ANÁLISE DA TRANSFORMAÇÃO DE ÁREAS CANAVIEIRAS E CAFEEIRAS NO MUNICÍPIO DE ALFENAS-MG COM IMAGENS ORBITAIS

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1 ANÁLISE DA TRANSFORMAÇÃO DE ÁREAS CANAVIEIRAS E CAFEEIRAS NO MUNICÍPIO DE ALFENAS-MG COM IMAGENS ORBITAIS ÉLIDA L.S. ROCHA¹,FERNANDO S. KAWAKUBO², ALENCAR S. PAIXÃO³ elidarochat@gmail.com, fskgeo@gmail.com ¹Aluna do curso de Geografia Unifal-MG 2 Professor do curso de Geografia Unifal-MG ³ Aluno do curso de Geografia Unifal-MG Palavras-chave: sensoriamento remoto, cana-de-açúcar, café. INTRODUÇÃO O sensoriamento remoto (SR) é um ramo da ciência que aborda a obtenção e a análise de informações sobre materiais e objetos a partir de sensores situados à distância dos mesmos. Estes sensores utilizam a radiação eletromagnética (REM) como fonte de aquisição de dados. Desta forma, o SR possui grande potencial para o mapeamento de culturas agrícolas em função do caráter sinótico, baixo custo, periodicidade e potencial de extração de informações em diferentes regiões do espectro eletromagnético. O Brasil é o maior produtor mundial de café sendo que o Estado de Minas Gerais é responsável por 49% desta produção, destacando-se o sul do estado onde a área de estudo, Alfenas, se logra. A cana-de-açúcar está presente nas lavouras do município desde a implantação do café que sob a mesma perspectiva do Estado de Minas Gerais, possui uma economia agrícola fortemente dependente da produção cafeeira. Todavia, conforme dados do censo agropecuário do IBGE de 1975, 1985 e 1998, o café apresentou um rendimento significativo da produção em 1975 e 1985, já em 1998 o aumento foi pouco significativo. Em contraste, a cana obteve um incremento crescente, foi o produto agrícola com maior rendimento produtivo em 1985 e

2 Vários trabalhos publicados na literatura especializada têm mostrado o potencial do SR no mapeamento da cana-de-açúcar e café separadamente na região Sul de Minas Gerais. No intuito de contribuir com os estudos regionais relacionados ao uso e cobertura vegetal, este trabalho tem como objetivo avaliar a dinâmica do uso agrícola no município acima citado focando estes dois cultivares juntos. OBJETIVOS Avaliar a dinâmica do uso agrícola com enfoque nos cultivos de cana-açúcar e café no município de Alfenas-MG por meio do processamento digital de duas imagens de sensoriamento remoto correspondentes ao ano de 1987 e Localizado a uma altitude média de 840m, ocupando uma área de 849,2km² de extensão e, segundo às coordenadas geográficas, situado a 21 25''44'S e 45 56''49'W. Por meio do processamento digital de duas imagens de sensoriamento remoto correspondentes ao ano de 1987 e FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA Segundo Novo (1993), o Sensoriamento Remoto consiste na utilização conjunta de modernos sensores, equipamentos para processamento dos dados, equipamentos de transmissão, aeronaves, espaçonaves, etc, com o objetivo de estudar o ambiente terrestre através do registro e das interações entre as radiações eletromagnéticas e as substâncias componentes do planeta em suas mais diversas manifestações. Em geral, os dados obtidos pelos sensores remotos são imagens, sendo que estes normalmente necessitam passar por correções e melhorias para proporcionar uma melhor condição de avaliação e extração de informações por parte do analista. Nesta linha, Crosta (1992), afirma que o processamento digital deve ser encarado como um estágio preparatório, embora quase sempre obrigatório, da atividade de interpretação das imagens de sensoriamento remoto. O presente estudo, tem processado as imagens orbitais, tratando-as digitalmente, por meio de algorítimos computacionais a fim de toná-las mais compreensíveis e genuínas. Posto que se trata de uma análise multitemporal e de acordo com Song et al. 2

3 (2001) em monitoramentos terrestres ao longo do tempo, as correções atmosféricas (rotinas de processamento) são obrigatórias para colocar dados multitemporais em uma mesma camada radiométrica. Existem muitos trabalhos na literatura especializada, em sua maioria de pesquisadores do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais), demonstrando de maneira clara a eficiência e o potencial de imagens de sensores orbitais no estudo de áreas agrícolas. A exemplo podemos citar: Rudorff et al. (2004); Rudorff et al. (2005); e Barros et al. (2007). Conforme Barros op. cit, estimar a área plantada com café por meio de interpretação de imagens de sensores orbitais, é mais complexo que no caso da cana-deaçúcar. Isto porque, as formas de manejo ao longo do ciclo deste cultivo se diferem de propriedade para propriedade. O que leva a uma considerável variabilidade no comportamento espectral dessa cultura. Porém, estudos como o de Moreira et al. (2004), apresentaram metodologias diferenciadas para corroborar o uso do Sensoriamento Remoto no mapeamento do cafeeiro. Como a definição de épocas mais favoráveis na identificação das lavouras e sua distinção em relação aos outros componentes presentes na imagem. Com base nisso, a avaliação dinâmica de transformação em áreas cafeeiras e canavieiras em Alfenas-MG está sendo realizada com o processamento de cenas remotamente sensoreadas. MATERIAIS E MÉTODOS Materiais: cartas topográficas 1:50 000; GPS de mão; SIG ILWIS e Imagens do satélite Landsat-5 TM (bandas 1 a 5 e 7). Duas imagens (correspondendo à década de 1980 e 2008) foram adquiridas gratuitamente pelo site do INPE ( e processadas com o SIG ILWIS do ITC (instituto holandês). A princípio, para obter precisão cartográfica, as imagens foram corrigidas geometricamente por meio de pontos de controle. Em seguida, foi aplicado o procedimento de re-amostragem e os efeitos atmosféricos foram corrigidos com o método DOS (Dark Object Subtraction). Feito isto, para que fosse possível identificar melhor as nuances de tons de cinza, estes foram espalhados no histograma da imagem por meio do aumento linear de contraste. Outras técnicas de realce, como composições coloridas RGB (filtros coloridos red, green e 3

4 blue) foram empregadas para apoiar a visualização e destacar feições. Amostras de treinamento referentes às classes de cana-de-açúcar, café, pastagem, água, solo exposto e mata serão selecionadas. As imagens serão submetidas ao classificador de máxima verossimilhança. Na sequencia do trabalho, os erros gerados pela classificação automática, serão editados manualmente com base nas informações de campo (mediante o auxilio dos dados coletados com GPS). Após a correção, os mapas serão analisados individualmente e comparados entre si (comparação de pós-classificação) para verificar as transformações ocorridas. O processo será feito de maneira visual e comuma tabela de transformação do uso, cujas classes do mapa da década de 1980 serão posicionadas ao longo das colunas e as classes do mapa da década atual ao longo das linhas. Os valores contidos na diagonal principal dessa coluna representarão os pixels nos quais não ocorreram mudanças e os pixels fora da diagonal, as mudanças. RESULTADOS PARCIAIS É imprescindível salientar que a pesquisa ainda está em curso. Portanto, até o momento, pode-se dizer que o café vêm perdendo espaço em relação à cana-de-açúcar dentro de uma dinâmica gradativa. Esta dinâmica é estimulada principalmente pelos incentivos governamentais destinados ao setor sucroalcooleiro pautado de um discurso ambientalista favorável aos biocombustíveis somados às tendencias comerciais salientadas por Carvalho (2008), o aumento de 23% para 25% da proporção de álcool anidro na gasolina C (gasolina com mistura de etanol) em julho de 2007 e aumento de veículos flex-fuel (atualmente representam 90% das vendas de carros novos). As primeiras composições tem corroborado estas constatações (Figura 1). 4

5 Figura 1: Composição Colorida 5(R), 4(G), 3(B) Alfenas-MG 28/04/08 BIBLIOGRAFIA BARROS, M.A.; Moreira, M.A; Rudorff, B.F.T.; Faria, V.G.C. Mapeamento de Áreas Cafeeiras em imagens de Sensores Orbitais: estudo de caso em Aguanil, Boa Esperança, Campo Belo e Cristais-MG como suporte a estudos regionais. Anais XIII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, Florianópolis, Brasil, CARVALHO, Horácio M. de. A ameaça à soberania nacional pela expansão do complexo agroquímico a partir da cana de açúcar e do etanol. São Paulo, CRÓSTA, A.P. Processamento digital de imagens de sensoriamento remoto. IG; UNICAMP, MOREIRA, M.A.; Adami, M.; Rudorff, B.F.T. Análise Espectral e Temporal da Cultura do Café em imagens Landsat. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 39,2004. NOVO, E. M. M. L. Sensoriamento Remoto. 2 ed. São Paulo: Edgard, Leitura Técnica. Prefeitura Municipal, Plano Diretor, RUDORFF, B.F.T.; Berka, L.M.S.; Moreira, M.; Duarte, V.; Rosa, V. Estimativa de Área Plantada com Cana-de-Açúcar em Municípios do Estado de São Paulo por Meio de Imagens de Satélites e Técnicas de Geoprocessamento: ano safra 2004/2005. INPE RPQ/762, RUDORFF, B.F.T.; Berka, L.M.S.; Moreira, M.A.M.; Duarte, V.; Xavier,A.C.; Rosa, V.G.C.; Shimabukuro, Y.E. Imagens de Satélite no Mapeamento e Estimativa de Área de Cana-de-Açúcar em São Paulo: ano safra 2003/04. Revista de Economia Agrícola, v. 52, n. 1, jan SONG, C.; Woodcock C. E.; Curtins E.; Seto K.C.; Lenney M. P.; Macomber S. A. Classification and Change Detection Using Landsat TM Data: When and How to Correct Atmospheric Effects? Remote Sens. Environ, Boston,