Avaliação do Processo de Desertificação em Ouricuri-PE Através de Estimativas de Tendência de Séries Temporais

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Adelina Barateiro Philippi
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1 Avaliação do Processo de Desertificação em Ouricuri-PE Através de Estimativas de Tendência de Séries Temporais Autores: Willamys Rangel Nunes de Sousa (IFPI) Mailson Sousa Couto (IF Sertão) Angélica Félix de Castro (UFERSA) Marcelino Pereira dos Santos Silva (UERN)

2 Roteiro 2 1. Introdução 2. Desertificação 3. Causas da Desertificação 4. Consequências da Desertificação 5. Trabalhos Relacionados 6. Metodologia para estimativa de processos de desertificação 7. Análises e resultados 8. Conclusão

3 Introdução 3 Ela está incluída entre os mais graves problemas ecológicos e ambientais no mundo (XU, et al., 2009);

4 Introdução 4 A identificação das causas da desertificação é uma tarefa complexa (SHEIKH e SOOMRO, 2006); Assim, o estudo dos processos de desertificação é importante para auxiliar na elaboração de medidas que venham a controlar seus efeitos.

5 Objetivos 5 Monitorar os processos de desertificação, tentando estimar o seu comportamento futuro através de imagens de sensoriamento remoto.

6 Desertificação 6 A desertificação incide sobre 33% da superfície da Terra (42% da população mundial); Esses problemas são particularmente agudos na região da África Subsaariana; A degradação do solo é também severa na Ásia e na América Latina (BRASIL, 2004).

7 Algumas Causas da Desertificação 7 Desmatamento; Cultivo extensivo; Figura 1 Desmatamento da Amazônia Exploração predatória; Industrialização; e Urbanização sem considerações ambientais.

8 Algumas Consequências da Desertificação 8 Degradação do solo, da água e da vegetação; Figura 2 - Processo de erosão Perda da diversidade ecológica e biológica; Variações severas do ciclo hidrológico; Pobreza e insegurança alimentar da população.

9 Trabalhos Relacionados 9 A maioria dos trabalhos existentes neste campo de pesquisa segue três vertentes principais. A primeira utiliza métodos relacionados com a identificação e avaliação dos processos de degradação da terra. A segunda, por sua vez, aborda métodos para monitorar a evolução de tais processos. Já a terceira, procura modelar o processo de desertificação através de métodos que visam estimar a tendência de evolução de tais processos.

Kasimu e Tateishi (2010) 10 Foram utilizados dados do sensor MODIS do ano de 2008 para mapear a dinâmica da vegetação na região de Xinjiang, na China;

10 Kasimu e Tateishi (2010) 10 Foram utilizados dados do sensor MODIS do ano de 2008 para mapear a dinâmica da vegetação na região de Xinjiang, na China; Objetivo: gerar um mapa de cobertura da terra, usando técnicas de mineração de imagens. Figura 3 - Mapa de classificação da cobertura da terra em Xinjinang em 2008

11 Liu et al. (2005) 11 Propôs um sistema de índice adequado para o monitoramento da desertificação em larga escala, além de técnicas de mineração de imagens; Objetivo: monitorar a evolução das áreas afetadas por processos de desertificação entre os anos de 1995 e Figura 4 - Mudanças na dinâmica da desertificação na Ásia Central entre 1995 e 2001

12 Sousa (2012) 12 Neste estudo foi proposta uma metodologia para estimar a tendência de evolução da degradação de áreas que sofrem com processos de desertificação; Através de imagens de satélite, índice de vegetação e implementação de algoritmos de regressão estatística; Foram comparadas as técnicas de Regressão Linear e Regressão Quadrática

13 13 Sousa (2012)

14 Sousa (2012) 14 Figura 5 Validação através de pesquisa de campo

15 Sousa (2012) 15 A pesquisa culminou com a implementação de um plugin para o Terraview. Figura 6 Extrapolation Plugin

16 Área de Estudo 16 A área de estudo deste trabalho se concentra no município de Ouricuri no Estado de Pernambuco. Figura 7 Área de Estudo

17 Metodologia 17 Figura 8 Fluxograma da Metodologia Aquisição de Imagens Georreferenciamento Pré-processamento Mosaico Normalização Radiométrica Classificação NDVI Equalização de histograma Corte da área de interesse Mapas temáticos Classificação Aplicação dos métodos de Estimativa Segmentação

18 Aquisição de Imagens 18 Foi utilizada uma sequência de imagens Landsat 5 dos anos de 1989, 1999 e 2009; A Tabela 1 apresenta as informações sobre as imagens, tais como o ano de referência, a data, as cenas e as bandas utilizadas. Tabela 1 - Imagens Landsat utilizadas Ano Data Cenas Bandas /09/ /65 e 217/66 3 e /08/ /65 e 217/66 3 e /09/ /65 e 217/66 3 e 4 Fonte: Autoria própria

19 19 Georreferenciamento da Sequência de Imagens As imagens de todos os anos foram georreferenciadas no Spring; Tendo como base as cenas do satélite Landsat 5 TM 217/65 e 217/66 do ano de 2007 fornecida pelo SISCOM (Sistema Compartilhado de Informações Ambientais) do IBAMA.

20 Mosaico 20 O município de Ouricuri é coberto por duas cenas do satélite Landsat (217/65 e 217/66); Figura 9 - Mosaico contendo a área do município de Ouricuri Fonte: Autoria própria

21 Extração do NDVI 21 Figura 10 Imagem NDVI de 2009 Fonte: Autoria própria

22 Equalização de Histograma 22 Figura 11 - Imagem NDVI de Ouricuri Antes e Depois da Equalização de Histograma Fonte: Autoria própria

23 Corte da Área de Interesse 23 Figura 12 - Área de corte no município de Ouricuri Fonte: Autoria própria

24 Aplicação do Método de Regressão Linear 24 Figura 13 Extrapolação das Imagens NDVI do ano de 2019 por Regressão Linear + = Extrapolada

25 Classificação 25 As imagens referentes aos anos de 1989, 1999, 2009 e 2019 foram classificadas; Foi utilizado o plugin do Terraview chamado GeoDMA (Geographical Data Mining Analyst); Procedimentos: As imagens NDVI foram segmentadas; A classificação utilizou o algoritmo de árvore de decisão C4.5; Na fase de treinamento foram utilizadas três classes: solo exposto, vegetação densa e vegetação degradada.

Resultado da Classificação de 1989 26 Figura 14 -

26 Resultado da Classificação de Figura 14 - Resultados da classificação de 1989 Fonte: Autoria própria

Resultado da Classificação de 1999 27 Figura 15 - Resultados

27 Resultado da Classificação de Figura 15 - Resultados da classificação de ,6% -7,9% +2,3% Fonte: Autoria própria

28 Resultado da Classificação de Figura 16 - Resultados da classificação de ,2% +19,8% -1,5% Fonte: Autoria própria

Resultado da Classificação de 2019 29 Figura 17 - Resultados

29 Resultado da Classificação de Figura 17 - Resultados da classificação de ,7% -13% -6,8% Fonte: Autoria própria

30 Conclusões 30 Estimar o comportamento futuro dos processos de desertificação é uma questão aberta e é uma área extremamente importante; Foram propostas neste trabalho técnicas de estimativa de séries temporais utilizando métodos de regressão linear; Além disso, foram utilizados o NDVI para avaliar os processos de desertificação;

31 Conclusões 31 De acordo com os resultados, chegou-se a conclusão que a projeção de imagens usando técnicas de regressão linear é uma alternativa viável para monitorar e estimar a tendência de evolução dos processos de desertificação.

32 Limitações 32 É importante destacar que existe uma limitação no uso do NDVI, tendo em vista que se trata de um índice sensível a uma série de fatores, como por exemplo as estações do ano. Além disso, ressalte-se que este trabalho não elimina a necessidade do uso de outros dados e informações acerca dos fenômenos de desertificação.

33 Trabalhos Futuros 33 Realização de estudos sobre outras áreas afetadas pelos processos de degradação para avaliar o comportamento da ferramenta computacional desenvolvida; Uso de outros tipos de imagens e índices para verificar os seus resultados e compará-los com os apresentados neste trabalho;

34 34 Agradecimentos

35 Questionamentos 35 Muito obrigado!

36 Referências 36 ALVES, C.; VIANA, P. M. F.; SALES, M. M. Proposta de uma nova metodologia de estimativa de carga de ruptura em estaqueamento utilizando da teoria da energia complementar. VI Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão. Goiania-GO: [s.n.] p KASIMU, A.; TATEISHI, R. Extraction Area at Risk of Desertification Using MODIS and Geophysical Data: In Xinjiang Uyghur Autonomous Region of China. International Conference on Multimedia Technology (ICMT), LIU, A.; WANG, J.; LIU, Z.; WANG, J. Monitoring desertification in arid and semi-arid areas of China with NOAA-AVHRR and MODIS data. International Geoscience and Remote Sensing Symposium (IGARSS). [S.l.]: [s.n.] p ONU. Agenda 21 - Manejo de ecossistemas frágeis: a luta contra a desertificação e a seca. Organização das Nações Unidas (ONU). Rio de Janeiro SHEIKH, B. A.; SOOMRO, G. H. Desertification: causes, consequences and remedies. Pakistan Journal of Agriculture, SOUSA, W R. N. Estimativa de Tendência de Séries Temporais de Imagens de Sensoriamento Remoto para Análise de Evolução de Processos de Desertificação. Dissertação (Mestrado) Programa de Mestrado em Ciência da Computação, Universidade Federal Rural do Semiárido e Universidade do Estado do Rio Grande do Norte, XU, D. X. et al. Quantitative Assessment of Desertification Using Landsat Data on a Regional Scale: A Case Study in the Ordos Plateau, China. Sensors, v. 9, n. 3, p , 2009.

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