MAPEAMENTO DA DINÂMICA DA VEGETAÇÃO DE MATA ATLÂNTICA NO MUNICÍPIO DE TERESÓPOLIS-RJ UTILIZANDO NDVI

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1 MAPEAMENTO DA DINÂMICA DA VEGETAÇÃO DE MATA ATLÂNTICA NO MUNICÍPIO DE TERESÓPOLIS-RJ UTILIZANDO NDVI THALES VAZ PENHA¹ VICTOR VALENTIM LASSAVAL FARIAS² 1 Universidade Federal Fluminense UFF/GGE tpenha@id.uff.br 2 Universidade Federal Fluminense UFF/GGE victorvalentim@id.uff.br Resumo A Mata Atlântica é um ecossistema altamente degradado em razão da ocupação humana indiscriminada e da intensa dinâmica de uso e cobertura do solo. Em estudos de mapeamento das mudanças na cobertura vegetal, o uso de SIG e de produtos do sensoriamento remoto permitem a extração de informações que subsidiam monitoramentos e análises complexas do estado da cobertura da terra. Além disso, a aplicação de índices de vegetação, como o NDVI, em imagens de satélites possibilitam a quantificação de áreas vegetadas. Assim, o presente estudo teve como objetivo mapear e verificar a dinâmica da cobertura vegetal em Teresópolis-RJentre os anos de 2007 e 2011, através de cálculos de NDVI em duas imagens de sensores remotos (Landsat5). A metodologia empregada consistiu no tratamento das imagens selecionadas, com conversão de radiância e reflectância, antes dos cálculos de NDVI e, posteriormente, a realização de uma operação de subtração entre mapas de diferentes datas, com a finalidade de analisar e mensurar a supressão/regeneração de vegetação no período. Verificou-se que houve uma perda de 4% de vegetação entre agosto de 2007 e agosto de Embora alguns fatores possam ter influenciado nas respostas de NDVI, ainda assim, os resultados obtidos podem ser considerados satisfatórios, atendendo aos objetivos propostos. Palavras-chave: NDVI. Landsat 5. SIG. Abstract Mata Atlântica forest is a highly degraded ecosystem due to the fact of an indiscriminate human occupation and the intense dynamics of use and land cover. The use of GIS (Geography Information System) and remote sensing products to mapping studies of vegetation cover changes, currently, has allowed monitoring of areas and precious information extraction that subsidize complex analyses of the condition of land coverage. In addition, the application of vegetation index, such as NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), in remote sensing images enables the quantification of most vegetated areas. Therefore, the present study aimed to map out and verify the dynamics of vegetation cover between the years 2007 and 2011, in Teresópolis, municipality located in Rio de Janeiro State, through NDVI application on two Landsat 5 images. The methodology employed consisted in the treatment of selected images, with conversion of radiance and reflectance, before NDVI calculations and subsequently conducting an overlay operation between maps of different dates, with the purpose of 928

2 analyzing and measuring the removal or regeneration of vegetation in the period studied. It was found that there was a 4% loss of vegetation between August 2007 and August 2011, however, some factors may have influenced the responses of NDVI, and still, the results were considered satisfactory in view of the objectives proposed. Key-words: NDVI. Landsat 5. GIS. 1. Introdução A Mata Atlântica é um bioma altamente degradado e, por este motivo, deve ser compreendida como área prioritária de estudos e ações para conter o avanço do processo de desmatamento que assola o referido bioma em razão da sua intensa dinâmica de uso e cobertura da terra. Para estudos de mapeamento da dinâmica da cobertura vegetal e detecção de mudanças, o uso de Sistemas de Informações Geográficas (SIG) e a utilização de produtos obtidos do sensoriamento remoto de plataformas orbitais têm sido comumente empregados, permitindo análises complexas em diferentes escalas e o monitoramento da dinâmica de cobertura da terra. Para Anderson (2005), estudos de detecção de mudanças na cobertura da terra através do sensoriamento remoto são baseados no fato de que distúrbios, tanto naturais quanto de origem antrópica no meio ambiente, produzem variações detectáveis na resposta espectral do alvo ou do fenômeno estudado. Assim sendo, uma das principais fontes de dados obtidos através do sensoriamento remoto são as imagens geradas a partir dos sensores TM e ETM+, a bordo dos satélites Landsat, que possibilitam extrair informações sobre a cobertura da terra que subsidiam monitoramentos e mapeamentos de média escala dos fenômenos naturais. Além disso, outra ferramenta muito empregada neste tipo de estudo são os cálculos de índices de vegetação, dentre eles o NDVI (Normalized Diference Vegetation Index). Esse índice, é um dos mais aplicados, uma vez que pode ser utilizado para diferentes finalidades. Segundo Ponzoni (2002), trata-se de um índice amplamente utilizado até os dias atuais, tendo sido explorado com diferentes abordagens em estudos climáticos e de culturas agrícolas e florestais. Já para 929

3 Shimabukuro et al. (1998) o NDVI tem sido largamente utilizado em monitoramento de desmatamentos, queimadas e variação na dinâmica da cobertura vegetal. Neste contexto, o presente estudo tem como objetivo mapear e verificar a dinâmica da cobertura vegetal em Teresópolis, município localizado no Estado do Rio de Janeiro, entre os anos de 2007 e 2011, a partir da aplicação de NDVI em duas imagens de sensores remotos (Landsat5) obtidas em período de estiagem. A análise comparativa dos resultados possibilitará identificar e mensurar a supressão e/ou regeneração da vegetação ao longo do período estudado. 2. Metodologia de Trabalho O município de Teresópolis está localizado na região serrana do Estado (?) do Rio de Janeiro (Figura 1), uma região caracterizada por um relevo movimentado e diversos fragmentos disjuntos de vegetação de Mata Atlântica. Com uma extensão territorial de km² e uma média/baixa densidade demográfica que se estende ao longo dos vales, Teresópolis apresenta clima marcado por verões chuvosos e invernos mais frios e secos, com altitudes que variam de 650 metros a 2216 metros, além disso, abriga em seus domínios duas unidades de conservação (Parque Nacional da Serra dos Órgãos e Parque Estadual dos Três Picos) de grande relevância para preservação das áreas de Mata Atlântica. Neste trabalho, as análises foram realizadas com base nas informações de duas imagens do satélite Landsat5, sensor TM, obtidas nos meses de Agosto de 2007 e Agosto de As imagens adquiridas no sítio do INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais) foram selecionadas com base no período de estiagem e a partir do levantamento de dados pluviométricos de estações meteorológicas da ANA (Agência Nacional de Águas) na área de estudo. Ademais, a baixa incidência de nuvens no período, diminuiu consideravelmente as chances de interferências e ruídos atmosféricos, bem como, as influências na resposta de reflectância da vegetação. Os dados utilizados neste estudo incluíram dados vetoriais e matriciais georreferenciados obtidos da base de dados geográficos do INPE, INEA (Instituto Estadual do Ambiente) e IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). As etapas de processamento digital de imagens, como recorte da área de estudo, 930

4 correção geométrica, cálculos de radiância e reflectância, cálculo de NDVI e geração dos mapas temáticos, foram realizados no software ArcGIS 10.2 da ESRI. Figura 1- Localização da Área de Estudo Teresópolis-RJ Fonte: Elaborado pelos autores. A partir do recorte da banda 3 (vermelho) e banda 4 (infravermelho próximo) das imagens Landsat 5 dos anos de 2007 e 2011 para os limites de Teresópolis, realizou-se os cálculos de conversão de número digital (DN) para radiância e, em seguida, para reflectância espectral corrigindo, assim, as taxas de radiação de cada banda e permitindo a comparação entre imagens de diferentes datas, conforme as etapas propostas no fluxograma (Figura 2). Para essa transformação, os modelos existentes usam parâmetros associados a cada sensor (Eduardo& Machado e Silva, 2013). Em imagens Landsat5 aplicam-se duas equações para conversão de radiância e reflectância espectral, conforme a metodologia proposta por (Chander&Markham, 2003). 931

5 Figura 2 - Fluxograma das etapas para cálculo de NDVI para os anos de 2007 e 2011 Fonte: Elaborado pelos autores, adaptado de Chander&Markham, Por fim, calculou-se o NDVI (Equação 1) das imagens em seus respectivos anos. O resultado é expresso em um intervalo de entre -1.0 e Áreas com vegetação mais vigorosa tendem a apresentar valores positivos altos entre 0.5 e 1.0. Já vegetações mais esparsas possuem valores positivos mais baixos, aproximadamente entre 0.2 e 0.5. Os solos possuem valores ainda mais baixos entre 0.1 e 0.2, podendo até alcançar valores negativos. As nuvens apresentam valores próximos de zero e os corpos de água valores negativos (Eduardo& Machado e Silva, 2013). Equação (1): NDVI = (NIR - R) / (NIR + R) Onde: NIR corresponde a reflectância espectral da banda do sensor na faixa do infravermelho próximo (0.83 μm); R corresponde a reflectância espectral da banda do sensor na faixa do vermelho (0.66 μm). Como forma de verificação dos resultados obtidos após o cálculo de NDVI e com o intuito de quantificar as mudanças na cobertura vegetal para os diferentes anos estudados, aplicou-se uma operação de subtração (Equação 2). Os resultados do cálculo de diferença entre os valores de pixel dos mapas de NDVI dos anos de 2007 e 2011 são representados em uma escala continua, onde os números negativos 932

6 indicam decréscimo de NDVI e os números positivos significam ganho de NDVI. Já os valores próximos a zero correspondem a pouca variação do índice de vegetação. Equação (2): DIF2007/2011 = NDVI NDVI2011 Onde: NDVI2007 corresponde ao mapa do ano de 2007 com cálculo de NDVI e; NDVI2011 corresponde ao mapa do ano de 2007 com cálculo de NDVI. A última etapa consistiu na análise estatística dos cálculos de área para os mapas de NDVI de cada ano, onde se considerou o intervalo de 0.6 a 1.0 como referente à classe Vegetação e com base nas respostas de NDVI obtidos nas Unidades de Conservação (UC), foi possível validar os cálculos de área de vegetação para todo o município. 3. Resultados e Discussões A Figura 3 apresenta os mapas com cálculo de NDVI para os anos de 2007 e 2011 em Teresópolis, na qual nota-se que ambos os valores predominantes são positivos, indicando que a região apresenta muitas áreas com vegetação. Porém, considerando a mistura espectral dos pixels e a dinâmica de uso e cobertura do município, salienta-se que as respostas de NDVI correspondem também às atividades agrícolas, pastagem, solo exposto, etc. Desta forma, as áreas de encostas com NDVI mais alto, apresentam vegetação mais exuberante, com maior resistência ao stress hídrico mesmo no período de estiagem. Em contrapartida, nos locais mais próximos aos vales onde usos do solo são mais intensos, há valores mais baixos de NDVI com vegetação de menor porte entremeada aos demais tipos de uso da região. Figura 3 - Mapas com cálculo de NDVI para os anos de 2007 e 2011 em Teresópolis Fonte: Elaborado pelos autores. 933

7 A verificação das mudanças ocorridas na cobertura vegetal entre os anos de 2007 e 2011 é representada pela Figura 4, com o mapa de diferença de NDVI, gerado a partir da Equação 2. Valores positivos indicam maior ganho de NDVI e, inversamente, valores negativos indicam decréscimo no NDVI do ano de Logo, os valores intermediários próximos a zero representam pouca variação do índice entre os anos analisados. Constatou-se que a área total de Teresópolis ( ha) teve uma redução de 4% (3.116 ha) de vegetação no período observado (intervalos de NDVI de 0.6 a 1.0). Figura 4 - Mapas de diferença de NDVI dos anos de 2007 e 2011 em Teresópolis Fonte: Elaborado pelos autores. As áreas de vales e encostas próximas, onde a ocupação humana e os usos do solo são mais intensos tiveram maior supressão de vegetação no intervalo estudado. Um fator agravante foram as chuvas intensas de janeiro de 2011 que fragilizaram os solos e acarretaram em movimentos de massa, desolando a região. Desta forma, apenas alguns meses após o evento extremo esperava-se pouca regeneração vegetativa no município e, consequentemente, mais valores negativos 934

8 de NDVI no mapa de diferença. Em contrapartida, nas áreas de UC houve manutenção e até aumento de NDVI, ilustrando a importância da preservação ambiental da Mata Atlântica. 4. Conclusões Os métodos empregados neste estudo permitiram concluir que, de Agosto de 2007 a Agosto de 2011, houve uma perda de 4% de vegetação, na região de Teresópolis. Entretanto, algumas alterações nos valores de NDVI podem ter sido influenciadas pela dinâmica de uso e cobertura da terra, como as variações de culturas agrícolas. Além disso, fatores como a mistura espectral de reflectância de outros alvos na resposta de NDVI, bem como a não aplicação de correção atmosférica, diminuem a acurácia das informações geradas sobre a vegetação. Porém, tratando-se de um mapeamento de média escala e sem trabalho de campo, considerou-se satisfatório o resultado obtido, uma vez que, os objetivos propostos neste estudo foram alcançados. Referências Anderson, L. O. Classificação e monitoramento da cobertura vegetal do estado do Mato Grosso utilizando dados multitemporais do sensor MODIS p. (INPE TDI/986). Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais, São José dos Campos Chander, G., Markham, B. Revised Landsat-5 TM Radiometric Calibration Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges.IEEE transactions on Geoscience and Remote Sensing, v. 41, nº11, VOL. 41, NO.11, , Eduardo, B. F. S., Machado e Silva, A. J. F. Avaliação da influência da correção atmosférica no cálculo do índice de vegetação NDVI em imagens Landsat5 e RapidEye. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, XVI, 2013, Foz do Iguaçu, Brasil. Anais. São José dos Campos: INPE, Poelking, E. L., Lauermann, A., Dalmolin, R. S. D. Imagens CBERS na geração de NDVI no estudo da dinâmica da vegetação em período de estresse hídrico. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, XIII, 2007, Florianópolis, Brasil. Anais. São José dos Campos: INPE, Artigos, p Ponzoni, F. J.,Shimabukuro, Y. E.,Kuplich, T. M. Sensoriamento Remoto da Vegetação. São Paulo: Oficina de Textos, p. Shimabukuro, Y. E., Novo, E. M., Ponzoni, F. J. Índice de vegetação e modelo linear de mistura espectral no monitoramento da região do pantanal. Pesquisa Agropecuária Brasileira, v.33, numero especial, ,