AVALIAÇÃO DA INFLUENCIA DA RESOLUÇÃO ESPACIAL NO MAPEAMENTO DE FRAGMENTOS FLORESTAIS

AVALIAÇÃO DA INFLUENCIA DA RESOLUÇÃO ESPACIAL NO MAPEAMENTO DE FRAGMENTOS FLORESTAIS EVALUATION OF THE SPATIAL RESOLUTION INFLUENCE ON FOREST FRAGMENTS MAPPING Daniele Arndt Erthal 1, Fábio Marcelo Breunig 1, Tarik Cuchi 1. 1 Universidade Federal de Santa Maria - UFSM Caixa Postal 54, 98400-000; l. Sete de setembro, s/n. km 40 BR386 - Frederico Westphalen - RS, Brasil dani.a.erthal@hotmail.com; breunig@ufsm.br ; tarik.tc@msn.com RESUMO O uso de mapas é uma realidade atualmente nas atividades pessoais, empresariais ou de instituições públicas. Nos estudos ambientais e de monitoramento florestal não é diferente. Portando, o uso de imagens de satélite com distintas resoluções espaciais deve ser considerado. O trabalho teve o objetivo de avaliar a influência da resolução espacial nominal no de mapeamento de fragmentos florestais a partir da interpretação visual. O estudo foi conduzido com base em uma imagem World View 2 (WV2) de 0,5 m de Frederico Westphalen, RS, Brasil. A imagem WV2 foi reamostrada para 1, 2,5, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 250 m e depois foi feito o mapeamento manual dos fragmentos florestais, iniciando da imagem mais pobre para a de melhor resolução espacial. Os resultados mostraram a existência de dois grupos principais. A área de fragmentos mapeados com até 5 metros foi de aproximadamente 1.400 ha e para resoluções de 20 a 100 m mediu-se uma área florestal de aproximadamente 800 ha. Os resultados expõem as fragilidades dos mapeamentos realizados utilizando imagens de media e baixa resolução espacial. Contudo, novos estudos são necessários para validar dos resultados obtidos, especialmente com dados de campo. Palavras-chave: Sensoriamento remoto, reamostragem, engenharia florestal, mapeamento, resolução. ABSTRACT Currently the map use is a reality in the personal, business and public institutions activities. In the environmental and forest monitoring studies it is not different. Therefore, satellite images acquired at different spatial resolution must be considered. The work aimed evaluates the influence of the nominal spatial resolution on the forest fragments mapping based on the visual interpretation. The study was conducted based in a World View 2 (WV2) image with 0.5 m covering Frederico Westphalen, RS, Brazil. The WB2 image was resampled to 1, 2.5, 5, 10, 20, 30, 50, 100, 250 m and after that the forest fragments were manually mapped, beginning from the poorest image to the image with the better spatial resolution. The results showed the presence of two main groups. The area of fragments mapped with images up to 5 m was about 1,400 ha and, for resolutions from 20 to 100 m was measured a forest area of approximately 800 ha. The results exposed the fragility of the mapping performed using images with mean and low spatial resolution. However, more studies are necessary to validate these results, especially with field data. Keywords: Remote sensing, resampling, forest engineering, mapping, resolution. INTRODUÇÃO A partir da década de 60, e principalmente no início dos anos 70 do século XX, a questão ambiental ganhou força e relevância nos temas mundiais. Por mais que se pense nos problemas e soluções de uma forma abrangente, a concretização das ações não pode ser de outra maneira senão na escala local (NASCIMENTO e CARVALHO, s.d.). As florestas no Rio Grande do Sul (RS), assim como em todo o Brasil vem diminuindo dando espaço a áreas de cultivo agrícola e pastoril. Contudo, o inventario florestal do RS mostrou uma tendência de aumento da cobertura florestal no estado na ultima década. Considerando a metodologia 408

adotada para a realização do inventário, verifica-se que os valores estimados podem ter sido afetados pela resolução espacial das imagens utilizadas. Deve-se considerar que os levantamentos dos fragmentos florestais de pequeno porte demandam imagens de alta resolução espacial. A realização do zoneamento depende da atualização contínua das informações geográficas levantadas para o banco de dados geográficos e a partir da modelagem dos dados e da combinação adequada das informações geradas será possível fazer análises, diagnósticos e prognósticos ambientais que servirão de base para o zoneamento e fornecerão os subsídios para uma gestão do território (BARBOSA, 2003, apud. MEDEIROS, 1999). A utilização de Sistemas de Informação Geográfica (SIG), entendidos como um conjunto de processos, operadores e ferramentas computadorizados que permitem a captura, armazenamento, análise, modelagem e visualização de informação geograficamente referenciada (PULLIZA, 2011 apud USGS, 2007), são fundamentais para realização dos monitoramentos e mapeamentos em diversas escalas. Ainda, no contexto do SIG, se destaca o processamento digital de imagens de sensoriamento remoto, que auxilia na identificação e extração de informações contidas nas imagens (SILVA, 2011). Devido ao grande uso e as diversas aplicações das imagens de sensoriamento remoto, um grande número de satélite gera ou gerou imagens com diferentes resoluções espaciais nominais. A resolução espacial de imagens orbitais é um dos principais fatores na definição das feições a serem mapeadas, pois interfere tanto na determinação da área mínima a ser mapeada de uma determinada classe, quanto na sua identificação (FRANÇA et al., 2005 apud PONZONI et al., 2001). Quanto melhor a resolução espacial de uma imagem maior sua capacidade de registrar detalhes dessas feições. Apesar de conhecer as vantagens do uso de imagens de alta resolução espacial para os mapeamentos florestais, sua utilização fica limitada por diversos fatores. O custo de aquisição por km² limita o uso de imagens em grandes áreas e com recobrimento temporal adequado. Campo de vista pequeno, tamanho do arquivo e tempo de processamento devem ser lembrados ainda. Assim, muitas vezes se recorre a imagens de média ou baixa resolução espacial. Entretanto, os erros associados a essa estratégia não são conhecidos. É nesse contexto, o trabalho teve como objetivo avaliar o impacto da resolução espacial nominal de diversos sensores sobre o mapeamento de fragmentos florestais, com base na interpretação visual e edição manual de polígonos. A Figura 1 ilustra as principais etapas para a realização do trabalho. O estudo foi realizado na bacia hidrográfica do Rio Pardinho e entorno, localizado entre os municípios de Frederico Westphalen, Taquaruçu do Sul, Vista Alegre e Seberi, no extremo norte/noroeste do Rio Grande do Sul (Figura 2). A região é conhecido como Médio Alto Uruguai e a área de estudo abrange cerca de 6746.107200 ha e é representativa das características gerais região. A região apresenta clima do tipo Cfa (classificação de Köppen), denominado subtropical, com temperaturas médias do mês mais quente (janeiro) superiores a 22º C e no mês mais frio (julho) oscilando entre -3º C e 18º C. A precipitação anual é de aproximadamente 1.665 mm, bem distribuída ao longo do ano (SEMA, 2005). Figura 1. Fluxograma geral com as principais fases da preparação do trabalho. Figure 1. General flowchart with the key stages of work preparation. 409

Figura 1. Localização da área de estudo no estado do Rio Grande do Sul, brasil. Destaque para a imagem composição colorida cor-verdadeira do World View 2 de novembro de 2011. Figure 1. Study area localization in the Rio Grande do Sul State, Brazil. A World View 2 true color composite from November 2011 is highlighted. A imagem ortorretificada do World View 2 de novembro de 2011, adquirida com resolução espacial de 0,5 metros foi utilizada como ponto de partida para o estudo. As três bandas da composição cor-verdadeira originais forma reamostradas no aplicativo ENVI (ITT, 2008) para as resoluções espaciais nominais de 1m, 2,5m, 5m, 10m, 20m, 30m 50m, 100m e 250m, simulando distintos sensores com resoluções espaciais diferenciadas (Ikonos, HRC, SPOT, SPOT, CBERS, TM, DMC, MODIS, entre outros sensores/satélites). Cabe lembrar que a perda de informação vai depender, no entanto, do método de reamostragem e do padrão, tamanho e dispersão das feições (FRANÇA et al., 2005 apud PAX-LENNEY e WOODCOCK, 1997). Com base nas imagens reamostradas, foi elaborado um banco de dados no aplicativo SPRING (Câmera et al., 1996). Cada imagem foi associada a um plano de informações específico. A partir das imagens, passouse para a etapa de mapeamento manual, baseado na interpretação visual, dos polígonos de floresta (fragmentos florestais). Cabe colocar que na técnica de interpretação visual de imagens ocorre a extração de informações de alvos da superfície terrestre com base nas suas respostas espectrais, que segundo MATAVELLI 2011, apud. MOREIRA 2005, utiliza alguns dos elementos foto interpretativos empregados na técnica de fotografias aéreas, como textura, forma, tamanho, tonalidade ou cor. Para evitar mapeamentos tendenciosos, inicialmente foram elaborados os mapas de fragmentos florestais gerados com base na interpretação da imagem de 250 m. Na sequência a de 100 m, 50 m, 30 m, 20 m, 10 m, 5 m, 2,5 m e 1 m, sucessivamente. Para auxiliar a interpretação dos resultados, foram elaborados mapas no módulo SCarta do SPRING feitas as medidas dos fragmentos florestais. A partir dessas medidas, foram elaboradas tabelas e gráficos. RESULTADOS E DISCUSSÕES A degradação da resolução espacial original das imagens diminui seu potencial para a individualização dos alvos, o que pode restringir sua aplicação a estudos que demandem precisão na recuperação de formas complexas e de alta frequência espacial. O resultado dos mapeamentos feitos com base nas imagens de 1 m (Figura 3), 20 m (Figura 4) e 100 m (Figura 5). No mapeamento feito com uma imagem de 1 m (Figura 3) grande parte dos pequenos fragmentos florestais pode ser mapeada facilmente, entretanto, percebe-se que há uma perda de fragmentos florestais de pequeno porte quando são utilizadas imagens de média resolução (Figura 4) e baixa resolução espacial (Figura 5) são utilizadas. O padrão de forma dos fragmentos também apresenta mudanças significativas, devido, quase que exclusivamente, ao efeito da escala de obtenção dos dados (1 m para 100 m de pixel). 410

Figura 3. Mapa com os fragmentos florestais criados a partir da interpretação da imagem de 1 m de resolução espacial. Figure 3. Map of forest fragments created by the interpretation of the image of 1 m of spatial resolution. Figura 4. Mapa com os fragmentos florestais criados a partir da interpretação da imagem de 20 m de resolução espacial. Figure 4. Map of forest fragments created by the interpretation of the image of 20 m of spatial resolution. 411

Figura 5. Mapa com os fragmentos florestais criados a partir da interpretação da imagem de 100 m de resolução espacial. Figure 5. Map of forest fragments created by the interpretation of the image of 100 m of spatial resolution. Quanto maior a degradação maior o erro causado, pois os fragmentos florestais menores são mais difíceis de serem visualizados, e acabam sendo confundidos com áreas de cultivo agrícola ou pastagens. Algumas áreas ainda podem ser confundidas com sombras de nuvens, as quais com a melhor resolução são identificadas facilmente. Esse caso fica bastante evidente quando observamos a porção a sudoeste dos mapas, quando na interpretação com média e baixa resolução, aparentavam serem sombras de nuvens, contudo, quando avaliado com base nas imagens com resolução espacial inferior a 5 m, verifica-se que não são áreas de sombra, e sim, fragmentos florestais. Assim, o trabalho evidencia exatamente esses erros causados pela degradação das imagens. O resultado mais significativo do estudo é apresentado na Figura 6. Conforme a figura, os mapeamentos elaborados com imagens de 1 a 5 m resultaram em uma área florestal de aproximadamente 1.400 ha, com pequenas variações. Por outro lado, os mapeamentos feitos a partir de imagens com resolução espacial de 20 m e 100 m resultaram em uma área florestal de aproximadamente 800 ha. Assim, podemos verificar que existem dois grupos de resultados, derivados quase que exclusivamente da escala utilizada para o mapeamento. Constatamos a importância de utilizar técnicas de sensoriamento remoto aliadas a imagens de satélite de alta resolução espacial nas etapas de planejamento e execução do inventário florestal (MATAVELLI, 2011). Além disso, verifica-se que existe uma transição em aproximadamente 10 metros de pixel. Por fim, destacase que os mapeamentos feitos em escala pobre (baixa resolução espacial) devem ser usados com muito cuidado, tendo em vista que geram erros quantitativos (área florestal) inferiores aos resultados dos mapeamentos feitos com base nas imagens de média resolução espacial. Contudo, o erro espacial é muito grande (resultado não apresentado). Isso mostra que estudos realizados sensores como o MODIS, com resolução espacial de 250 m a 1000 m, podem ser utilizados como indicativos de tendências para áreas vistas em escala sinótica. Devemos lembrar que à medida que resolução é degradada, os efeitos ocasionados pela mistura espectral são cada vez mais presentes. 412

Figura 6. Comparação dos resultados dos mapeamentos de fragmentos florestais obtidos através da interpretação de imagens com diferentes resoluções espaciais. Figure 6. Comparison of results of forest fragments mapping obtained through the interpretation of images with different spatial resolutions. Apesar do foco do presente estudo ter sido o mapeamento de fragmentos florestais, os resultados podem ser estendidos para estudos com áreas agrícolas, ambientais, urbanos, geológicos, entre outros. CONCLUSÃO A medida que as imagens são degradadas, os fragmentos florestais menores acabaram não sendo visualizados, a identificação das diversas classes de uso do solo torna-se mais complexo, o que acaba ocasionando maiores erros na geração dos mapas. Sendo assim recomendável a utilização de imagens de boa resolução, para demandar menores erros, e obter resultados de boa qualidade. As imagens de melhor resolução (de 1 a 5 m) apresentaram uma área florestal superior em 400 ha (aproximadamente 1/3 maior) aos mapeamentos feitos com imagens de média resolução (20 m a 100 m). Em geral, a medida que a resolução espacial é degradada ocorre uma subestimativa da área de fragmentos florestais. Esse resultado é mais importante para áreas de alta frequência espacial (p. ex. agricultura familiar) e podem ter um impacto menor quando são conduzidos sobre grandes áreas homogêneas (p. ex. floresta Amazônia). Novos estudos devem ser conduzidos para validar os resultados obtidos. REFERENCIAS SILVA, C.A. et al. O uso do sensoriamento remoto por meio de imagens de satélite de alta resolução para extração de cobertura arbórea intra-urbana no interior do Estado de São Paulo. Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.0738. PULLIZA, D.T. et al. Utilização de técnicas de sensoriamento remoto para o mapeamento de área plantada com as principais culturas na safra 2009/2010 no estado de Mato Grosso do Sul.In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15, 2011. Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.0124. 413

NASCIMENTO, M.A. do; CARVALHO, P.F.de. PENSANDO O PLANEJAMENTO AMBIENTAL PARA CIDADES PEQUENAS: o caso de Perdões - MG. Grupo de Pesquisa Análise e Planejamento Territorial - GPAPT. FRANÇA, A.M.S. et al. Avaliação do efeito da degradação da resolução espacial de imagens RADARSAT no mapeamento de formas fluviais da Planície Amazônica. In: SIMPÓSIO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 12, 2005. Anais XII Simpósio de Sensoriamento Remoto, Goiânia, Brasil, 16-21 de abril 2005, INPE, p. 4405-4412. MATAVELLI, C.J. Planejamento e execução do inventário florestal em reflorestamentos homogêneos de Pinus taeda e Eucalyptus dunnii utilizando imagens de alta resolução espacial. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE SENSORIAMENTO REMOTO, 15, 2011..Anais XV Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Curitiba, PR, Brasil, 30 de abril a 05 de maio de 2011, INPE p.1660. SECRETARIA ESTADUAL DO MEIO AMBIENTE - RS (SEMA). Inventário Florestal: Floresta Estacional Decidual. Disponível em: < http://www.sema.rs.gov.br/default.asp >. Acesso em 16 out. 2010. 414