Revista Equador (UFPI), Vol. 4, Nº 3, (2015). Edição Especial XVI

Revista Equador (UFPI), Vol. 4, Nº 3, (2015). Edição Especial XVI Simpósio Brasileiro de Geografia Física
Aplicada. Teresina- Piauí. Home: http://www.ojs.ufpi.br/index.php/equador
EDITORIAL
A Coordenação Geral do XVI Simpósio Brasileiro de Geografia
Física Aplicada tem a satisfação de disponibilizar aos palestrantes,
simposistas e aos leitores em geral, a Edição Especial da Revista Equador
Vol.04, Nº 03, Ano 2015.
Nesta Edição constam os artigos enviados por palestrantes do evento
e ainda artigos de simposistas selecionados por uma subcomissão de 03
docentes integrantes da Comissão Organizadora do Evento.
Os artigos apresentam/discutem resultados de pesquisas realizadas
pelos vários segmentos da Geografia Física (hidrografia, geomorfologia,
climatologia, cartografia, biogeografia, ensino de geografia física, etc.) nas
diferentes regiões do território brasileiro, enfatizando suas potencialidades,
vulnerabilidades e limitações.
É uma honra para a Revista Equador (ISSN - 2317-3491) vinculada
ao Programa de Pós-Graduação em Geografia – PPGGEO/UFPI, divulgar
trabalhos de um evento de tamanha importância e de reconhecido valor
como o Simpósio Brasileiro de Geografia Física e Aplicada.
Ressaltamos que os dados e informações constantes nos artigos são
de inteira responsabilidade dos autores.
Desejamos a todos uma excelente leitura!
PROFª. DRª. CLÁUDIA MARIA SABÓIA DE AQUINO
COORDENADORA GERAL DO XVI SBGFA
EDITORA CHEFE DA REVISTA EQUADOR
TERESINA, AGOSTO DE 2015.
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APLICAÇÃO DO ÍNDICE DE VEGETAÇÃO POR DIFERENÇA NORMALIZADA
(NDVI) NA CARACTERIZAÇÃO DA COBERTURA VEGETAL DA BACIA
HIDROGRÁFICA DO RIO BRILHANTE - MS
PATRICIA SILVA FERREIRA1
CHARLEI APARECIDO DA SILVA2
ANTONIO CONCEIÇÃO PARANHOS FILHO3
1 Universidade Federal da Grande Dourados
[email protected]
2 Universidade Federal da Grande Dourados
[email protected]
3 Universidade Federal de Mato Grosso do Sul
[email protected]
Resumo
Os índices de vegetação obtidos por meio de ferramentas do sensoriamento remoto vêm sendo
amplamente utilizados no monitoramento das características da vegetação. Neste sentido, o objetivo
deste estudo, fruto de pesquisa realizado no Programa de Pós-Graduação em Geografia da UFGD,
no âmbito do Laboratório de Geografia Física, foi identificar as mudanças temporais e classificar a
cobertura vegetal na bacia hidrográfica do Rio Brilhante – MS utilizando o Índice de Vegetação por
Diferença Normalizada (NDVI). Esta bacia possui uso intenso do solo e tem grande importância
econômica para o estado devido, principalmente, a agricultura. O processamento das imagens foi
realizado nos softwares QGIS e Arcview e resultou na elaboração dos mapas de índice de vegetação
da bacia para os anos de 2010 e 2014, que permitem avaliar as transformações ocorridas, em termos
de cobertura e ocupação da área em estudo, entre esses anos. De acordo com os resultados obtidos
verifica-se a possibilidade de intensificação do processo de ocupação desta bacia motivada pela
expansão econômica da cana-de-açúcar e pelas suas características físicas dominantes favoráveis
ao desenvolvimento da atividade agrícola. A influência desses dois fatores na promoção de
transformações no uso e ocupação no interior dessa unidade de territorial tende a um patamar
crescente e, portanto, recomenda-se a manutenção e ampliação de políticas ambientais que venham
a contribuir para a conservação dos fragmentos florestais.
Palavras-chave: Índice de Vegetação. Sensoriamento Remoto. Cobertura do Solo.
Abstract
The vegetation indices acquired from remote sensing tools, in the assessment of vegetation
biophysical variables have been usually used in the monitoring vegetation characteristics. In this
sense, the aimed of this study, results from a research conducted at the Post-Graduation Program in
Geography UFGD in the Physical Geography Laboratory, was to identify the temporal changes and
classify the vegetation in the watershed of the Rio Brilhante - MS using the Normalized Difference
Vegetation Index (NDVI). This basin has intense land use and has wide economic importance to the
state due, mainly, to agriculture. The image processing was realized out in QGIS and ArcView
software and resulted in the elaboration of the basin vegetation index maps for the years 2010 and
2014, for assessing the changes that have occurred, in terms of cover and occupation of the studied
region, between the years. According results acquired was verified a possibility of intensification
occupation process the basin driven by economic expansion sugarcane and its dominant physical
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characteristics favorable to the development agricultural activity. The influence of these two factors in
promoting changes in the use and occupation within that territorial unit tends to an increasing level,
and, therefore, it is recommended to maintain and expand environmental policies that will contribute to
the conservation of forest fragments.
Key-words: Vegetation Index. Remote Sensing. Land Cover.
1. Introdução
O sensoriamento remoto apresenta-se como uma ferramenta que permite a
obtenção de dados da superfície terrestre, consiste em uma técnica sem contato
direto com os objetos que compõem a superfície da Terra. As atividades
desenvolvidas por esta ferramenta envolvem a “detecção, aquisição e análise
(interpretação e extração de informações) da energia eletromagnética emitida ou
refletida pelos objetos terrestres e registradas por sensores remotos” (MORAES,
2002 p. 7).
Os objetos interagem de maneira distinta a radiação eletromagnética incidente,
portanto conhecer o comportamento espectral dos objetos terrestres é fundamental
para a escolha das bandas espectrais sobre a qual se pretende adquirir dados para
determinada aplicação (MORAES, 2002). Os índices de vegetação são resultados
das combinações lineares de dados de bandas do espectro eletromagnético,
melhorando o sinal da vegetação enquanto minimiza a irradiância solar e os efeitos
do substrato de dosséis vegetais esparsos (JACKSON e HUETE, 1991).
Moreira e Shimabukuro (2004) ressaltam que na literatura são encontrados mais
de cinquenta índices de vegetação, sendo que a maioria é resultado de uma
equação que tem como variáveis as bandas do vermelho e do infravermelho
próximo, os índices mais frequentemente utilizados, são: o RVI (Ratio Vegetation
Index) e o NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). Para atender aos
objetivos deste trabalho optou-se por utilizar o NDVI que pode ser determinado pela
equação a seguir:
NDVI =
(ρivp – ρv)
(ρivp + ρv)
Onde: ρivp = refletância no infravermelho próximo
ρv = refletância no vermelho
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O NDVI é um parâmetro comumente utilizado em dados de sensoriamento
remoto para indicar a vivacidade da vegetação, porém em alguns estudos este
índice tem sido empregado na estimativa do coeficiente de cultivo das culturas, na
análise da degradação ambiental e na classificação de cobertura das terras (SINGH
et al., 2006 apud LIRA et al., 2011).
Neste sentido, o presente trabalho teve como objetivos utilizar técnicas de
sensoriamento remoto através de imagens de satélite Landsat para detectar
mudanças temporais da cobertura vegetal a partir da aplicação do NDVI na bacia
hidrográfica do Rio Brilhante.
2. Metodologia de Trabalho
2.1 Área de estudo
A bacia hidrográfica do Rio Brilhante localiza-se na região Sudoeste de Mato
Grosso do Sul, ao sul da bacia do rio Paraná, possui uma extensão de 12.652 km 2 e
é composta por nove munícipios inseridos total ou parcialmente em seus limites
(Figura 1). Apresenta clima tipo Aw (classificação climática de Köppen – tropical com
verão chuvoso e inverno seco), com precipitação variando entre 1400 e 1700 mm.
As atividades agrícolas nessa bacia são fortemente influenciadas pela ocorrência e
distribuição das chuvas (EMBRAPA, 2005).
Figura 1- Localização da bacia hidrográfica do Rio Brilhante no estado do Mato Grosso do Sul.
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2.2 Procedimentos
A metodologia foi baseada nos recursos geotecnológicos, envolvendo técnicas
de tratamento, armazenamento e análise espacial dos dados extraídos via SIG. Para
tanto foram utilizados o softwares QGIS 2.6.1 e Arcview 10.2 onde foi criado um
banco de dados georreferenciado, a elaboração do mesmo obedeceu à definição
dos parâmetros cartográficos estabelecidos para o Brasil, utilizando Sistema de
Projeção UTM e Datum Sirgas 2000.
Neste estudo foram usadas imagens obtidas a partir do satélite Landsat
5,
sensor TM; órbita/ponto 224 e 225/75, referente aos dias 24 e 30/09/2010
disponibilizadas pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). E imagens
do sensor OLI/Landsat 8 com mesma órbita/ponto, referente aos dias 09 e
16/10/2014, disponíveis pela United States Geological Survey (USGS).
O mapeamento temático da cobertura vegetal foi realizado a partir da
classificação do índice de vegetação utilizando a técnica do NDVI, que é um
parâmetro adimensional e seus valores para um determinado pixel sempre variam
entre -1 a 1, sendo que valores mais elevados estão associados a uma maior
densidade de vegetação.
Devido a grande variabilidade temporal das práticas de manejo de uma área
cultivada com cana-de-açúcar e com o intuito de avaliar os respectivos valores de
NDVI foram selecionadas duas subáreas com forma e dimensão iguais e que
demonstram a densidade de vegetação.
3. Resultados e Discussão
Para as imagens do TM/Landsat-5 as bandas correspondentes ao vermelho e ao
infravermelho próximo são as bandas 3 e 4 e para o OLI/Landsat-8 são as bandas 4
e 5, respectivamente. Os valores de NDVI variam de -1 a 1, deste modo quanto mais
próximo de 1 maior a densidade de cobertura vegetal, áreas com vegetação rala e
esparsa pode apresentar valores próximos a zero, valores de NDVI obtidos de 0 a -1
correspondem a áreas de solo nu. Diante do exposto, as Figuras 2 e 3 representam
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duas subáreas do mapa de NDVI obtido para a bacia do Rio Brilhante nos anos de
2010 e 2014.
Figura 2- Imagem TM/Landsat 5(a) em composição colorida R4G5B3 e mapa temático de NDVI
(b) referente ao ano de 2010.
(a)
(b)
Figura 3- Imagem OLI/Landsat 8 (a) em composição colorida R5G4B3 e mapa temático de NDVI
(b) referente ao ano de 2014.
(a)
(b)
As imagens de NDVI geradas apresentam-se em tons de falsa-cor, o que permite
identificar a resposta espectral dos diferentes tipos de cobertura da superfície
terrestre, como corpos d’água, áreas urbanas, áreas de cultivo, áreas de vegetação
e áreas de solo exposto. Analisando e comparando as os mapas temáticos de 2010
e 2014, verifica-se que houve um aumento significativo nas áreas representadas
pela tonalidade do vermelho, que compreendem valores de NDVI de 0,18 a 1(Figuras 4 e 5). Esses valores estão associados, principalmente, à presença de
solo exposto.
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Figura 4- Mapa do NDVI da bacia hidrográfica do Rio Brilhante – MS para o ano de 2010.
Figura 5- Mapa do NDVI da bacia hidrográfica do Rio Brilhante – MS para o ano de 2014.
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A partir dos resultados obtidos para a bacia do Rio Brilhante foi possível
classificar o NDVI em três categorias. As áreas sem vegetação: nesta categoria o
NDVI possui um valor entre -1 a 0,18 e compreende a superfície de corpos hídricos,
as áreas predominantemente ocupadas como centros urbanos, vilas, povoados e as
áreas de solo exposto em preparo para o cultivo. Os valores intermediários de NDVI
variam entre 0,18 a 0,43 e estão associados a áreas com vegetação esparsa,
representam esta categoria as áreas destinadas a atividades agropecuárias – a
exemplo da criação de animais e do plantio de cana-de-açúcar, que se destaca
como o principal uso desta bacia – em relação às principais atividades
desenvolvidas no interior da bacia, estas ocorrem com grande intensidade na porção
sudoeste da mesma, devido a seu potencial hídrico representado por uma grande
densidade da rede de drenagem. Ainda estão enquadradas nesta categoria as
fitofisionomias típicas do Cerrado, como as formações florestais
savânicas
(Cerradão e veredas) e campestres (Campo Sujo, Campo Limpo e Cerrado
Rupestre).
Os valores máximos de NDVI observados que variam de 0,41 a 1 correspondem
à categoria de vegetação densa, para estes valores enquadram-se as plantações de
cana-de-açúcar (Figura 2 – representada pelo tom laranja da imagem Landsat) com
a estrutura bem desenvolvida, em estágio próximo a colheita. Nesta categoria
incluem-se também as áreas protegidas pelo Código Florestal (Lei nº 12.651 de
2012), como Áreas de Preservação Permanente (APP), Reserva Legal e Unidades
de Conservação. Estes remanescentes florestais são compostos por resquícios da
Floresta Estacional Semidecídua, formada por espécies de médio a grande porte
estrutural, esta fitofisionomia, na maioria das vezes está localizada ao longo das
nascentes, córregos, rios e áreas interfluviais.
4. Considerações finais
As imagens de satélite Landsat obtidas para o ano de 2010 e 2014 indicam
mudanças significativas na paisagem da bacia do Rio Brilhante, sobretudo no
aumento das áreas de cultivo da cana-de-açúcar, atividade que se apresenta
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crescente e intensa, e que pode ser comprovada com o resultado do NDVI
das imagens.
Quanto aos remanescentes florestais, vale ressaltar a importância de
políticas ambientais que sejam empregadas como dispositivos normativos
de uso destas áreas, caso contrário, há uma tendência de diminuição destes
fragmentos em detrimento do crescimento econômico da atividade
sucroalcooleira.
Referências
EMBRAPA – Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária. Precipitação esperada na
Bacia do Rio Brilhante, MS. Dourados, MS, Embrapa/ Embrapa Agropecuária Oeste, 2005.
JACKSON, R. D.; HUETE, A. R. Interpreting vegetation indices. Preventive Veterinary
Medicine, v.11, n.3-4, p.185-200, 1991.
LIRA, V. M; SILVA, B. B; NETO, J. D; AZEVEDO, C. A. V; FRANCO, E. S; Variação
sazonal da
cobertura vegetal em áreas do submédio São Francisco a partir de dados NDVI e
imagens TM- Landsat 5. Enciclopédia Biosfera, Centro Científico Conhecer - Goiânia, v.7,
n.12, 2011.
MORAES, E. C; Fundamentos de sensoriamento remoto. São José dos Campos, 2002.
Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).
MOREIRA, M. A.; SHIMABUKURO, Y. E. Cálculo do índice de vegetação a partir do
sensor
AVHRR. In. Ferreira, N. J. (Coord.). Aplicações Ambientais Brasileiras dos Satélites NOAA e
TIRO-N. São Paulo: Oficina de Textos, 2004. cap. 4, p.79-101.
Agradecimentos
A CAPES (Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior)
pela concessão da bolsa até o presente momento para realização desta
pesquisa de mestrado. A PROPP 2015, pelo recurso disponibilizado a este
trabalho, por meio do Programa de Pós-Graduação em Geografia da
Universidade Federal da Grande Dourados (UFGD).
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