Análise multitemporal do Índice de Vegetação da cidade de Corumbá-MS

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1 Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p Análise multitemporal do Índice de Vegetação da cidade de Corumbá-MS Luciana Escalante Pereira 1 César Claudio Cáceres Encina¹ Antônio Conceição Paranhos Filho 1 Anny Keli Aparecida Alves Cândido 1 Alessana Franciele Schlichting 2 1 Universidade Federal do Mato Grosso do Sul - UFMS Cidade Universitária - Caixa Postal Campo Grande - MS, Brasil {l.escalante.pereira, ccaceres.encina}@gmail.com antonio.paranhos@pq.cnpq.br anny.keli@hotmail.com 2 Universidade Federal de Mato Grosso - UFMT Av. Fernando Corrêa da Costa, n 2367 Bairro Boa Esperança Cuiabá - MT, Brasil alessanamt@gmail.com Resumo. O objetivo do trabalho foi gerar o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) dos anos de 1984 e 2010 da cidade de Corumbá/MS, uma das principais cidades pantaneiras. Foram utilizadas imagens landsat 5 do ano de 1984 e 2010, essas cenas foram submetidas ao processo de correção radiométrica e técnicas de restauração e filtragem. O NDVI foi gerado a partir de uma equação matemática que utiliza as bandas 3 e 4 que correspondem respectivamente a região do vermelho do espectro eletromagnético e ao infravermelho próximo. Os resultados mostraram aumento de 3,52% da área construída em 2010 quando comparada com o ano de Também houve redução da vegetação correspondente à classe gramínea, assim como aumento da vegetação arbustiva e arbórea. Palavras-chave: sensoriamento remoto, processamento de imagens, NDVI. 602

2 Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p Abstract. The work aimed to generate the normalized difference vegetation index (NDVI) of the years 1984 and 2010 from the city of Corumba / MS, one of the main cities of Pantanal. Landsat 5 images from 1984 and 2010 were used, these scenes were subjected to radiometric correction process and restoration and filtering techniques. The NDVI was generated from a mathematical equation that uses the bands 3 and 4 correspond respectively to red region of the electromagnetic spectrum and the near infrared. The results showed an increase of 3.52% of built-up area in 2010 when compared with the year Also there was reduction of area corresponding to the class grassy vegetation, as well as increased shrub and tree vegetation. Key-words: remote sensing, image processing, NDVI. 1. Introdução No Brasil, o processo de urbanização ocorre de maneira intensa e semelhante com relação aos demais países em desenvolvimento (Pedron et al., 2006). Esse processo ocasiona o crescimento desordenado das cidades e o desequilíbrio ambiental de difícil recuperação. (Souza et al., 2005). A análise multitemporal consiste na extração de dados e informações de um determinado ambiente em dois ou mais momentos diferentes. Esta técnica pode ser empregada no monitoramento da vegetação (Maselli, 2004), dinâmica do uso e ocupação do solo (de Paula et al. 2012), expansão urbana (Morato et al. 2011) e agrícola (Flores et al. 2012) entre outros. Este procedimento é possível com a utilização de técnicas de sensoriamento remoto. O sensoriamento remoto pode ser definido como a tecnologia que permite a obtenção de imagens e dados associados da superfície terrestre por meio da captação e registro da energia refletida pelos objetos da superfície. A utilização desta técnica pode ser aplicada em diferentes estudos sobre fenômenos naturais como erosão do solo, inundação, ocorrência de áreas de queimada, mudanças do tempo e clima além da dinâmica da vegetação (Florenzano, 2002). Para Xie et al. (2008) o mapeamento da vegetação se constitui em uma técnica de grande importância, pois permite a obtenção de informações valiosas que auxiliam no entendimento de ambientes naturais e antrópicos através da quantificação da vegetação em diferentes escalas espaciais e temporais. Diferentes índices podem ser utilizados visando o estudo e avaliação da vegetação (Oliveira et. al., 2012), dentre eles o mais utilizado é o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). O NDVI é empregado para identificar a presença de vegetação verde na superfície (Folhes, 2005). A fundamentação do índice reside no comportamento antagônico que as bandas do vermelho e infravermelho próximo apresentam diante da refletância da vegetação. Quanto maior for à densidade de cobertura vegetal em uma determinada área, menor a refletância na região do visível (vermelho) e maior será no infravermelho próximo (Ponzoni & Shimabukuro, 2010). Os valores de NDVI variam de -1 a +1, onde os valores próximos a 1 representam maior densidade de cobertura vegetal. A água apresenta valores negativos próximos a -1, pois o valor de refletância na banda do vermelho é maior em relação à banda do infravermelho próximo. A vegetação esparsa e rala representa valores positivos, porém, não muito elevados (Melo, 2011). 2. Objetivo Gerar o índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) da cidade de Corumbá/MS, nos anos de 1984 e Material e Métodos O estudo foi realizado na cidade de Corumbá MS, localizada sob as coordenadas latitude Sul e longitude Oeste a 430 km de Campo Grande. Corumbá é umas das 603

3 Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p principais cidades pantaneiras, sendo conhecida como Capital do Pantanal. Sua população, em 2013, foi estimada em torno dos habitantes (IBGE, 2014). O clima da região de Corumbá, segundo a classificação de Koppen é do tipo Awa, tropical megatérmico com temperatura média anual de 25,1 C com máximas absolutas atingindo 40 C (Soriano, 1997). Figura 1. Localização do Município de Corumbá-MS. Foram utilizadas imagens obtidas pelo sensor Mapeador Temático (TM) do satélite Landsat 5 órbita 227 ponto 073, referentes aos anos de 1984 (20/05/1984) e 2010 (12/05/2010). As imagens foram submetidas a técnica correção radiométrica pelo método de restauração e filtragem com a finalidade de melhorar a qualidade da imagem. A restauração é uma técnica que tem por objetivo corrigir as distorções inseridas pelo sensor óptico no processo de geração das imagens. A filtragem trata de uma técnica de transformação da imagem píxel-a-píxel, que além de considerar o nível de cinza de determinado píxel, considera também os níveis de cinza dos píxeis vizinhos (INPE, 2006a). O filtro utilizado foi o Realce de Imagem TM. O NDVI foi gerado a partir das bandas 3 e 4 que correspondem respectivamente à região do vermelho do espectro eletromagnético e ao infravermelho próximo. O Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) foi obtido a partir da equação proposta por (Rouse et al. 1973). NDVI= (NIR-R) / (NIR+R) Onde, NDVI: Índice de Vegetação por Diferença Normalizada NIR: Refletância correspondente a banda do infravermelho próximo (0,76 a 0,90 μm) R: Refletância correspondente a banda do vermelho (0,63 a 0,69μm) 604

4 Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p Resultados e Discussões Os menores valores do NDVI representam uma condição de baixo vigor da vegetação em termos de porte, umidade e densidade, representando ausência de cobertura vegetal de porte florestal. A cidade de Corumbá tem seu crescimento limitado pelo Rio Paraguai a Norte, à Oeste e Leste pelos morros do entorno, o que direciona seu desenvolvimento a Sul. Na análise multitemporal é possível observar isto. No ano de 1984 (Figura 2) a parte Norte da cidade já é densamente ocupada, sendo a região com menor taxa de vegetação. A região Sul se caracteriza com grande presença de vegetação rasteira, denominada como gramínea, essa área em 1984 apresentava uma baixa taxa de construção e ocupação. O entorno dos morros também apresentava uma concentração considerável de gramíneas. Figura 2. Comparação do índice de vegetação da Cidade de Corumbá, nos anos de 1984 e Nota-se o avanço da área urbana, representada pelos locais com ausência de fitomassa, que se concentra na faixa de valor de -1 à 0. Houve o avanço de vegetação arbustiva (0,31 à 0,6) sobre áreas que eram ocupadas por vegetação rasteira (0,01 à 0,3), como campos e gramíneas, por exemplo. Condição climática, como precipitação pluvial, pode interferir consideravelmente nos resultados de NDVI, visto que, as características da vegetação estão diretamente relacionadas à disponibilidade hídrica da região. Entretanto, as diferenças obtidas nos dois anos analisados, expressa um resultado compreensível com o que é observado nas imagens de satélite. Houve expansão do centro urbano em 2010 em comparação com o ano de 1984, fato este ocorrido devido a desenvolvimento industrial a exemplo, a atividade mineradora. Em relação a vegetação houve regeneração natural, com aumento das áreas de vegetação arbustiva e arbórea. De acordo com Oliveira et al. (2012) o NDVI maior que 0,3 possui refletância maior no infravermelho e corresponde a vegetação sadia. Ponzoni e Shimabukuro (2010) relatam que quanto maior for a densidade da cobertura vegetal, menor será a refletância na região do visível, 605

5 Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p devido a maior oferta de pigmentos fotossintetizantes, que por sua vez absorvem a radiação nessa faixa do espectro eletromagnético. No presente trabalho as classes com maior fitomassa correspondem ao Cerrado e Cerradão. Em locais onde praticamente não há resposta fotossintética (-1 a 0) foram classificados como área construída juntamente com os corpos hídricos que também foram inseridos nessa classe. Os demais intervalos foram classificados como gramíneas (0,01 a 0,3), vegetação arbustiva (0,31 a 0,6) e a vegetação arbórea (0,61 a 1) (Tabela 1). Tabela 1. Classificação do Índice de Vegetação por Diferença Normalizada (NDVI) nos anos de 1984 e NDVI Classes correspondentes Área ocupada em 1984 Área ocupada em 2010 (%) (%) -1 a 0 Área construída 18,55 22,07 0,01 a 0,3 Gramínea 37,90 24,87 0,31 a 0,6 Vegetação arbustiva/cerrado 37,62 44,92 0,61 a 1 Vegetação arbórea/cerradão 5,93 8,14 Nota-se um aumento de 3,52% da área construída em 2010 quando comparada com o ano de 1984, esse crescimento se deu em maior parte sobre as gramíneas localizadas na região sul do município, que devido às condições topográficas, é uma das poucas regiões que permite a expansão do perímetro urbano. Apesar do índice de crescimento da área construída ser de apenas 3,52% a mesma se torna mais significativa quando especializado (Figura 2). A vegetação arbustiva foi a que mais se desenvolveu entre os anos de 1984 e Isso se deve em parte ao processo de regeneração natural. Áreas onde eram ocupadas por gramíneas, passaram a serem ocupadas por vegetação arbustiva, assim como, algumas áreas de vegetação arbustiva deu lugar à vegetação arbórea, seguindo um processo natural de sucessão ecológica. No ano de 1984 a vegetação arbórea estava mais concentrada próximo ao rio Paraguai, com a regeneração natural, essa classe passou a ser mais avistada nos morros de entorno a cidade, passando a ocupar uma área de 8,14% do perímetro urbano. O Cerrado é um bioma com grande potencial de recuperação natural e isso ficou evidenciado nos mapas de 1984 e A predominância da vegetação arbustiva e arbórea no mapa de 2010 é notória em relação à 1984, principalmente ao entorno da área construída. Isto reflete no percentual vegetativo, a vegetação arbustiva ocupa quase 45% do perímetro urbano. 5. Conclusões e Sugestões Foi possível observar maior predominância de vegetação arbustiva e arbórea no ano de 2010, isso se deve em parte ao processo de regeneração natural onde áreas que outrora foram ocupadas por vegetação rasteira, passaram a ser ocupadas por vegetação de maior porte. Outro fato relevante é que o avanço da classe área construída se deu sobre áreas com predominância de vegetação rasteira. 6. Referências Folhes M. T Uma aplicação da banda termal do TM/Landsat-5 no gerenciamento dos recursos hídricos. In Anais XII Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto. INPE, Goiânia, p Flores, P. M.; Guimarães, R. F.; Carvalho Júnior, O. A.; Gomes, R. A. T. Análise multitemporal da expansão agrí- 606

6 Embrapa Informática Agropecuária/INPE, p cola no município de barreiras-bahia ( ). Revista de Geografia Agrária, v. 7, n. 14, p IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística. Ministério do Planejamento, Orçamento e Gestão. Cidades. Disponível em: < corumba infograficos:-informacoes-completas> Acesso em: 20 Jul Maselli, F. Monitoring forest conditions in a protected Mediterranean coastal area by the analysis of multiyear NDVI data. Remote Sensing of Environment, v. 89, n. 4, p , Melo E. T,; Sales M. C. L,; Oliveira J. G. B.. Aplicação do índice de vegetação por diferença normalizada (NDVI) para análise da degradação ambiental da microbacia hidrográfica do riacho dos cavalos, crateús-ce. Ra e ga. v. 23, p Morato, R. B.; Kawakubo, F. S.; Hayakawa, E. H.; Machado, R. P. P. Análise da expansão urbana por meio de composições coloridas multitemporais. Revista Mercator, v. 10, n. 22, p Oliveira, E. F.; Silva, E. A.; Fernades, C. E. S.; Paranhos Filho, A. C.; Gamarra, R. M.; Ribeiro, A. A.; Brazil, R. P.; Oliveira, A. G.. Biotic factors and occurrence of Lutzomyia longipalpis in endemic area of visceral leishmaniasis, Mato Grosso do Sul, Brasil. Memórias do Instituto Oswaldo Cruz. v. 107, p Pedron, F. A.; Dalmolin, R. S. D.; Azevedo, A. C.; Botelho, M. R.; Rosa, A. S. Análise da dinâmica espacial da ocupação das terras e seus conflitos de uso no perímetro urbano de Santa Maria - RS ( ). Ciência Rural. v.36, n. 6, p Ponzoni, F. J, Shimabukuro, Y. E Sensoriamento Remoto no Estudo da Vegetação. 2da edição. INPE. Editora Parêntese. São José dos Campos SP. Rouse, J.W. et al. Monitoring vegetation systems in the Great Plains with ERTS. In: Proceedings of the third Erts Symposium, SP-351 Goddard Space Flight Center, 1973, Washington: NASA, 1973, p Souza, L. A.; Sobreira, F. G.; Prado Filho, J. F. Cartografia e diagnóstico geoambiental aplicados ao ordenamento territorial do Município de Mariana MG. Revista Brasileira de Cartografia. v.3, n. 57, p Soriano, B. M. A. Caracterização climática de Corumbá-MS p. Embrapa- Pantanal, Corumbá. (Boletim de Pesquisa. 11). Xie, Y.; Sha, Z.; Yu, M. Remote sensing imagery in vegetation mapping: a review. Journal of Plant Ecology. v.1, n. 1, p

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