método Maxver obteve-se os seguintes resultados (Tabela 1). Tabela 1. Área, em km², das classes resultantes da classificação Maxver do município de Bonito nos anos 1999, 2008 e CLASSE

4 Nuvem (km²) 2, , ,15137 Água/Sombra (km²) 10, , ,84207 Floresta Densa (km²) 154, , ,63330 Vegetação Secundária (km²) 189, , ,37298 Vegetação Rasteira (km²) 70, , ,24769 Solo Exposto (km²) 158, , ,85579 Inicialmente é necessário considerar a presença de nuvens na imagem, que impossibilita a classificação de determinadas áreas. Observa-se na tabela que a área correspondente às nuvens é diferente nas três imagens. A imagem de 2015 possui uma grande área coberta por nuvens (Figura 1), o que dificulta na visualização completa do solo e sua possível classificação, alterando no valor das outras classes e dificultando a interpretação. As imagens do município nos anos 1999 e 2008 apresentam 0,47% e 0,24% de sua área coberta por essa classe, respectivamente, enquanto no ano de 2015, é de 15,18%. A área ocupada por floresta densa no município sofre uma diminuição de 1,92%, ou seja, 11,25 km², no período de 1999 a Isso ocorre em detrimento do processo de urbanização, da agricultura ou pastagem, onde a vegetação é retirada para exploração florestal, ocupação ou utilização da área para agropecuária.

5 Figura 1 Imagem classificada referente ao ano de 2015 do município de Bonito. No caso do município de Bonito, em 1999 (Figura 2), grande parte da sua área já era ocupada por floresta secundária (32,21%) e solo exposto (27,06%), mostrando que o município apresentou um histórico com um elevado grau de desmatamento. Na Amazônia brasileira, em poucas décadas, a destruição da floresta primária atingiu níveis alarmantes de mais de 59 milhões de hectares (INPE, 2001). Na mesma proporção aumentaram as áreas de vegetação secundária por regeneração natural. Quando a área é utilizada para agricultura, após o ciclo de cultivo, é abandonada para sua recuperação natural, formando inicialmente uma vegetação rasteira e depois de alguns anos, há o incremento de indivíduos, formando uma vegetação secundária também chamada de capoeira, que podem ser consideradas como áreas parcialmente degradadas (VIEIRA et al., 1996). E quando utilizada para a criação de animais em sistema tradicional, a floresta densa transforma-se em pasto, ou seja, vegetação rasteira. A vegetação secundária também pode ser retirada para criação de pasto, o que ocorre com maior frequência. Dessa forma, ao decorrer

6 dos anos, uma classe pode ser transformada em outra por ações antrópicas ou regeneração natural. Figura 2 Imagem classificada referente ao ano de 1999 do município de Bonito. Em 2008 (Figura 3), a floresta densa e a vegetação secundária diminuíram, enquanto a vegetação rasteira aumentou em 23% em relação a De acordo com o PRODES (2016), entre 2000 e 2008 foram desmatados 145,9 km² de floresta no município de estudo. Já em 2015, tanto a vegetação secundária, quanto a rasteira perderam área, dando lugar para o solo exposto que aumentou cerca de 19 km², em relação ao Entre 2008 e 2014 o desmatamento foi de 4,5 km² (PRODES, 2016). Dessa forma, pode-se inferir que Bonito, assim como os outros municípios da região, vem sofrendo com a ocupação, com o avanço do capital agroindustrial e na mudança de uso do solo, o que provoca alteração na dinâmica da paisagem. Em relação à área ocupada por água e sombra, aumentou 2,4% de 1999 a 2008, e diminui 1,5% em Essa alteração pode ter sido provocada pela degradação ambiental que

7 altera na quantidade de água e pela quantidade de nuvem que provoca sombra e impede a classificação do solo. Quanto à ocorrência das nascentes dos rios Peixe-Boi, Taciateua, igarapés Jordão e Maratinica e do rio Caeté, não foi possível identificá-las por meio da classificação supervisionada. Figura 3 Imagem classificada referente ao ano de 2008 do município de Bonito. CONCLUSÕES Através do método de classificação supervisionada Maxver das imagens do município de Bonito, foi possível observar nítida alteração na dinâmica da sua paisagem, apresentando redução de sua área de floresta densa e de vegetação secundária, e um aumento na vegetação rasteira, caracterizando processos de ocupação e retirada da vegetação para agricultura, criação de pastos e/ou exploração florestal.

8 A ocorrência de nuvens, principalmente na imagem do ano de 2015, impossibilitou a classificação de toda a área do município. Sendo assim, é necessária a busca por imagens com a menor quantidade de nuvens possível e a atribuição de um maior número de classes para garantir uma análise mais aprofundada das imagens classificadas. CONSIDERAÇÕES FINAIS É importante que sejam realizados estudos comparativos entre diferentes métodos de classificação para definir os que possuem maior eficiência e precisão. Além disso, é necessária a criação de programas de recuperação dessas áreas degradadas para a preservação das nascentes e cursos d água da região e manutenção das propriedades do solo, visando obter um meio ambiente mais estável, assegurando a produtividade da terra e a biodiversidade. REFERÊNCIAS BARBOSA JÚNIOR, J. S.; ALMEIDA, A. S. de. Análise multitemporal com a utilização da técnica de sensoriamento remoto e geoprocessamento no município de Bonito Pará. In: Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, 3., 2010, Recife. Anais... Recife: UFPE, p CRUZ, Z. Q. da.; RIBEIRO, G. P. Ensaios de segmentação e classificação digital de imagens CBERS utilizando o sistema Spring em uma unidade de conservação ambiental estudo de caso: Parque Nacional da Serra dos Órgãos (PARNASO). In: Simpósio Brasileiro de Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação, 2., 2008, Recife. Anais... Recife: UFPE, p. DPI/INPE. Classificação de Imagens Disponível em: < Acesso em: 26 abr INPE/MCTI. Projeto PRODES Disponível em: < Acesso em: 05 mai MÁXIMO, O. A.; FERNANDES, D. Classificação supervisionada de imagens SAR do SIVAM pré-filtradas. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 12., 2005, Goiânia. Anais... Goiânia: INPE, p

9 VASCONCELOS, C. H.; NOVO, E. M. L. de M. Mapeamento do uso e cobertura da terra a partir da segmentação e classificação de imagens fração solo, sombra e vegetação derivadas do modelo linear de mistura aplicado a dados do sensor TM/Landsat5, na região do reservatório de Tucuruí - PA. Acta Amazonica, v. 34, n. 3, p , VIEIRA I. C. G, SALOMÃO R., ROSA N., NEPSTAD D. C., ROMA J. O renascimento da floresta no rastro da agricultura. Ciência Hoje, v. 119, p

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