Análise comparativa dos modelos de elevação SRTM, ASTER GDEM e TOPODATA para estimar o fator topográfico (LS) da USLE.

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1 Análise comparativa dos modelos de elevação SRTM, ASTER GDEM e TOPODATA para estimar o fator topográfico (LS) da USLE. Greison Moreira de Souza 1 Eraldo Aparecido Trondoli Matricardi 1 1 Universidade de Brasília Departamento de Engenharia Florestal (UnB/EFL). Caixa Postal Brasília DF, Brasil {greison.moreira, ematricardi}@gmail.com Abstract. Given the great variety of MDE from several sources and with different spatial resolutions, the question arises: which data are most suitable for the objective and scale of work. The LS factor integrates the gradient of slopes and its length, is considered the most critical factor to estimate soil loss. This study evaluated the performance of SRTM, ASTER GDEM and TOPODATA to estimate the USLE in the Environmental Protection Area Gama e Cabeça de Veado in the Distrito Federal. Based on these research results, we observed that there was no statistically substantial difference in the USLE of the three models. The average of the three factors LS derived from three different MDE presented similar values as well as the average of three USLE generated. This result seems to be associate with the terrain characteristic of the APA, which is flat and gently ondulated, since the influence of spatial resolution in the LS factor is more pronounced in MDE with high spatial resolution and on sloping land. However, the choice of the appropriated DEM for each study is not a great concern, since the three tested DEM showed similar results. Palavras-chave: digital elevation model, geographic information systems, modelo digital de elevação, sistema de informações geográficas, APA Gama e Cabeça de Veado. 1. Introdução Diversas equações estão disponíveis para modelar a perda de solo; a modelagem matemática exprime a ação dos fatores intrínsecos aos processos erosivos. Neste ambiente, Sistema de Informações Geográficas aliado ao Sensoriamento Remoto são fundamentais para integrar essas variáveis complexas. Para a modelagem de erosão laminar, a USLE (Universal Soil Loss Equation) (Wishmeier e Smith ) é uma das equações mais utilizadas. A USLE estima a perda de solo pela multiplicação de seis fatores: poder erosivo das chuvas, erosividade do solo, influência da topografia, cobertura vegetal e manejo e práticas conservacionistas. Como um dos fatores integrantes da USLE, a influência da topografia, conhecido simplesmente como fator LS, integra o declive das encostas e o seu comprimento. O fator LS é considerado um dos fatores mais importantes na modelagem da USLE, o mesmo influi mais na variação da erosão bruta do que qualquer um dos fatores, exceto o fator uso e cobertura do solo (Williams e Berndt 1977). Considerado, ainda o fator mais crítico para estimar a perda de solo (Renard e Ferreira 1993; Risse et al. 1993). Considerando o avanço no setor de geotecnologias, hoje se encontra disponíveis gratuitamente diferentes recursos de modelos gráficos de terreno. Contudo, as diversas fontes de dados e as diferenças nas resoluções espaciais apresentam efeitos significativos nos modelos de avaliação da perda de solo. O que sugere que a adoção do MDE deve ser pautada a fim de dirimir erros em atributos topográficos, adotando o mais adequado para a modelagem do terreno na escala desejada (Wu et al. 2005). Diversos estudos têm investigado a fonte e a resolução espacial ideal do MDE para modelagem hidrológica (Zhang e Montgomery 1994; Mitasova et al. 1996; Zhang et al. 2008; Datta e Schack-Kirchner 2010). Por exemplo, Zhang e Montgomery (1994) sugerem que a resolução de 10 m do MDE seria suficiente para muitas aplicações geomorfológicas e de modelagem hídrica. Já Mitasova et al. (1996) afirmam que MDE a partir de 30 m são insuficientes para gerar o fator LS. Datta e Schack-Kirchner (2012) numa pequena bacia na Índia compararam três fontes de MDE, o SRTM, o ASTER e um gerado a partir de curvas de 4435

2 níveis e verificaram com medições de campo que o SRTM foi o mais apropriado para a bacia em estudo. Os modelos avaliados neste estudo são: SRTM, ASTER GDEM e TOPODATA. SRTM (Shuttle Radar Topography Mission) é uma missão espacial que foi possível gerar modelo digital de elevação praticamente de todo o globo terrestre (80%), num nível de detalhamento inédito (JPL 2012). Os MDE do SRTM estão disponíveis gratuitamente para toda América do Sul na resolução espacial de 3 arcos-segundos (90x90 metros). O ASTER (Advance Space Borne Thermal Emission and Reflection Radiometer), a bordo do satélite Terra, permitiu a elaboração de MDE. Esses modelos digitais de elevação são oriundos de pares estereoscópicos de imagens do ASTER, sensor VNIR (dados na faixa do infravermelho próximo). Apresenta resolução espacial de 30 metros sem a necessidade de interpolação. As imagens ASTER são oriundas de imagens orbitais, diferente do SRTM que são de radar, dessa forma, o ASTER GDEM está vulnerável às interferências ocasionadas por nuvem. Por sua vez, TOPODATA originou-se do SRTM; estes dados foram refinados da resolução espacial original de 90 m para 30 m por krigagem (Valeriano 2004). O presente estudo tem como objetivo avaliar o efeito de diferentes dados orbitais de elevação de terreno para calcular o fator LS. Dessa forma, a pesquisa apresenta uma análise da variabilidade da USLE na APA Gama e Cabeça de Veado com diferentes MDE. 2. Material e Métodos 2.1 Área de Estudo A APA Gama e Cabeça de Veado está localizada na região centro-sul do DF, conforme a Figura 1. Apresenta uma área de 236,5 km², o que corresponde aproximadamente 4% do DF. A APA abrange outras áreas protegidas em seu interior, como as estações de pesquisa da Universidade de Brasília e do IBGE, ainda, a unidade contém zonas-núcleo da Reserva da Biosfera do Cerrado. Figura 1. Área de estudo. 2.2 USLE USLE (Universal Soil Loss Equation) é genericamente definida pela equação (Wischmeier e Smith ): 4436

3 (1) Onde: A = é a perda total de solo pela unidade de área (t/ha.ano); R = fator erosividade da chuva (MJ ha -1 mm ha -1 ); K = fator erodibilidade do solo (t h MJ -1 mm -1 ); L = fator comprimento do declive (adimensional); S = fator grau de declive (adimensional); C = fator uso e manejo do solo (adimensional); e P = fator práticas conservacionistas (adimensional). O fator erosividade da chuva (fator R) expressa à capacidade da chuva de causar erosão e é calculado com base em registros pluviométricos. Foi calculado conforme a equação de Val et al. (1986) desenvolvida para a região Centro-Oeste. ( ) (2) Onde: R = erosividade anual da chuva e enxurrada (MJ mm ha -1 h -1 ); Mi = precipitação mensal (mm); e Pa = precipitação anual (mm). Foram utilizados 13 postos pluviométricos que englobam a APA, conforme a Tabela 1. Por fim, os valores foram espacializados e em seguidas foram interpolados pelo método Kriging. Tabela 1. Postos pluviométricos utilizados no cálculo do fator R. Posto Nome Início Término Responsável/Operadora Brasília Aeroporto DEPV/DEPV ETE Sul Papuda DF Área Alfa Jockey Club CAESB/CAESB ETA Cabeça de Veado ETE Paranoá Barreiro DF Brasília - Faz. Sucupira INMET/INMET Roncador Gama ETE Alagado INMET/INMET 2010 CAESB/CAESB ETE Riacho Fundo Usina Silvânia ANA/Desativada O fator erosividade do solo (fator K) foi estimado com base nas informações do levantamento dos solos do DF realizado pela Embrapa () na escala 1: , esse fator representa a reação do solo aos processos erosivos de natureza hídrica (Wischmeier e Smith ). A intensidade da erosão hídrica está intimamente relacionada ao comprimento da rampa e da declividade representado pelos fatores L e S, respectivamente. Foram elaborados três modelos de fator LS a partir do MDE do SRTM (USGS 2012), ASTER GDEM (ASTER 2012) e TOPODATA (INPE 2012). Os dados orbitais foram processados no software ArcGIS 9.3, módulo Spacial Analyst. A metodologia utilizada para o cálculo do fator LS foi à de Moore e Burch (1986), pela equação a seguir. Onde: As = produto da acumulação de fluxo pelo tamanho da célula; e θ = ângulo da declividade em graus. ( ) ( ) (3) 4437

4 O fator C (uso e cobertura do solo) foi obtido do Zoneamento Ecológico Econômico do DF (ZEE-DF) e os valores foram atribuídos conforme Stein (1987). Prática conservacionista (fator P), neste estudo, foi adotada como constante, considerando que não foi possível observar práticas conservacionistas. Como citado acima, a USLE estima a perda de solo por erosão laminar. Perda de solo acima de 100 t/ha.ano são processos mais avançados, como sulcos e voçorocas, e a USLE não é capaz de modelar esses processos (Chaves 2010). Dessa forma, o modelo da USLE gerado foi limitado a 100 t/ha.ano. A USLE apresenta limitação de não conseguir modelar com robustez a erosão laminar em áreas de deposição, caracterizado como terrenos côncavos (Figura 2.B), apresenta robustez na predição em terrenos convexos e lineares (Figura 2.A e C). Por isso, áreas com concavidade acima de 0,2 foi considerado áreas de deposição e, assim, assumindo perda de solo nulo. Figura 2. Perfil de curvatura. Fonte. Foi empregado a Análise de Variância (ANOVA) para avaliar se há diferença significativa entre os modelos gerados, o teste foi gerado a partir de 30 pontos aleatórios com 5% de significância. 3. Resultados e Discussão A Figura 4 mostra o fator LS gerado para os três MDE. Visualmente não se verifica profundas diferenças no padrão espacial, a diferença visível refere-se ao aspecto mais grosseiro do fator LS gerado com o SRTM, haja vista que o mesmo apresenta resolução espacial de 90 m e o ASTER GDEM e TOPODATA de 30 m. O fator LS gerado a partir do TOPODATA apresentou melhor definição das linhas de drenagem. Valeriano (2005) atestou o ganho de qualidade visual e descritiva do SRTM após interpolação que deu origem ao TOPODATA. Marques et al. (2011) também verificaram maior acurácia do modelo TOPODATA no detalhamento da rede de drenagem, O ASTER GDEM apresentou o maior valor máximo do fator LS, seguido pelo TOPODATA e SRTM, representado por 45,06; 42,34 e 27,27, respectivamente (Figura 3). Referente à média, não se percebe essa mesma ordem, ASTER GDEM apresentou média de 1,11, SRTM 1,02 e TOPODATA 0,

5 60 2 Fator LS Média e Desvio Padrão Máximo Média 0 SRTM ASTER GDEM TOPODATA 0 Figura 3. Fator LS gerados com o SRTM, ASTER GDEM e TOPODATA. O SRTM que tem a maior resolução espacial (90m) apresentou o menor valor máximo do fator LS entre os outros modelos que apresentam 30m de resolução. Wu et al. (2005) verificaram que a média do fator LS e os valores máximos tendem a diminuir com o aumento da resolução espacial do MDE. A figura 5 mostra os modelos da USLE gerados a partir de diferentes fatores LS. Comparando os mapas dos fatores LS e seus respectivos modelos da USLE verifica-se uma semelhança, padrão coerente já que os outros fatores (erosividade da chuva, erodibilidade do solo, fator uso do solo e ações conservacionistas) são idênticos. A média da perda anual de solo com os diferentes MDE apresentou valores muito próximos, o TOPODATA, SRTM e ASTER GDEM apresentaram 1,76; 1,70 e 1,67 de média, respectivamente. 4439

6 ± Figura 4. Fator LS gerado pelos diferentes MDE Km FATOR LS ± USLE (Ton/ha.ano) Figura 5. USLE de diferentes MDE Km

7 De acordo com a análise da variância, não foi encontrado evidências de diferença significativa, ao nivel de significativa de 5%, entre os três modelos (Tabela 2). Tabela 2. Análise de variância. Fonte da variação SQ gl MQ F valor-p F crítico Entre grupos Dentro dos grupos Total SQ: soma dos quadrados; gl: grau de liberdade; MQ: média quadrática. Tal resultado está associado à característica do terreno da APA, considerado plano e suavemente ondulado, já que a influência da resolução espacial no fator LS é mais acentuada em MDE com alta resolução espacial e em terrenos declivosos. Wu et al. (2005) afirmam que a influência da resolução espacial no fator LS é mais pronunicada em MDE com alta resolução e em áreas declivosas. Muitos estudos tem se basedo em avaliar o MDE mais adequado para modelagem de processos hidrológicos e erosivos. Diante do fato de não haver diferença significativa entre os diferentes modelos, no presente estudo não é possível afirmar que um modelo é mais adequado do que o outro para a área em estudo. Dessa forma, a escolha do MDE adequado para modelagem hídrica na área em estudo não é uma preocupação. 4. Conclusão A modelagem quantitativa da erosão laminar é amplamente utilizada em projetos de planejamento territorial, manejo e conservação do solo. Com o avanço da geotecnologia encontram-se disponíveis diversos MDE para predizer o fator LS da USLE. Desta forma, torna-se fundamental a avaliação do efeito dos diferentes dados orbitais para as condições da área em estudo e escala do trabalho. No presente estudo não foi verificada diferença significativa entre os modelos do fator LS e da USLE com os diferentes MDE avaliados (SRTM, ASTER GDEM e TOPODATA). Esse similariedade dos modelos é devido à configuração plana e levemente ondulada da superfície da APA Gama e Cabeça de Veado. A diferença dos modelos refere-se ao aspecto visual da resolução espacial mais refinado do ASTER GDEM e TOPODATA que apresentam resolução especial de 30 m. Referências Bibliográficas ASTER, Aster GDEM. Disponível em: < Acesso em:20.junho Chaves, H.M.L. Incertezas na predição da erosão com a USLE: impactos e mitigação. Rev. Bras. Ci. Solo, v. 34, p , Datta, P.S.; Schack-Kirchner, H. Erosion Relevant Topographical Parameters Derived from Different DEMs A Comparative Study from the Indian Lesser Himalayas. Remote Sens.,v. 2, p , Embrapa. Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Serviço Nacional de Levantamento de Solos () Levantamento de Reconhecimento dos Solos do Distrito Federal. Rio de Janeiro, Boletim Técnico, n 53, Embrapa-SNLCS, 455 p. INPE, Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Disponível em: < >. Acesso em: 20.junho

8 JPL, Jet Propulsion Laboratory Shuttle Radar Topography Mission. Disponível em: < Acesso em: 12.junho Marques, H.G.; Penatti, N.C.; Paranhos Filho, A.C.; Froehlich, O.; Almeida, T.I.R; Shimabukuro, Y. Comparação entre os modelos de elevação SRTM, TOPODATA e ASTER na delimitação automática de rede de drenagem e limite de bacia hidrográfica. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto (SBSR), 15., 2011, Curitiba. Anais...São José dos Campos: INPE, Artigos, p Internet. ISBN Disponível em: < Acesso em: 06.maio Mitasova, H.; Hofierka, J.; Zlocha, M.; Iverson, L.R. Modelling topographic potential for erosion and deposition using GIS. Journal of Geographical Information Science, v. 10, n. 5, p , Moore, I. E.; Burch, G. Physical basis of the length-slope factor in the Universal Soil Loss Equation. Soil Society of America Journal, v.50, p , Renard, K.G.; Ferreira, V.A. RUSLE model description and database sensitivity. Journal of Environmental Quality, v. 22, n. 3, p , Risse, L.M., Nearing, M.A., Nicks, A.D., Laflen, J.M. Error assessment in the Universal Soil Loss Equation. Soil Science Society of America Journal, v. 57, n. 3, p , Stein, D.P.; Donzelli, P.L.; Gimenez, A.F.; Ponçano, W.L.; Lombardi Neto, F. Potencial de erosão laminar, natural e antrópica na bacia do Peixe-Paranapanema. In: Simpósio Nacional de controle de erosão, 4, Marília, Anais... São Paulo, Departamento Técnico de Águas e Energia elétrica, p USGS, United States Geological Survey. Disponível em: < Acesso em: 20.junho Val, L.A.; Bahia, V.G.; Freire, J.C.; Dias Júnior, M.S. Erosividade das chuvas em Lavras, MG. Ci. Prática,v.10, p , Valeriano, M.M. Modelo digital de elevação com dados SRTM disponíveis para a América do Sul. São José dos Campos, SP INPE: Coordenação de Ensino, Documentação e Programas Especiais, p. (INPE RPQ/756). Valeriano, M.M. Modelo digital de variáveis morfométricas com dados SRTM para o território nacional: o projeto TOPODATA. In: Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 12. (SBSR), 2005, Goiânia. Anais... São José dos Campos: INPE, p CD-ROM, On-line. ISBN Disponível em: < Acesso em: 06.maio Williams, J.R. e Berndt, H.D. Determining the universal soil loss equation s length-slope factor for watershed. In: Soil erosion: Prediction and control. Ankeny: Soil Conservation Society of America, p Wischmeier, W.H.; Smith, D.D. Predicting rainfall erosion losses a guide to conservation planning. Agriculture handbook 537, USDA. Washington (DC),. 58 p. Wu, S.; Li, J.; Huang, G. An evaluation of grid size uncertainty in Empirical soil loss modeling with digital elevation models. Environmental Modeling and Assessment, v. 10, p , Zhang, J.X.; Chang, K.T.; Wu, J.Q. Effects of DEM resolution and source on soil erosion modelling: A case study using the WEPP model. Int. J. Geogr. Inf. Sci., v. 22, p , Zhang, W.; Montgomery, D.R. Digitaelevation model grid size, landscape representation, and hydrologic simulations. Water Resources Research, v. 30, n. 4, p ,