Análise de Risco em Sistemas de Informações Geográficas Aplicada ao Zoneamento Agroclimatológico de Culturas: Resultados Preliminares
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- Maria Luiza Festas Oliveira
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1 Análise de Risco em Sistemas de Informações Geográficas Aplicada ao Zoneamento Agroclimatológico de Culturas: Resultados Preliminares Kuhn, Paulo Afonso Fischer e Assis, Francisco Neto de Produção Vegetal Departamento de Fitotecnia Faculdade de Agronomia 'Eliseu Maciel' - FAEM Universidade Federal de Pelotas - UFPEL ABSTRACT Neste trabalho será abordado aspectos relevantes na aplicação de um SIG (Sistema de Informações Geográficas), na atividade de produção agrícola. Partindo-se de uma carta básica de solo e, adicionando informações referentes ao relevo, clima, área, produção agrícola e população de um determinado município, entre outras possíveis informações que se queira incrementar. Como a determinação do NDVI (Índice de Vegetação Normalizado) obtido através de imagens AVHRR/NOAA, é um fator muito importante, pois nos permite determinar entre outras coisas os desmatamentos e/ou as fases fenológicas de uma determinada cultura. A formulação de um modelo conceitual baseado na automação de um banco de dados, com a mais variada gama de informações constitui uma ferramenta de grande valia ao setor agrícola, visto que possibilita ao produtor e/ou investidor averiguar a situação de seu negócio ou suas opções frente ao mercado. INTRODUÇÃO O negócio agrícola é um dos mais sujeitos a riscos porque além de estar sob o efeito dos mesmos riscos inerentes as outras atividades, tais como incertezas da política de financiamento e variações internas e globais do mercado, é mais intensamente afetada pelas, provavelmente mais incertas, anomalias climáticas e/ou meteorológicas. Há pelo menos duas décadas a aplicação dos conceitos de geoprocessamento estava confinada aos SIG (Sistemas de Informações Geográficas) onde a estrela principal era a produção de mapas com forte apelo visual, a partir dos quais são extraídas informações vitais para a conservação das riquezas naturais, proteção do meio ambiente, entre outras igualmente importantes, como a produção agrícola. Em uma agricultura competitiva, de uma economia globalizada, a tomada de decisão no momento oportuno é crucial para se alcançar o sucesso no empreendimento. A tomada de decisão deve ter como base os riscos inerentes. A avaliação dos riscos pressupõem uma adequada base de dados integrados em um sistema que permita que a ação de cada um fator isolado, e em conjunto, seja avaliada rapidamente. Neste sentido, o zoneamento agroclimático no contexto da análise de risco, é a tendência para um empreendimento agrícola de menor risco. Entende-se que, por um lado, qualquer estratégia que permita avaliar os riscos será útil na escolha das estratégias para minimizá-lo. Por outro, a existência de softwares específicos de SIG, associados a uma base de dados adequada, poderá proporcionar a criação de ferramentas específicas para auxiliar na tomada de decisão na competitiva agricultura de uma economia globalizada. A essência do sensoriamento remoto da agricultura, o qual pode ser por sensores fotográficos ou não, é a coleta e medida da radiação eletromagnética emitida pela vegetação, solo, água ou outros fatores da superfície terrestre. O conhecimento das condições da superfície torna possível fazer a interpretação precisa dos dados do sensoriamento remoto. Todos os tipos de dados do sensoriamento remoto tem suas limitações, contudo o que precisa ser feito é ajustar as necessidades de dados do usuário com a tecnologia apropriada que tem demonstrado que pode satisfazer essas necessidades. OBJETIVO Descrever a metodologia utilizada para a estruturação de um modelo conceitual aplicado em SIGs, desde aspectos referentes ao tratamento dos dados a serem utilizados, como a digitalização das cartas básicas, passando pela pesquisa de informações acerca da área, população, produção agrícola, características do clima e relevo, em fim da mais ampla gama de informações possível sobre a região na qual deseja-se fazer sua aplicação. 410
2 METODOLOGIA Este trabalho refere-se à dados para o Estado do Rio Grande do Sul. Utilizou-se, portanto, um mapa de solos na escala de 1: publicado em 1970, A partir desta base de dados acoplou-se a malha digital produzida pelo Instituto Brasileiro de Geografia e estatística (IBGE) em Além das informações referentes ao relevo, NDVI (índice de vegetação normalizado), área, população, climatologia, produção agrícola. A digitalização foi efetuada utilizando o software MicroStation (v5.0), por este ser um CAD (Computer Aided Desing) de amplos recursos e fácil utilização. Após esta fase utilizou-se o software Idrisi for Windows - v2.0 (Eastman, 1996), para a manipulação das imagens e associações com os bancos de dados com as informações supra-citadas. Por motivo de limitação do ambiente de banco de dados deste último software, utilizou-se o MSAccess, para gerar as associações e formulários. Os dados tratados aqui foram adquiridos via internet, em áreas de domínio público, como o site do IBGE. Para maior facilidade, está sendo utilizado a divisão do Estado segundo suas regiões agroclimáticas. As imagens de NDVI utilizadas neste trabalho foram as produzidas por Rizzi(2000), por abrangerem a área de interesse deste estudo. Sendo o NDVI derivado de imagens AVHRR (Advanced Very High Resolution Radiometer) amplamente utilizado para a análise de cobertura vegetal em escala global. Exemplos do uso do NDVI para mapear a vegetação são encontrados, em Tucker et al. (1985) e Justice et al. (1985). Sellers (1985, 1987), em pesquisas básicas sobre o tema, mostrou que o NDVI é correlacionado linearmente com a radiação fotossinteticamente ativa interceptada pela vegetação e com o índice de área foliar. De modo, que o NDVI calculado pela equação 1: canal 2 canal1 NDVI = (1) canal2 + canal1 Onde canal 1 e canal 2 são as valores de refletância medidos pelos canais vermelho e infravermelho próximo respectivamente. O canal 1 do AVHRR é sensível a uma área do espectro na qual existe uma relação inversamente proporcional entre a intensidade do sinal e a quantidade de clorofila do dossel vegetativo. Consequentemente, quanto mais intenso o sinal do canal 1 menor é a quantidade de biomassa verde presente no alvo. Em outras palavras, plantas verdes em crescimento ativo absorvem com maior intensidade na faixa do vermelho do espectro. Assim, com o aumento da densidade da vegetação fotossinteticamente ativa a quantidade de vermelho refletido diminui. O canal 2 do AVHRR é sensível a uma região do espectro ( µm - infravermelho) na qual o valor da refletância do alvo é diretamente proporcional a densidade da vegetação fotossinteticamente ativa. Quanto mais densa e vigorosa a vegetação maior a refletância na faixa de radiação do infravermelho. A diferença entre valores de reflectância dos canais 2 e 1 é altamente correlacionada com a quantidade de biomassa verde (fotossinteticamente ativa). A divisão desta diferença pela soma dos dois canais tem o objetivo de normalizar o índice. Imagens fornecidas pelos satélites LANDSAT-5 também podem ser utilizadas para o monitoramento da vegetação, possuem resolução espacial de 30m por pixel e resolução temporal de 16 dias. Para o Calculo do NDVI derivado das imagens TM, são usados os canais 3 e 4, visível e infravermelho próximo, respectivamente, na equação a 2: canal4 canal3 NDVI = (2) canal 4 + canal3 Embora numericamente os valores do NDVI possam variar entre 1 e -1, empiricamente o NDVI da vegetação terrestre varia entre 0,1 e 0,6 (Chilar et al., 1991; Goward, 1991; Gutman, 1991). Materiais que refletem mais fortemente na faixa do vermelho do que na do Infravermelho, como as nuvens e a água, apresentam NDVI negativo. Solos descobertos e rochas refletem o vermelho e o infravermelho quase nas mesma intensidade. Por conseguinte o seu NDVI aproxima-se de zero (Lillesand & Kiefer, 1994). A importância do cálculo do NDVI deve-se ao fato dele ser amplamente utilizado na agricultura como instrumento de previsão de safras (Ippoliti-Ramiro et al.,1999), bem como em monitoramento de queimadas, desmatamentos e a variação na dinâmica da cobertura vegetal (Shimabukuro et al.,1998). RESULTADOS PRELIMINARES Até o presente momento, foram acoplados as informações referentes às unidades de solos, área, população. Estas informações por serem menos suscetíveis à mudanças, foram tratadas em primeiro lugar, de modo que no instante que as demais informações estiverem devidamente armazenadas, serão colocadas no Banco de dados deste projeto. 411
3 Figura 1: Aspecto provisório da apresentação das informações reunidas neste trabalho. A figura 1, mostra de forma provisória a maneira em que as informações serão apresentadas. Nesta figura pode-se notar várias opções todas referentes aos solos, o que está sendo alterando de forma que o usuário final do produto possa pesquisar a partir do município de interesse. De modo, que ao chamar um determinado município, lhe será apresentada as informações referentes a este município, sendo que na janela ao lado (área escura da figura) será mostrado um mapa da região agroclimática a qual pertence o município desejado, como é mostrado na figura 2. Figura 2: Sub-região 1, mostra os municípios de Rio Grande, Santa Vitória do Palmar e Chuí. A figura 3, mostra a malha de solo para esta região sobreposta a imagem do ndvi, calculada a partir de 412
4 uma imagem AVHRR, conforme Rizzi(2000). Figura 3: Sobreposição da malha de solos a imagem de NDVI, adaptada de Rizzi(2000). O produto final deste trabalho contará com tantas informações, quanto for possível introduzir no sistema, deixando-o do modo mais automatizado possível. CONCLUSÕES Os resultados esperados deste trabalho nos leva dizer que a apresentação final, deve ser o mais simples possível, facilitando seu uso; de fácil instalação, para abranger o maior número de usuários possível; e, finalmente contar com a possibilidade de atualizações periódicas dos dados. Sendo assim, a conclusão deste trabalho será considerada a cabo de cada versão deste modelo. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Chilar, J. S.; St-Laurent, L.; Dyer, J. A., 1991: Relation Between the Normalized Difference Vegetation Index and Ecological Variables, Remote Sensing and the Environment. v. 35, p Eastman, J.R., 1996: Idrisi for Windows, Exercícios Tutoriais. Centro de Recursos Idrisi, Brasil, Porto Alegre, 109p. Goward, S.N., 1991: Normalized Difference Vegetation Index Measurements from the Advanced Very High Resolution Radiometer. Remote Sensing and the Environment, v. 35, p Gutman, G., 1991: Vegetation Indices from AVHRR: An Update and Future Prospects, Remote Sensing and the. Environment. v. 35, p Ippoliti-Ramiro, G.A.; Epiphanio, J.C.N.; Shimabukuro, Y.E.; Formaggio, A.R., 1999: Sensoriamento Remoto Orbital como Meio Auxiliar na Previsão de Safras. Agricultura em São Paulo. SP. v 46, p Justice, C.O.; Townshend, J.R.G.; Holben, B.N.; Tucker, C.J., 1985: Analysis of the Phenology of Global Vegetation using Meteorological Satellite Data. International Journal of Remote Sensing. v. 8, p Lillesand, T.M.; Kiefer, R.W., 1994: Remote Sensing and Image Interpretation. University of Wisconsin Madison third edition 750 p. Sellers, P.J., 1985: Canopy Reflectance, Photosynthesis and Transpiration. International Journal of Remote Sensing. v. 6, p Sellers, P. J., 1987: Canopy Reflectance, Photosynthesis, and Transpiration II: The role of biophysics in the linearity of their interdependence. Remote Sensing and the Environment, v. 21, p Shimabukuro, Y.E.; Novo, E.M.; Ponzoni, F.J., 1998: Índice de Vegetação e Modelo Linear de Mistura Espectral no Monitoramento da Região do Pantanal. Pesquisa Agropecuária Brasileira. v. 33, número especial p
5 Rizzi, R., 2000: Distribuição Espacial e Temporal da Temperatura do Ar no Rio Grande do Sul. Dissertação de Mestrado. Faculdade de Agronomia,Universidade Federal de Pelotas, 60p. Tucker, C.J.; Townshend, J.R.G.; Goff, T.E., 1985: African Landcover Classification using Satellite Data. Science. v. 227, p
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