Célia Cristina Clemente Machado, Josiclêda Domiciano Galvíncio

VI Seminário Latino Americano de Geografia Física
II Seminário Ibero Americano de Geografia Física
Universidade de Coimbra, Maio de 2010
Utilização do IVAS e da Temperatura da superfície para análise
multitemporal das mudanças ambientais no
Parque Natural da Serra da Estrela (Portugal)
Célia Cristina Clemente Machado1; Josiclêda Domiciano Galvíncio1; Eugênia Cristina
Gonçalves Pereira1
1
Dept. Ciências Geográficas, Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) – Brasil
[email protected]; [email protected]; [email protected]
1. Introdução
Em 1972, os Estados Unidos lançaram o primeiro satélite da série Landsat,
originalmente designado Earth Resources Technology Satellite-I (ERTS-I). Este satélite
provou ser de grande importância para o reconhecimento mundial do sensoriamento
remoto como uma importante ferramenta de análise ambiental. Desde este primeiro
lançamento, o sensoriamento remoto tem sido largamente usado para adquirir
informações acerca dos vários processos ambientais da terra, tais como, uso e
cobertura do solo, dinâmica da vegetação, qualidade da água, urbanização, agricultura
etc., contribuindo para a sua gestão e monitoramento (Jong & Van Der Meer, 2005).
Uma das aplicações do sensoriamento remoto é o monitoramento e quantificação
das condições e distribuições espaciais da vegetação, através de índices de vegetação e
usando dados digitais de reflectância espectral da radiação electromagnética (Liu,
2007). O índice de vegetação ajustado por solo (IVAS) foi desenvolvido por Huete
(1988) e é um dos índices mais frequentemente utilizado por apresentar um fator de
correção para o efeito da presença do solo.
A temperatura da superfície terrestre é outro fator extraído por técnicas de
Sensoriamento Remoto, largamente utilizado porque, além de importante nos
monitoramentos de condições de vegetação e variabilidades bioclimáticas, fornece
estimativas uniformes e dados contínuos de alta freqüência espaço-temporal (Liu,
2007).
Este trabalho teve como objetivos: (1) avaliar a variação dos valores de IVAS em
diversos alvos no Parque Natural da Serra da Estrela (PNSE); (2) quantificar a vegetação
do PNSE e (3) detectar mudanças ambientais através de uma análise conjunta do IVAS
e da temperatura da superfície computados em imagens do satélite Landsat 5 TM de
datas diferentes.
1
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aplicações emergentes
2. Material e métodos
2.1. Área de estudo
Localizado na Serra da Estrela no Centro-Este do país, o Parque Natural da Serra da
Estrela ocupa grande parte da Serra, a qual é a mais alta de Portugal (1993 m na
Torre). O Parque estende-se por cerca de 100 000 hectares e distribui-se por 6
municípios. Ergue-se como um planalto granítico alongado, marcado por vales
profundos que entram no seu interior. Suas características topográficas marcantes
influenciam o clima à escala regional e originam um mosaico complexo de climas à
escala local (Mora, 2006).
Figura 1. Mapa de localização da área de estudo.
2.2. Processamento das imagens de satélite, Digital Elevation Model e Corine Land
Cover
As imagens de satélite utilizadas foram do Mapeador Temático do satélite Landsat
5, disponibilizadas pelo website da U.S. Geological Survey (USGS), da órbita e ponto
203/032 com datas de passagem em 6 de Junho de 1987, 15 de Junho de 2002 e 18 de
Junho de 2009. O pré-processamento das imagens de satélite, o cômputo do IVAS e da
temperatura à superfície e a montagem final dos layout foram realizados utilizando os
programas Erdas Imagine 9.3 e ArcGis 9.3 (licença do Departamento de Ciências
Geográficas da UFPE). Para geração dos mapas de elevação e declividade, utilizou-se
como base o Digital Elevation Model (DEM) obtido através de acesso ao site da USGS.
Os produtos cartográficos utilizados foram o mapa de caracterização do uso e
ocupação do solo em 2006 (CLC06_PT - CORINE Land Cover 2006) e o mapa de
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alterações de uso e ocupação do solo entre 2000 e 2006 (CHA06_PT - CORINE Land
Cover Changes 2000-2006) – ambos produtos cartográficos gerados no âmbito do
Global Monitoring for Environment and Security Land Fast Track Service Precursor
(GMES Land FTSP) para Portugal Continental, disponíveis gratuitamente para
download no site do Instituto Geográfico Português (IGP) (Caetano et al., 2009).
As diferentes feições do CLC06_PT foram isoladas e usadas como máscara sobre a
carta do IVAS computado, sendo dessa forma possível observar os valores de IVAS
predominantes em cada feição e proceder à classificação da carta de IVAS.
Os corpos hídricos existentes nas imagens, por apresentarem valores negativos
foram excluídos, assim como as nuvens presentes na imagem de 2009 a fim de não
influenciar nos valores estatísticos obtidos.
2.3. Cômputo do IVAS e da temperatura da superfície
Para obtenção do IVAS e da temperatura da superfície, seguiram-se as primeiras
etapas do SEBAL, um algoritmo desenvolvido por Bastiaanssen (1998a; 1998b) e
amplamente utilizado por Silva et al. (2008, 2006, 2005), cujos passos de obtenção são
descritos abaixo.
A calibração radiométrica (Eq. 1) é o processo de conversão do Número digital – ND
de cada pixel da imagem, em Radiância espectral monocromática L λi . O cômputo da
radiância ou calibração radiométrica é obtido pela equação proposta por Markham e
Baker (1987):
L
λi
ai
bi
ai
ND
(1)
255
onde a e b são as radiâncias espectrais mínima e máxima (Wm−2sr −1μm−1 ), ND é
a intensidade do pixel (número inteiro compreendido entre 0 e 255) e i corresponde às
bandas (1, 2, ... e 7) do satélite Landsat 5. Os coeficientes de calibração utilizados para
as imagens TM são os propostos por Chander e Markham (2003), apresentados na
tabela 1.
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aplicações emergentes
Tabela 1. Descrição das bandas do Mapeador Temático (TM) do satélite Landsat 5 com os
correspondentes intervalos de comprimento de onda, coeficientes de calibração (radiância
mínima – a e máxima – b) e irradiâncias espectrais no topo da atmosfera (TOA).
Coeficiente de Calibração
Bandas
Banda 1 (azul)
Banda 2 (verde)
Banda 3 (vermelho)
Banda 4 (IV-próximo)
Banda 5 (IV-médio)
Banda 6 (IV-termal)
Banda 7 (IV-médio)
(Wm
Comprimento de
Onda (μm)
0,45 – 0,52
0,52 – 0,60
0,63 – 0,69
0,76 – 0,90
1,55 – 1,75
10,4 – 12,5
2,08 – 2,35
2
sr
1
μm
1
)
De 01/03/1984 até
04/05/2003
a
b
Após 05/05/2003
-1.52
-2.84
-1.17
-1.51
-0.37
1.2378
-0.15
-1.52
-2.84
-1.17
-1.51
-0.37
1.2378
-0.15
152.10
296.81
204.30
206.20
27.19
15.303
14.38
Irradiância Espectral no
Topo da Atmosfera
(Wm
a
2
μm
1
)
b
193.00
365.00
264.00
221.00
30.20
15.303
16.50
1957
1826
1554
1036
215.0
80,67
A reflectância é a razão entre o fluxo radiante refletido e o fluxo radiante incidente
obtida segundo a equação (Allen et al., 2002) (Eq. 2):
ρ λi
π . L λi
k
(2)
. cos Z . d r
λi
onde Lλi é a radiância espectral de cada banda, Kλi é a irradiância solar espectral de
cada banda no topo da atmosfera (Wm−2 μm−1 , Tabela 1), Z é o ângulo zenital solar e
dr é o quadrado da razão entre a distância média Terra-Sol (ro) e a distância Terra-Sol
(r) em dado dia do ano (DSA).
Para o cálculo do Índice de Vegetação Ajustado para os Efeitos do Solo (IVAS)
utilizou-se a expressão (Huete, 1988) (Eq. 3):
(1
IVAS
L)( ρ IV
ρ IV
(L
ρV)
(3)
ρV)
onde L é constante. Utilizou-se L = 0,1 baseado em Silva (2009).
O Índice de Área Foliar (IAF) é um indicador da biomassa de cada pixel da imagem e
pode ser computado pela equação (Eq. 4):
ln
IAF
0,69
SAVI
0,59
(4)
0,91
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As emissividades ε NB e ε 0 podem ser obtidas, para NDVI > 0 e IAF < 3, segundo a
equação de Allen et al. (2002) (Eq. 5 e 6):
ε NB
0,97
ε0
Para pixels com IAF ≥ 3,
0,00331
0,95
ε NB
0,01 IAF
=
(5)
IAF
(6)
= 0,98. Para corpos de água (NDVI < 0), Silva &
ε0
Cândido (2004) utilizaram, no caso do lago de Sobradinho e do leite do Rio São
Francisco, os valores de ε NB = 0,99 e ε 0 = 0,985, conforme Allen et al. (2002).
A temperatura da superfície é obtida através da radiância espectral da banda termal
L λ,6 e a emissividade ε NB . A expressão utilizada foi (Eq. 7):
K
Ts
ln
2
ε NB K 1
L
λ,6
1
(7)
onde K1 = 607,76 Wm-2sr-1μm-1 e k2 = 1260,56 K são constantes de calibração da
banda termal do Landsat 5 –TM (Allen et al., 2002; Silva et al., 2005).
3. Resultados e discussão
Na figura 2 estão representadas as cartas do IVAS para as imagens de satélite
analisadas, na figura 3 as cartas de elevação e declividade e na figura 4 o mapa de uso
e cobertura do solo no PNSE.
5
Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física:
aplicações emergentes
Figura 2. IVAS para os dias 6 de Junho de 1987, 15 de Junho de 2002 e 18 de Junho de 2009
no PNSE.
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Figura 3. Elevação (m) e declividade (graus) do Parque Natural da Serra da Estrela.
Figura 4. Mapa de caracterização do uso e cobertura do solo em 2006 para o PNSE.
CLC06_PT - CORINE Land Cover 2006. Caetano et al. (2009).
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aplicações emergentes
Pela análise da figura 2 e 3, foi possível observar uma diminuição dos valores de
IVAS entre as imagens em estudo e, portanto, uma diminuição da cobertura vegetal,
principalmente nas áreas de maior altitude e declividade do parque.
De acordo com as classes de IVAS individualizadas a partir do CLC06_PT (tabela 2 e
figura 4), a classe de valores de IVAS inferior a 0,25 corresponde principalmente a
territórios artificializados. Essa classe de IVAS não apresentou alteração significativa
entre a imagem de 1987 e 2002, no entanto, na imagem de 2009 os valores de IVAS
dessa classe triplicaram. A classe de valores de IVAS acima de 0,45 corresponde
principalmente a florestas folhosas e mistas. Essa classe sofreu uma diminuição
acentuada na imagem de 2009 (diminuição de aproximadamente 42%) em relação às
outras duas imagens.
Tabela 2. Distribuição em porcentagem das classes de IVAS e as médias obtidas no PNSE.
Classe de IVAS 06-06-1987 15-06-2002 18-06-2009
< 0,25
2,45%
2,83%
8,45%
0,26-0,3
7,72%
7,17%
13,74%
0,3-0,35
15,11%
14,75%
21,62%
0,35-0,45
40,74%
44,04%
37,63%
> 0,45
33,98%
31,21%
18,56%
Média
0,418
0,414
0,371
Estes resultados vão de encontro com o CHA06_PT (alterações de uso e ocupação
do solo entre 2000 e 2006), onde se constata uma alteração do uso e ocupação do solo
de 10,3% no território do PNSE, sendo 63,64% desta correspondente a mudança de
florestas de resinosas para florestas abertas, cortes e novas plantações (figura 5). De
fato, entre 2000 e 2006 houve uma diminuição de 19,5% de área de florestas mistas e
35,9% de florestas resinosas, enquanto que se observou um aumento de 31,21% de
florestas abertas, cortes e novas plantações (Caetano et al., 2009). Esta diminuição da
área de floresta e aumento de florestas abertas, justifica a menor média de valores de
IVAS observada na carta de 2009 (diminuição de aproximadamente 10,4%), pois os
valores de IVAS tendem a diminuir em áreas artificializadas e com vegetação mais
aberta, sofrendo mais efeitos do solo exposto (Oliveira, 2009; Machado et al., 2009;
Giongo et al., 2007).
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Figura 5. Gráfico representativo das mudanças ocorridas no PNSE entre 2000 e 2006 a
partir de suas porcentagens relativas. CHA06_PT - CORINE Land Cover Changes 2000-2006.
Caetano et al. (2009).
Em relação à temperatura da superfície, em termos gerais, verificou-se um aumento
das áreas com temperatura acima de 27:C, essencialmente a nordeste do parque
(figura 6 e tabela 3). Este fato pode ser devido à substituição das florestas, deixando o
solo mais exposto e à menor altitude e declividade observada nessa área do parque.
Silva et al. (2005) conseguiram estimar a temperatura da superfície em áreas com
diferentes tipos de uso e ocupação do solo. As áreas que apresentaram as maiores
temperaturas foram áreas de solo exposto, onde a temperatura variou entre 37,5 e
39,9°C.
De acordo com o IVAS obtido e o CHA06_PT, a imagem de 2009, tendo menor área
de floresta, deveria apresentar os maiores valores de temperatura. No entanto, a
maior média foi obtida na imagem de 2002. Para explicar tal fato, dever-se-á realizar
uma análise do regime de precipitação verificado no mês dos imageamentos, pois a
temperatura à superfície pode sofrer alterações significativas devido a eventuais
precipitações alguns dias antes do imageamento.
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Figura 6. Temperatura à superfície para os dias 6 de Junho de 1987, 15 de Junho de 2002 e
18 de Junho de 2009 no PNSE.
Tabela 3. Distribuição em porcentagem das classes de temperatura da superfície e as
médias obtidas no PNSE.
Classe de
Temperatura da
superfície (ºC)
< 20
06-061987
15-06-2002
18-06-2009
1,54%
0,14%
4,72%
20-24
29,02%
8,58%
12,33%
24-27
34,47%
24,68%
31,55%
27-30
23,95%
35,29%
30,33%
> 30
11,02%
31,31%
21,07%
Média
26
28,5
26,8
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4. Conclusões
As alterações do uso e ocupação do solo entre 2000 e 2006, principalmente a
substituição de florestas resinosas para florestas abertas, cortes e novas plantações,
tiveram reflexo observável nas cartas de IVAS computadas.
A análise conjunta do IVAS e da temperatura à superfície permitiu uma boa
apreciação preliminar das mudanças ambientais no PNSE.
5. Bibliografia
Allen, R. G., Tasumi, M.; Trezza, R. 2002, SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for
Land). Advance Training and Users Manual – Idaho Implementation, version 1.0.
Bastiaanssen, W.G.M., Menenti, M., Feddes, R.A. & Holtslag, A.A.M.A. 1998a, ‘Remote
Sensing Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 1. Formulation’, Journal
of Hydrology, vol. 212-213, pp. 198-212.
Bastiaanssen, W.G.M., Pelgrum, H., Wang, J., Moreno, Y.M.J., Roerink, G.J. & Van Der
Wal, T. 1998b, ‘The Surface Energy Balance Algorithm for Land (SEBAL) 2.
Validation’, Journal of hydrology, vol. 212-213, pp.213-229.
Caetano, M., V. Nunes e A. Nunes, 2009, CORINE Land Cover 2006 for Continental
Portugal, Relatório técnico, Instituto Geográfico Português.
Chander, G. & Markham, B. 2003, ‘Revised Landsat-5 TM Radiometric Calibration
Procedures and Postcalibration Dynamic Ranges’, IEEE Transactions on Geoscience
and Remote Sensing, vol. 41, no. 11, pp. 2674-2677.
Giongo, P.R., Moura, G.B.A., Rêgo, P.L., Medeiros, S.R.R. 2007, ‘Índices de vegetação
NDVI, SAVI e IAF estimados com imagens Landsat 5 –TM. VII Jornada de Ensino,
Pesquisa e Extensão, Recife.
Huete, A. R. 1988, ‘Adjusting vegetation indices for soil influences’, International
Agrophysics, vol.4, no. 4, pp.367-376.
Jong, S.M. & Van Der Meer, F.D. (eds.) 2005, Remote sensing and digital image
processing. 5 Remote sensing image analysis: including the spatial domain, Springer
Science, Dordrecht.
11
Tema 2- Expansão e democratização das novas tecnologias em Geografia Física:
aplicações emergentes
Liu, W. T. H. 2007, Aplicações de sensoriamento remoto, UNIDERP, Campo Grande.
Machado, C., Oliveira, T.H., Galvíncio, J.D. 2009, ‘Variação do IVAS e da Temperatura à
superfície na bacia hidrográfica do rio Capibaribe – PE utilizando imagens do satélite
Landsat 5 TM’, XII Congresso Nordestino de Ecologia, Gravatá.
Markham, B. L. & Barker, J. L. 1987, ‘Thematic mapper band pass solar
exoatmospherical irradiances. International Journal of Remote Sensing, vol. 8, no. 3,
pp. 517-523.
Mora, C.A.S. 2006, Climas da Serra da Estrela – características regionais e particulares
locais dos planaltos e do alto vale do Zêzere. Tese de doutorado em Geografia
Física, Universidade de Lisboa, Lisboa.
Oliveira, T.H. 2009, Balanço de Radiação da bacia hidrográfica do Rio Moxotó-PE
através de imagens TM Landsat-5 e ETM+ Landsat 7. Monografia, Universidade
Federal de Pernambuco, Recife.
Silva, B.B., Cândido, M. V. 2004, ‘Determinação da evapotranspiração em escala
regional através do Sebal e imagens Landsat 5 – TM’, XIII Congresso Brasileiro de
Meteorologia, Fortaleza.
Silva, B.B., Lopes, G.M., Azevedo, P.V. 2005, ‘Balanço de radiação em áreas irrigadas
utilizando imagens Landsat 5 – TM’, Revista Brasileira de Meteorologia, vol. 20, no.
2, pp. 243-252.
Silva, B.B.; Bezerra, M.V. 2006, ‘Determinação dos fluxos de calor sensível e latente na
superfície utilizando imagens TM - Landsat 5’, Revista Brasileira de
Agrometeorologia, vol. 14, pp. 174-186.
Silva, B.B.; Mendonça, R.R.O., Silva S.T.A., Ferreira, R.C. 2008, ‘Mapeamento do albedo
de áreas heterogêneas do estado do Ceará com imagens TM – Landsat 5’, Revista de
Geografia, vol. 25, no. 2, pp. 33-52.
Silva, B.B. 2009, Mini-curso: determinação da evapotranspiração com imagens Landsat
5 – TM e SEBAL, Recife.
12