Stella Peres Mendes, Fábio da Silva Lima, Antônio José Teixeira

VI Seminário Latino Americano de Geografia Física
II Seminário Ibero Americano de Geografia Física
Universidade de Coimbra, Maio de 2010
Avaliação da utilização de imagens ALOS para delimitação e classificação
de Unidades de Paisagem – subsídios ao planejamento ambiental
Stella Peres Mendes1, Fábio da Silva Lima2, Antônio José Teixeira Guerra3
1. Introdução
O domínio da Floresta Atlântica brasileira constitui um dos biomas de maior
biodiversidade, com alto grau de endemismo. Porém, é também um dos mais
ameaçados no mundo, com elevadas taxas de fragmentação florestal decorrente do
inexorável ritmo de desmatamento das florestas tropicais. Dos cerca de 5% a 12% de
área restante da Mata Atlântica – as estimativas variam de acordo com os critérios
adotados na sua classificação – a maior parte é composta por fragmentos florestais
relativamente pequenos de diferentes formas, estruturas, composição, grau de
isolamento, tipos de vizinhança e histórico de perturbação, inclusive nas áreas
legalmente protegidas (Agarez, 2002, Tonhasca Jr., 2005).
Nas últimas décadas do século XX, a problemática da questão ambiental ganhou
destaque em todo o mundo, a partir dos avanços na concepção da necessidade de
conservação e preservação dos ecossistemas existentes, sendo tomadas medidas
legais para a efetivação da manutenção da biodiversidade e para a mitigação dos
problemas decorrentes da devastação sem precedentes ocorrida nos séculos
anteriores. No Brasil, essas medidas se deram com a consolidação do debate
ambiental e com a formulação de medidas para a promulgação de uma legislação que
viesse contribuir para a resolução das questões levantadas, como a Lei de Política
Nacional de Meio Ambiente (Lei nº6.938 de 31/08/1981) e a Lei do Sistema Nacional
de Unidades de Conservação (SNUC, Lei nº 9.985 de 18/06/2000). A implantação de
uma legislação concernente à temática ambiental propiciou a criação de diversas
paisagens protegidas, que de acordo com a União Mundial para Conservação (UICN,
2003), são o elemento central das políticas de conservação da biodiversidade.
Entender as paisagens que compõem as áreas protegidas, sua dinâmica e
funcionalidade são um grande desafio, e a busca por uma metodologia adequada para
1
- doutoranda do Programa de Pós Graduação em Geografia da UFRJ. E-mail:
[email protected].
2
- Mestrando do Programa de Pós Graduação em Geografia da UFRJ.
3
- Professor adjunto da UFRJ
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aplicações emergentes
a compreensão destes espaços multifacetados exige um grande esforço. Para Richter
(2004), uma das questões mais relevantes para a gestão de áreas protegidas é a
definição de critérios para as ações conservacionistas, fazendo-se necessário o uso de
ferramentas e técnicas que possibilitem uma visão integrada de diversos aspectos
envolvidos, auxiliando na tomada de decisões.
Venturi (1997) corrobora com esta afirmativa e complementa que essa dificuldade
pode ser superada através da utilização das unidades de paisagem (UPs) como recurso
metodológico, pois podem apresentar ótimos resultados para o planejamento
ambiental por requererem especial atenção aos elementos e aspectos do meio físico e
biótico como critérios para sua identificação. Entretanto, para que a delimitação de
UPs ocorra com êxito é preciso a existência de uma base de dados de boa qualidade
acessível aos gestores das paisagens protegidas, uma vez que a delimitação e
classificação de unidades de paisagem é feita a partir de mapas temáticos embasados
em imagens de satélites e/ou fotografias aéreas. Rosário et al. (2009) destacam a
importância da utilização de imagens de satélite para estudos da paisagem e afirmam
que a utilização de modelos descritores de cobertura vegetal e de uso da terra têm
contribuído para a avaliação do grau de transformação da paisagem, possibilitando a
análise espacial e o cruzamento de diversos dados.
Nesse sentido, imagens do satélite ALOS, oferecidas a baixo custo no Brasil se
comparada a demais imagens de resoluções espaciais e espectrais semelhantes, pode
dar importante contribuição se aplicada de forma correta, por conter informações
necessárias que podem subsidiar o planejamento ambiental. Porém, por ser um
satélite disponibilizado recentemente, são necessários testes que verifiquem sua
eficiência para as finalidades e escalas desejadas.
Lançado pela Agência Espacial Japonesa (JAXA), em 2006, este satélite tem como
principais funções o monitoramento de desastres ambientais, o suporte a cartografia e
o levantamento de recursos naturais. Sua órbita é circular heliossíncrona a 692 Km de
atitude, com um tempo de revisita de 46 dias (IBGE, 2009). O satélite ALOS possui três
sensores: o AVNIR-2 (Advanced Visible and Near-Infrared Radiometer – Type 2), o
PRISM (Panchromatic Remote-sensing Instrument for Stereo Maping) e o PALSAR
(Phased Array L-band Synthetic Aperture Radar), sendo os dois primeiros ópticos
(passivos) e o último, um radar (ativo).
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2. Objetivos
O objetivo desta pesquisa foi a avaliação da imagem de satélite ALOS,
especificamente os sensores PRISM e AVNIR-2, para delimitação e classificação de
unidades de paisagem numa escala de 1:25.000.
2.1 Objetivos específicos
Verificar se é possível fazer mapeamentos para a região serrana do Estado do
Rio de Janeiro numa escala de 1:25.000 sem a utilização da pontos de controle;
Mapear e caracterizar o atual uso e cobertura da terra da APA Macaé de Cima,
com ênfase na análise da fragmentação da vegetação;
Identificar a mapear as unidades de relevo encontradas na área de estudo;
Delimitar e classificar as principais unidades de paisagem da APA Macaé de
Cima;
Verificar as facilidades e dificuldades proporcionadas pelos sensores PRISM e
AVNIR-2 para realização dos mapeamentos descritos acima.
3. Área de Estudo
Esta pesquisa tem como região de estudo a Área de Proteção Ambiental (APA) de
Macaé de Cima, criada a partir do decreto estadual 29.213 de 14 de setembro de 2001,
que encontra-se situada nos distritos de Lumiar e São Pedro da Serra do município de
Nova Friburgo (RJ), com uma área de 350 Km² (Figura 1). Grande parte de sua
delimitação se deu pelos limites da bacia hidrográfica do Rio Macaé, a qual está
integralmente inserida.
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aplicações emergentes
Figura 1 – Localização da APA Estadual de Macaé de Cima. Fonte: INEA, 2009.
A unidade de conservação escolhida localiza-se na região serrana do estado do Rio
de Janeiro, Brasil, onde concentram-se os principais remanescentes florestais do
Estado, que devido à elevada declividade das escarpas montanhosas, dificultou, a
princípio, uma ocupação antrópica densa, garantindo assim a conservação parcial da
Mata Atlântica (Rambaldi et al., 2003).
A paisagem protegida insere-se ainda na Reserva da Biosfera da Mata Atlântica,
uma rede mundial de implantação de áreas protegidas, estabelecida através do
Decreto Estadual 26.057 em 14 de março de 2000, que tem como principais objetivos a
manutenção desse quadro favorável de conservação, através da implementação de um
corredor ecológico contínuo de Mata Atlântica no Estado, unindo os fragmentos
florestais existentes, e a melhoria na qualidade de vida das populações locais.
4. Metodologia
As imagens ALOS foram adquiridas no nível de processamento L1B2-G, que
corresponde a uma imagem em formato CEOS alinhados de acordo com uma grade de
projeção UTM, com calibração radiométrica e coeficientes de correção geométrica
aplicados. Este formato não é possível de ser lido nos softwares escolhidos para
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trabalhar as imagens, sendo necessário convertê-las para uma extensão apta. Esta
conversão das imagens óticas AVNIR-2 e PRISM do satélite ALOS, do formato CEOS
para o GeoTIFF, foi realizada no software ASF Map Ready 2.3.6 que é uma ferramenta
desenvolvida pelo Grupo de Engenheiros da ASF-Alaska Satellite Facility, do Instituto
de Geofísica da Universidade de Fairbanks Alasca.
Para verificar se era possível a realização de mapeamentos temáticos para a região
serrana do estado do Rio de Janeiro, Brasil, apenas a partir das imagens brutas, sem
aquisição de pontos de controle, optou-se por comparar as imagens ALOS brutas
transformadas em GeoTIFF com imagens georreferenciadas a partir de obtenção de
coordenadas precisas com aparelhos de DGPS (Differencial Global Positioning System).
Um aparelho de DGPS foi instalado numa estação geodésica instalada pelo IBGE,
com coordenada definida e acurácia zero, e outro aparelho conectado a este foi
coletar os pontos pré-definidos (Figura 2). Para a obtenção precisa das coordenadas,
foi necessário uma permanência de 40 minutos para cada ponto identificado, de
acordo com a metodologia proposta pelo IBGE (2009). Como a distância máxima entre
os pontos e a estação geodésica deve ser de no máximo 20 Km, foram necessárias
duas estações para abranger toda a área de estudo. Os pontos coletados foram
processados pelo software Astech Solution, que a partir de fórmulas matemáticas
entre a distância do ponto de controle e a coordenada conhecida da estação
geodésica, calculou as coordenadas exatas dos pontos.
Figura 2- Mapa de localização dos pontos de controle. Fonte: Mendes, 2010.
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No SPRING, as coordenadas foram plotadas nos pixels correspondentes aos pontos
de controle e a partir destas o software ajustou a imagem, georreferenciando-a
integralmente. Dos 16 pontos coletados em campo, 8 foram utilizados para o
georreferenciamento e 8 para sua validação, que foi feita também o a partir da
comparação do trajeto do Track Mape, feito com o aparelho de GPS de mão. Tendo
sido feito o georreferenciamento, selecionou-se pontos idênticos nas imagens
georreferenciadas e brutas e comparou-se suas respectivas coordenadas.
O mapeamento da cobertura da Terra foi feito a partir de uma cena do sensor
AVNIR-2 (Figura 3), imageada em 18 de abril de 2009, e com a utilização dos softwares
SPRING 5.1 e ARCGIS 9.3. Este sensor possui quatro bandas espectrais, equivalentes ao
azul, verde, vermelho e infravermelho próximo, tendo resolução espacial de 10m e
radiométrica de 8 bits.
Figura 3 – Carta Imagem da APA Estadual de Macaé de Cima gerada pela composição RGB do
sensor AVNIR-2. Fonte: Mendes, 2010.
Dentre os diferentes métodos de classificação, optou-se pela realização de uma
classificação semi-automática. Tendo sido definido as classes, feito o treinamento e a
segmentação a imagem foi classificada com o classificador Battacharya, que mede a
distância média entre as distribuições de probabilidades de classes espectrais(Tutorial
do SPRING, 2009). Posteriormente a classificação foi realizado um trabalho de campo
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que permitisse a minimização de dúvidas e a validação do mapeamento final. Após a
validação em campo foram realizados ajustes e edições finais no sofware ArcGis 9.3.
Para a confecção do mapa de unidades de relevo utilizou o mapeamento
geomorfológico feito previamente por Lima (2008) para a bacia hidrográfica do Rio
Macaé numa escala 1:50.000, que abrange a área de estudo em sua totalidade,
detalhando-o, para que fosse possível alcançar a escala de trabalho de 1:25.000. Este
detalhamento se deu a partir da sobreposição do mapa geomorfológico da bacia
hidrográfica do Rio Macaé a cenas das imagens de satélite ALOS provenientes do
sensor PRISM no software ArcGis 9.3. O sensor PRISM possui alta resolução espacial
(2,5 m), uma banda pancromática (com comprimentos de onda entre 0,52 e 0,77
microns) e resolução radiométrica também de 8 bits.
A partir da identificação das unidades de relevo proporcionadas pelo mapeamento
geomorfológico, delimitou-se as unidades de paisagens a serem classificadas. Cada
unidade de relevo especificada no mapa passou a corresponder uma unidade de
paisagem a ser definida. Estas unidades foram primeiramente classificadas de acordo
com a sua composição do geossistema, que neste estudo foi definido a partir da
cobertura da Terra. O geossistema da APA Macaé de Cima foi então subdivido em
classes definidas preteritamente por Bólos (1981) – paisagem natural, paisagem
abiótica, paisagem biótica e paisagem antrópica.
5. Resultados
Ao comparar a imagem georreferenciada com DGPS com as imagens brutas
verificou-se que os pontos marcados na imagem não georreferenciada apresentam um
erro superior a 30 metros em relação a realidade, o que compromete a escala de
trabalho desejada. Isto vai contra as afirmativas de Gomes et al. (2009), que num
estudo na região Amazônica brasileira constataram que o ALOS tem capacidade de
obter imagens com qualidade geométrica superior, sem necessidade do uso de pontos
no terreno para escala até 1:25.000. Talvez a diferença entre este estudo e o de
Gomes et al. (2009) seja o relevo, pois o relevo acidentado da APA Macaé de Cima
possa ter influenciado um maior erro, enquanto a área de estudo de Gomes et al.
(2009), por ser composta majoritariamente de planícies fluviais não apresenta a
mesma distorção.
A geomorfologia da área de estudo foi, inclusive, um possível entrave para o
georreferenciamento das imagens. Mesmo seguindo toda a metodologia
recomendada, alguns pontos da imagem apresentaram distorções acima do esperado.
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Essas distorções, entretanto, não chegaram a comprometer o alcance da escala
desejada, a qual permite um erro máximo de 12,5 metros. Isso corresponde a um erro
de 1, 25 pixels para o sensor AVNIR-2 e de 5 pixels para o sensor PRISM. No processo
de registro feito, conseguiu-se obter um erro de 0,97 pixels para as imagens do AVNIR2 e de 4,3 pixels para as imagens PRISM. Como apenas uma data foi processada, a
correção radiométrica não foi necessária.
Segundo o IBGE (2009), as imagens geradas pelo sensor AVNIR-2 permitem um
monitoramento acurado, com detecção de áreas agrícolas, de florestas, sinais de
queimadas recentes, distinção entre floresta nativa e implantada, dentre outros
aspectos, sendo indicado para a produção de mapeamentos de uso e cobertura da
Terra e monitoramento ambiental com grande eficácia, pois é capaz de variar a visada
lateralmente até 44o (IBGE, 2009). Esta eficácia foi comprovada com o mapeamento de
uso e cobertura da Terra da APA de Macaé de Cima (Figura 4), o qual pela junção da
metodologia de classificação com a qualidade da imagem escolhida conseguiu ser bem
representativo da realidade do local.
Figura 4 – Mapa de uso e cobertura da Terra da APA Estadual de Macaé de Cima (RJ-Brasil).
Fonte: Mendes, 2010.
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Segundo Rosário et al. (2009), apesar de haver vários estudos que abordam e
caracterizam os fragmentos florestais, existe uma carência significativa de técnicas que
viabilizem a detecção dos diferentes estágios sucessionais da floresta, minimizando os
dispendiosos esforços de campo, e a definição de indicadores que auxiliem na
percepção de níveis de degradação em escalas de paisagem. Essa carência pode vir a
ser suprimida com a combinação de técnicas eficientes de processamento digital de
imagem e as imagens ALOS, pois neste estudo verificou-se que a banda 4 da imagem
torna possível esta detecção. Entretando, deve-se mencionar grande dificuldade para
separar as classes floresta em estado intermediário e floresta em estado avançado,
devido a respostas espectrais semelhantes. Essa dificuldade, porém, também é
encontrada em trabalhos de campo.
O mapeamento geomorfológico (Figura 5) também teve seu êxito alcançado, sendo
possível identificar e delimitar as unidades de relevo existentes na área de estudo. Este
resultado condiz com afirmações do IBGE (2009), de que por apresentar uma ótima
resolução espacial, as imagens obtidas do sensor PRISM são fundamentais para a
observação de alvos e detalhes da área de estudo, corroborando para confecção de
um mapa temático com pequeno percentual de erros. A utilização da visada Nadir em
detrimento das demais pode ter sido um fator que corroborou para o resultado
obtido, visto que esta é a visada que sofre menor deformação (IBGE, 2009b).
Figura 5 – Mapa geomorfológico da APA Estadual de Macaé de Cima (RJ – Brasil).
Fonte: Mendes, 2010.
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A sobreposição dos mapas descritos acima possibilitou a delimitação e classificação
das unidades de paisagem pela metodologia proposta por Bólos (1981). Ao sobrepor as
áreas das classes de uso e cobertura da Terra identificadas a partir das imagens de
satélite, permitiu-se individualizar para a APA Estadual de Macaé de Cima quatro
grandes unidades de paisagem, que foram subdivididas em 12 subunidades, que
podem ser vistas na figura 6. Enquanto para a classificação das cinco grandes unidades
o critério foi a compartimentação do relevo, para as subunidades levou-se em conta a
resposta espectral do uso do solo e da cobertura vegetal de acordo com as imagens de
satélite utilizadas. A sombra, área sem possibilidade de ser mapeada, foi definida como
quinta.
Figura 6 – Mapa de unidades de paisagem da APA Estadual de Macaé de Cima (RJ – Brasil).
Fonte: Mendes, 2010.
Em nenhum mapeamento foi necessária a fusão de diferentes sensores e
resoluções, que preservaria as características espectrais obtendo uma imagem colorida
com melhor resolução espacial conforme propõe Morais et al. (2009). A escala
desejada foi obtida para todos os mapeamentos realizados a partir de cenas das
imagens ALOS georreferenciadas.
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6. Conclusões
O controle e mapeamento da floresta atlântica são atividades muito importantes
para evitar desmatamentos e a destruição de suas espécies assim como para analisar o
grau de evolução das mesmas e compreender melhor a dinâmica da região (Rosário et
al., 2009). Os resultados deste trabalho permitiram concluir que os sensores AVNIR-2 e
PRISM do satélite ALOS podem vir a ser uma grande contribuição para o planejamento
de paisagens protegidas no Brasil, uma vez que permitem determinar o estágio de
conservação das mesmas, além de identificar a distribuição espacial das classes de uso
e cobertura da Terra numa escala de semi-detalhe. A classificação de unidades de
paisagens é igualmente relevante pois estas apontam regiões de possível fragilidade e
de tendência a retração florestal, ou seja, que merecem maior atenção dos órgãos
governamentais, devendo ser priorizada nos planos de gestão.
Este trabalho vai de acordo com as afirmações de Morais et al. (2009), de que
espera-se que o satélite ALOS desempenhe um papel importante para as organizações
oficiais de mapeamento de todo o mundo, como o IBGE, visto que a eficácia deste
como ferramenta ao diagnótisco e monitoramento ambiental foi confirmada, apesar
de haver algumas dificuldades a serem superadas, como a necessidade de obtenção de
pontos de controle para área com relevo acidentado, o que acarreta um custo
adicional a pesquisa e/ou planejamento de paisagens protegidas.
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aplicações emergentes
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