Produção de Mapas de Uso do solo utilizando dados CBERS-2B, como estágio intermerdiário para estudos de processos erosivos laminares.

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1 Produção de Mapas de Uso do solo utilizando dados CBERS-2B, como estágio intermerdiário para estudos de processos erosivos laminares. Nome do Autor 1: Wagner Santos de Almeida Universidade de Brasília, Brasília, Brasil, Nome do Autor 2: Newton Moreira de Souza Universidade de Brasília, Brasília, Brasil, RESUMO: A utilização de modelos matemáticos de previsão de erosão, racionais ou empíricos como a Equação Universal de Perdas de Solos, necessita de mapa de uso e cobertura do solo com o maior detalhamento possível para se ter os atributos de cobertura e praticas conservacionistas. Esse mapa é obtido com uso de imagens de satélite de alta resolução espacial, que apresentam um alto custo financeiro para sua aquisição. Recentemente, foram disponibilizadas gratuitamente pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais as imagens multiespectrais (CCD) e as pancromáticas (HRC) do satélite sino-brasileiro CBERS-2B, respectivamente com 20 e 2,5 metros de resolução espacial. O objetivo do artigo é apresentar os resultados obtidos com a produção de um mapa de uso e cobertura do solo, utilizando as imagens CCD e HRC/CBERS-2B, como passo intermediário para a confecção de uma carta geotécnica de susceptibilidade à erosão laminar, da bacia hidrográfica do Rio Alagado, um dos contribuintes do reservatório da Usina Hidrelétrica (UHE) Corumbá IV, no município de Luziânia (GO). A metodologia para produção do mapa de uso e cobertura do solo envolveu a aplicação dos seguintes algoritmos de processamento de imagens e de geoprocessamento, no sistema de informações geográficas SPRING 5.1: georreferenciamento e registro; realce de contrastes das imagens; fusão das imagens CCD e HRC por transformação RGB-IHS-RGB; análise de componentes principais; filtragem espacial; segmentação; classificação; e, mapeamento temático com transformação do formato varredura (raster) para vetorial. O resultado, após aplicação da metodologia proposta, foi a obtenção de um mapa temático, com alto detalhamento de seus temas na escala de 1:25.000, que representa cartograficamente as áreas de vegetação natural, as culturas agropastoris, as estradas, os solos expostos, áreas de extração de material de construção, as áreas urbanas, os corpos d água, as áreas de pastagens, as áreas degradadas por atividades antrópicas em geral, entre outros, e confirmou a alta qualidade geométrica e cartográfica das imagens CBERS-2B. Os resultados obtidos permitem a redução significativa dos custos envolvidos na confecção de mapas uso e cobertura do solo, passo intermediário para produção de cartas geotécnicas de susceptibilidade à erosão laminar. PALAVRAS-CHAVE: Erosão laminar, uso e cobertura do solo, geoprocessamento, imagens CBERS-2B, processamento de imagens digitais, carta geotécnica de susceptibilidade à erosão laminar. 1 INTRODUÇÃO O reservatório da usina hidrelétrica (UHE) de Corumbá IV abrange uma área de 173 Km 2 e situa-se no curso principal do rio Corumbá, no município de Luziânia (GO), em uma área do bioma de cerrado. A geração incontrolada de sedimentos por processos erosivos devido ao uso do solo a montante do reservatório pode produzir impactos ambientais significativos e assoreamento das micro-bacias contribuintes, principalmente em regiões onde exista um relevo com acentuadas declividades e solos com alta erodibilidade. Esses sedimentos são transportados pela rede de drenagem das microbacias subsidiárias e depositados, 1

2 3 ÁREA DE ESTUDO A área de estudo é a bacia do Rio Alagado, um dos rios contribuintes do reservatório da UHE Corumbá IV, situada entre os municípios de Luziânia (GO) e a cidade satélite de Samambaia (DF). A Figura 1 apresenta o esquema da área de estudo. Figura 1 Área de estudo: Bacia do Rio Alagado. principalmente, às margens do reservatório, diminuindo a área de seu espelho d água, principalmente em suas cotas mais elevadas, o que compromete a capacidade da UHE em gerar energia elétrica e a conseqüente diminuição do ciclo de vida útil do empreendimento. A produção de cartas geotécnicas para diagnosticar a suscetibilidade à erosão utiliza algoritmos de processamento de imagens digitais de sensores remotos e de geoprocessamento, em um ambiente computacional de um sistema de informações geográficas (SIG). Essas cartas representam o diagnóstico obtido por análise espacial, com aplicação de álgebra de mapas, em uma integração lógica de dados oriundos das unidades de relevo, de sua geomorfologia, de sua pedologia, de sua vegetação e do uso do seu solo e, também, um conhecimento prévio da área de estudo do ponto de vista físico, biótico e ambiental. Dentre os produtos intermediários para a produção de uma carta de suscetibilidade à erosão está o mapa de uso e cobertura do solo, que melhor traduz as interferências antrópicas na paisagem, as de maior peso na gênese de processos erosivos. 2 OBJETIVO O objetivo da pesquisa é a produção de um mapa de uso e cobertura de solo, passo intermediário para construção de uma carta geotécnica de suscetibilidade à erosão, em uma área no entorno da Usina Hidrelétrica (UHE) Corumbá IV, no município de Luziânia (GO). 4 MATERIAIS UTILIZADOS A pesquisa em pauta utilizou os seguintes materiais para a produção do mapa de uso e cobertura do solo, descritos a seguir: 4.1 Imagem digital de sensor remoto orbital: Foram utilizadas cinco imagens do satélite CBERS-2B. A imagem do sensor CCD possui 20 metros de resolução espacial nominal, possuindo três bandas espectrais nas regiões do azul (0,45-0,52 µm), verde (0,52-0,59 µm) e vermelho (0,63-0,69 µm (vermelho); e, uma na região do infravermelho próximo (0,77-0,89 µm). A imagem foi obtida em 22/08/2008. As demais imagens, do sensor HRC com 2,5 metros de resolução espacial, em um total de quatro, foram obtidas em 13/10/2008, e são pancromáticas (0,50-0,80 µm). As referidas imagens foram obtidas em uma situação de cota mínima do reservatório da UHE Corumbá IV, correspondente ao período de seca na região da área de estudo. 4.2 Dados de campo e mapa topográfico: Durante os trabalhos de campo na área de estudo foram determinadas coordenadas geográficas por rastreio GPS (Global Positioning System) para utilização como pontos de controle para registro de imagens, além do reconhecimento de feições de interesse que caracterizam as classes temáticas de uso do solo. 2

3 O mapa cartográfico SE-22-X-B-III, denominado GAMA, da Diretoria do Serviço Geográfico do exército, na escala de 1/ , publicado em 1973, foi utilizado no processo de georreferenciamento das imagens CBERS. 4.3 Sistemas de informações geográficas (SIG) e softwares de processamento de imagens: A pesquisa em pauta, nas tarefas de geoprocessamento e de processamento de imagens digitais, utilizou o SIG SPRING (INPE, 2004), desenvolvido pelo INPE. 5 METODOLOGIA A metodologia de processamento de imagens digitais de sensores remotos utilizada neste artigo utilizou os algoritmos existentes no SPRING, cujos princípios de funcionamento dos estão explicitados em Schowengerdt (1983) e em Almeida et al. (2008) e constou das seguintes etapas realizadas: 5.1 Mosaico das imagens HRC-CBERS2 A bacia hidrográfica do Rio Alagado foi delimitada a partir dos pontos de maior altitude e por interpretação da rede de drenagem e cristas de relevo representados no mapa topográfico GAMA-DSG, e está representada na Figura 1. A bacia possui cerca de 51,2 km de comprimento por 27,2 km de largura, sendo necessárias quatro imagens HRC para cobrir toda sua extensão. Utilizando o aplicativo Mosaico de imagens, as quatro imagens HRC foram unidas, produzindo uma única imagem que abrange toda extensão da bacia do Rio alagado. 5.2 Fusão do mosaico HRC com a imagem CCD-CBERS/2B O mosaico das imagens pancromática do sensor HRC foi registrada com a imagem do sensor CCD, ambas do satélite CBERS-2B. O registro das imagens foi executado utilizando-se as coordenadas geográficas dos pontos de controle medidas durante trabalho de campo e existentes no mapa GAMA-DSG. Com isso garantiu-se que as imagens possuíssem o mesmo georreferenciamento no sistema UTM/SAD-69. Em seguida, a imagem CCD foi submetida a uma transformação IHS, e em seguida, a uma transformação RGB de volta, substituindo-se a banda I (intensidade) pelo mosaico HRC. O resultado foi a fusão do mosaico HRC com a imagem CCD-CBERS/2B, cuja imagem resultante preservou a resolução espacial de 2,5 metros oriunda do mosaico HRC, juntamente com as informações multiespectrrais coloridas da imagem CCD. 5.3 Classificação temática da imagem fusão CBERS-2B. Os seguintes algoritmos do SPRING foram aplicados à imagem fusão CBERS-2B, com vistas à obtenção de uma classificada por temas: a) Análise de componentes principais: a imagem fusão CBERS-2B foi submetida ao algoritmo de análise de componentes principais e utilizou-se a banda espectral resultante, denominada CP-1, por possuir mais de 85% das informações espectrais das bandas originais; b) Filtragem espectral passa-baixa Em seguida, a imagem resultante do processo anterior, a CP-1, com vistas à redução de ruídos no processo de segmentação da imagem foi submetida a uma operação de filtragem espacial, utilizando o filtro espacial linear passa-baixa, que acarretou a sua suavização, a atenuação das altas freqüências e minimizou os ruídos existentes; c) Segmentação da imagem: Em seguida, a imagem CP-1 foi submetida ao processo de segmentação, com vistas a se obter uma separação dos temas a serem classificados. A segmentação é utilizada para dividir a imagem em regiões, que correspondem às classes de interesse a serem submetidas ao processo de classificação temática. Entende-se por regiões, um conjunto de "pixels" contíguos, que se espalham bidirecionalmente e que apresentam uniformidade. Nesse processo, a divisão em porções, consiste basicamente em um processo de crescimento de regiões, de detecção de bordas ou de detecção de bacias. Seguem as 3

4 descrições, dos quais a pesquisa em pauta utilizou o de crescimento de regiões. Trata-se de uma técnica de agrupamento de dados, na qual somente as regiões adjacentes, espacialmente, podem ser agrupadas. Inicialmente, este processo de segmentação rotula cada "pixel" como uma região distinta. Calcula-se um critério de similaridade para cada par de região adjacente espacialmente. O critério de similaridade baseia-se em um teste de hipótese estatístico que testa a média entre as regiões. A seguir, divide-se a imagem em um conjunto de sub-imagens, para em seguida, o algoritmo realizar a união entre elas, segundo um limiar de agregação definido. Por exemplo, para a união de duas regiões A e B vizinhas, deve-se adotar o seguinte critério: A e B são similares (teste das médias); a similaridade satisfaz o limiar estabelecido; A e B são mutuamente próximas (dentre os vizinhos de A, B é a mais próxima, e dentre os vizinhos de B, A é a mais próxima). Se A e B satisfazem os critérios acima, estas regiões são agregadas, caso contrário, o sistema reinicia o processo de teste de agregação. O resultado é uma imagem rotulada, com cada região apresentando um rótulo (valor de nível digital), e que deve ser classificada com classificadores temáticos de região. Pelo método de crescimento de regiões, utilizou-se, por tentativa e erro, várias opções de parâmetros de área de pixel e de similaridade, visando a separação das classes temáticas, cujo melhor resultado para ambos parâmetros foram iguais a 10. A imagem segmentada contém as regiões que abrangerão os polígonos de uso e cobertura do solo, obtidos durante a sua classificação temática; d) Classificação temática da imagem: a partir da imagem segmentada e utilizando-se a banda CP-1 filtrada, foi realizada a classificação temática por região, com o classificador Bathacharya, com limiar de aceitação de 99,9%. Os temas de uso e cobertura do solo foram agrupados nas seguintes classes temáticas, verificadas durante os trabalhos de campo: a) reservatório; b) açudes; c) cerradão; d) mata de galeria; e) campo sujo; f) solos expostos; g) solos preparados para cultura agrícola; h) cultura agrícola; i) área de queimada; e, j) área de pastagens. e) Vetorização da imagem classificada: A imagem classificada temática resultante foi submetida a uma conversão de formato rastervetor, com suavização de arcos, e o arquivo resultante ficou no formato vetorial, tipo shapefile. Em seguida, cada classe temática foi associada ao seu respectivo polígono, produzindo um mapa temático de uso e cobertura do solo, para o ano de 2008, na escala de 1/ RESULTADOS OBTIDOS Seguem-se os resultados obtidos com a metodologia proposta. 6.1 Resultado obtido com o mosaico das imagens CBERS-2B A Figura 2 apresenta, em sua parte superior, o mosaico das imagens HRC/CBERS- 2B, e um detalhe ampliado do mesmo mostrando parte da cidade satélite do Gama (DF). Em sua parte inferior, abrangendo a mesma bacia hidrográfica é apresentada a imagem CCD/CBERS-2B, na composição tipo falsa-cor em RGB, das bandas 3,4,2; bem como o mesmo detalhe ampliado do mostrando a mesma parte da cidade satélite do Gama (DF). Observa-se na Figura 2 que o mosaico HRC, devido a sua resolução espacial de 2,5 m apresenta uma maior nitidez. 4

5 Figura 2 Área de estudo: Mosaico HRC e imagem CCD/CBERS Resultado obtido com a usão do mosaico HRC com a imagem CCD-CBERS/2B A Figura 3 apresenta a imagem resultante da fusão das imagens CBERS-2B, que será a base para a produção do mapa de uso e cobertura do solo, que poderá ser produzido na escala cartográfica de 1: ou superior graças à resolução espacial da imagem resultante. Figura 4 Imagem fusão CBERS-2B após a classificação temática. Após o processo de vetorização da imagem classificada e associação de classes, foi obtido o mapa de uso e cobertura de solo na escala de 1: A Figura 5 apresenta o mapa de uso e coberura do solo em seu estado final, com uma ampliação de sua parte inferior e respectiva legenda das classes temáticas. Figura 5 Mapa de uso e cobertura de solo obtido a partir das imagens CBERS-2B Figura 3 Fusão das imagens Mosaico HRC e imagem CCD/CBERS Resultado obtido com Classificação temática da imagem fusão CBERS-2B. A Figura 4 apresenta a imagem fusão CBERS-2B após a classificação temática. A Tabela 1 apresenta as classes temáticas representadas no mapa de uso e coberura do solo, com respectivo número de polígonos por classe e área em km 2. 5

6 Tabela 1. Uso e cobertura do solo: Área em km 2 das classes temáticas da área de estudo Classe Número de polígonos Área em km 2 e percentagem de ocupação Água ,26 (02,38%) Campo Sujo ,11 (30,95%) Cerrado 91 8,14 (01,27%) Cultura Agrícola 25 17,16 (02,68%) Exposto ,46 (09,45%) Mata de Galeria 85 85,25 (13,31%) Área de pastagem ,36 (18,96%) Queimada 02 0,07 (00,02%) Solo preparado 33 63,69 (09,95%) plantio Área Urbana 30 70,58 (11,03%) Total: ,08 (100%) Pela análise do percentual de ocupação das classes temáticas apresentados na Tabela 1, constata-se que a vegetação original (cerrado e mata de galeria) correspondem a apenas 14,58% da área da bacia do Rio Alagado. Por sua vez as áreas de solo exposto, de solo preparado para agricultura e de pastagem somadas correspondem a 38,36% da área total, que somadas aos 11,03% da área urbana, constata-se que que quase metade da área da bacia não possui quaisquer proteção de cobertura vegetal; isto, sem considerar que grande parte do percentual do campo sujo pode ser utilizado como área de pastagem. Trata-se de valores significativos que, aliados as características morfométricas da bacia do Rio Alagado e ao elevado gradiente de altitude existente, tornam essa bacia hidrográfica extremaente susceptível a processos erosivos. susceptíveis a processos erosivos. AGRADECIMENTOS Os autores agradecem a Empresa Corumbá Concessões pelo apoio prestado durante o trabalho de campo e ao INPE pela disponibilização gratuita das imagens CBERS- 2B e do sistema Spring REFERÊNCIAS Almeida, W.S; Camapum de Carvalho, J.; Souza, N.M. Diagnóstico da vulnerabilidade ambiental a processos erosivos no entorno do reservatório da UHE Corumbá IV. Brasília: Universidade de Brasília, 2008, 185 p. (G.P.Q.GEOP 02/2008). Brink, A.B.; Mabbutt, J.A. Webster, R. Report of the working group on land classification and data storage. Hampshire, UK: Military Experimental Establishment Report, N. 940, p. INPE. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. Manual do SPRING 4.1. Departamento de Processamento de Imagens, São José dos Campos, Rodriguez, E.; Morris, C.S; Belz, J.E. An assessment of the SRTM topographic products. Pasadena, US, Technical Report JPL D-31639, Jet Propulsion Laboratory, p. SCHOWENGERDT, R.A. Techniques for image processing and classification in Remote Sensing. Orlando, US: Academic Press, p. 7. CONCLUSÕES Os resultados obtidos com a metodologia aplicada permitiram comprovar a elevada qualidade geométrica e cartográfica das imagens do satélite CBERS-2B, utilizadas na confecção do mapa de uso e cobertura do solo, na escala de 1/ Essas imagens por estarem disponíveis gratuitamente, permitem a redução significativa dos custos envolvidos no processo de obtenção de mapa dessa natureza, que é um dos componentes mais dispendiosos nos estudos geotécnicos para determinação de áreas 6