ANAIS DO 11º CONGRESSO FLORESTAL ESTADUAL DO RS E 2º SEMINÁRIO MERCOSUL DA CADEIA MADEIRA
Nova Prata, RS - 24 a 26 de setembro de 2012
MAPEAMENTO E GEOPROCESSAMENTO
TRABALHOS COMPLETOS
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AVALIAÇÃO DA EFICIÊNCIA DOS MODELOS DE CONTRASTE PARA
INTERPRETAÇÃO VISUAL DE IMAGENS TM LANDSAT 5
Daniela Passaia1, Paula Zanatta2
Resumo
Este estudo tem como objetivo, avaliar a eficiência dos modelos de realce de contraste para interpretação visual
de imagens TM Landsat 5. As operações de contraste de imagens testadas foram: linear, raiz quadrada,
quadrado, logaritmo, negativo e equalização de histograma. A partir deste mapeamento pode-se concluir que o
realce de imagens por contraste é de extrema importância, pois enfatiza texturas, realça alvos, além de tornar
detalhes mais nítidos quando se trata de uso e cobertura do solo. Dentre as diferentes operações de contraste
testadas na Bacia Hidrográfica 20, da Região Médio Alto Uruguai, a equalização de histogramas foi a mais
eficiente, pois distinguiu claramente os alvos encontrados na superfície relacionados ao uso e cobertura do
solo, sejam estes florestas, solos agricultáveis, solos expostos, dentre outros, desta forma, tornando-se capaz de
subsidiar a elaboração de propostas de planejamento ambiental e realizar prognoses para a conservação do
patrimônio natural.
Palavras–chave: SPRING, equalização de histogramas, ambiental.
Abstract
EVALUATION THE EFFICIENCY OF MODELS OF CONTRAST FOR VISUAL INTERPRETATION OF
LANDSAT 5 TM IMAGES
This study to have with objective evaluate the efficiency of models of contrast enhancement for visual
interpretation of Landsat 5 TM images. Operations contrast images were tested: linear, square root, square,
logarithmic, negative and histogram equalization. From this mapping we can conclude that the image
enhancement by contrast is extremely important because it emphasizes textures, highlights targets, as well as
details become clearer when it comes to use and land cover. Among the various processes of contrast tested in
Basin 20, of the region Médio Alto Uruguai, the histogram equalization was more efficient because it clearly
distinguished the targets found on the surface related to the use and land cover, whether forests, arable land,
exposed soil, among others, thereby becoming able to support the development of proposals for environmental
planning and conduct prognoses for the conservation of natural heritage.
Keywords: SPRING, histogram equalization, environmental.
INTRODUÇÃO
Atualmente o geoprocessamento, no âmbito tecnológico, proporciona grandes avanços técnicos,
metodológicos e conceituais. Através destes houve a percepção da importância de trabalhar com dados a partir
do seu atributo de localização, onde várias áreas do conhecimento passaram a utilizar essa tecnologia
(SANTOS, 2010). Conforme Camara e Davis (2001), as ferramentas computacionais para geoprocessamento,
chamadas de Sistemas de Informação Geográfica, permitem realizar análises complexas, ao integrar dados de
diversas fontes e ao criar bancos de dados georreferenciados.
Acadêmica do Curso de Graduação em Engenharia Florestal, Universidade Federal de Santa Maria – Centro de Educação Superior Norte
do Rio Grande do Sul, CEP: 98400-000, Frederico Westphalen–RS, [email protected]
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Acadêmica do Curso de Graduação em Engenharia Florestal, Universidade Federal de Santa Maria – Centro de Educação Superior Norte
do Rio Grande do Sul, CEP: 98400-000, Frederico Westphalen–RS
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Os Sistemas de Informações Geográficas se dão através do emprego de softwares, onde um dos mais
utilizados é o software SPRING (Sistema para Processamento de Informações Georreferenciadas),
principalmente pelo fato de ser disponibilizado gratuitamente na internet, o qual foi desenvolvido pelo Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais - INPE. Este sistema, por sua vez, agrega inúmeras vantagens, podendo ser
citadas dentre elas: conjunto de funcionalidades e operações básicas, não necessita de máquinas sofisticadas
para operar, contém sistema de ajuda eficiente que pode ser consultado durante a utilização, suporta grande
volume de dados, administra tanto dados vetoriais quanto matriciais, realiza a integração de dados de
Sensoriamento Remoto em um SIG, dentre outras. O Sensoriamento Remoto e o Geoprocessamento são
fundamentais para armazenar dados do uso da terra ao longo do tempo. Métodos convencionais de
mapeamento de florestas caros e demorados requerem grandes esforços em trabalhos de campo, sendo então
requerida a investigação de novas técnicas e tecnologias de geoprocessamento, que sejam eficientes quanto ao
mapeamento do mosaico florestal, vindo a substituir as técnicas tradicionais (NAVE, 1999).Técnicas de
sensoriamento remoto têm sido consideradas como alternativas na quantificação da biomassa florestal, uma
vez que a radiação eletromagnética refletida pelo dossel da floresta é registrada pelos sensores remotos, sendo
fruto da interação da energia solar refletida, transmitida e absorvida pelos elementos dessa vegetação
(PONZONI e REZENDE, 2004).
De acordo com Marrotta et al. (2006), uma imagem orbital, vista da forma como é adquirida pelo
sensor, tem baixo contraste. Assim, devido a este problema, há a necessidade de se espalhar esses valores em
todo o intervalo disponível para melhorar a interpretação visual, processo este conhecido como realce de
imagens, feito por contraste. O contraste pode ter um impacto visual muito grande ao enfatizar texturas, realçar
alvos, aumentar a variabilidade de uma imagem, além de tornar detalhes mais nítidos e desta forma, mais
visíveis.
Contraste é a medida de diferença de brilho entre as áreas claras e escuras de uma cena, e sua
quantidade é descrita por um histograma. Gonzalez e Woods (2000), explicam que o histograma apresenta uma
estimativa da probabilidade de ocorrência de um determinado nível de cinza, fornecendo uma descrição global
da aparência de uma imagem. Histogramas largos são típicos de cenas com bastante contraste, enquanto
histogramas estreitos são de imagens com menos contraste e que podem aparentar achatadas ou sem graça. Isso
pode ser causado por uma combinação de fatores de luz e sujeito (CAMBRIDGE IN COLOUR, s.d.).
O autor anteriormente citado, afirma que o contraste também pode variar de acordo com a região de
mesma imagem. Se houver diferentes condições de luz e sujeito nela, em condição de neblina ou fumaça,
imagens terão baixo contraste e sob sol forte, por outro lado, imagens terão contraste muito mais alto.
Camara (1996) assegura que a técnica de realce de imagens tem por objetivo melhorar a qualidade
visual da imagem, aumentando a interpretação e a quantidade de informação. Ainda, este autor, diz que na
prática, a técnica de realce de imagem modifica sua escala de cinza, sendo uma operação pontual, em que o
novo valor do ponto depende apenas do valor antigo desse ponto, tendo assim, realizar uma manipulação no
histograma original, distribuindo melhor os níveis de cinza ao longo de sua escala.
Com isso, tem-se como objetivo neste trabalho, avaliar a eficiência dos modelos de realce de contraste
para interpretação visual de imagens TM Landsat 5.
MÉTODO DE ANÁLISE
O presente trabalho foi realizado no Laboratório de Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto que
está vinculado ao Departamento de Engenharia Florestal do Centro de Educação Superior do Norte do Rio
Grande do Sul (CESNORS) da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), localizado na Linha Sete de
Setembro s/n – BR 386 Km 40, no Município de Frederico Westphalen – Rio Grande do Sul.
Utilizou-se o software SPRING 5.1.8, 32 bits e uma imagem do satélite Landsat 5 do sensor TM
(Thematic Mapper) da Banda 1 (banda do azul), com data de passagem de 14/07/1985, entre as Latitudes 27°17’39’’ e - 27°21’7’’ e Longitudes - 53°21’29’’ e - 53°23’19’’. Essa imagem foi obtida a partir da sua
disponibilização gratuita no catálogo on-line Landsat da Divisão de Geração de Imagens do INPE, a qual
posteriormente foi registrada, minimizando erros provenientes de sua formação. Na imagem oriunda do satélite
foram sobrepostas as Bacias Hidrográficas da região. Assim, para o estudo enfatizou-se apenas uma, nomeada
ao longo do trabalho como Bacia Hidrográfica 20, conforme Figura 1.
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Figura 1- Divisão de Bacias Hidrográficas da Região Médio Alto Uruguai (a) com ênfase nos níveis de cinza
(b) da Banda 1 do sensor TM (Landsat 5), da Bacia Hidrográfica 20.
Figure 1 - Division of Watershed Region of Região Médio Alto Uruguai (a) with an emphasis on gray levels
(b) Band 1 sensor TM (Landsat 5), Basin 20.
A Banda 1 do sensor TM, possui comprimentos de onda posicionados entre 0,45 e 0,52 µm, possui
maior penetração em corpos d’água, fornecendo suporte para análises de uso da terra, solo e características da
vegetação. O limite inferior do comprimento de onda é abaixo do pico de transmitância da água clara. O limite
superior é o de absorção por clorofila no azul para a vegetação verde saudável (CAMARA,1996).
No software SPRING, o programa esteve conectado a um banco de dados, para os fins objetivados
neste trabalho. Criou-se um projeto com projeção UTM/Datum – ITRF (WGS84) devidamente compatível com
a imagem do Landsat 5. Do mesmo modo, um modelo de dados “Imagem” foi criado para que as ilustrações
importadas e posteriormente utilizadas nas operações futuras fossem corretamente associadas.
Após as operações citadas acima e a imagem Banda 1 selecionada, iniciou-se a operação realce de
imagem por contraste. O software utilizado disponibiliza equações que realizam o contraste na imagem, são
elas: mínimo/máximo, linear, raiz quadrada, quadrado, logarítmo, negativo e equalização do histograma.
Então, Camara (1996) complementa que, o realce de contraste pode ser feito mapeando as variações dentro do
intervalo de tons de cinza [Vmin – Vmax] da imagem original para a variação máxima do dispositivo de
visualização que, geralmente, é [0, 255]. Vmin e Vmax são os valores de níveis de cinza (NCs) mínimos e
máximos, respectivamente, presentes na imagem original. Cada valor do nível de cinza na imagem original é
mapeado para um novo valor de acordo com uma função de transferência.
Sendo assim, efetuaram-se as operações de realce de imagens na Banda 1, e posteriormente a esta,
realizou-se a edição das imagens no módulo SCARTA, do software, alocando suas coordenadas e demais
elementos externos necessários na carta. Ressalta-se que os tipos de realce por contraste executados na imagem
foram: linear, raiz quadrada, quadrado, logaritmo, negativo e equalização de histograma.
RESULTADOS E DISCUSSÕES
Depois de realizado o processo de realce por contraste na imagem, pode-se verificar melhoria na
qualidade da mesma, perante a percepção do olho humano. Este método está vinculado diretamente com a
interpretação de alvos presentes na superfície, captados pelo sensor, permitindo aumentar a visibilidade e a
identificação de detalhes do uso e cobertura do solo, como a vegetação, solo exposto, agricultura, dentre
outros. Cada tipo de contraste apresenta um histograma que destaca determinada informação vinda da imagem
original. Este descreve a distribuição estatística dos níveis de cinza em termos do número de amostras
("pixels") com cada nível. Em cada histograma está associado o contraste da imagem.
A operação de contraste linear, vista na Figura 2, é a mais simples entre as oferecidas pelo SPRING,
caracterizada pela inclinação da reta, que indica a quantidade de contraste aplicado, e o ponto de intersecção
com o eixo x, que controla a intensidade média da imagem final. O histograma de entrada é igual ao de saída,
porém as barras de saída são mais espaçadas e com valor médio. Uma de suas funcionalidades é capacidade de
se manipular as freqüências e os níveis de cinza. Visualmente, a imagem contrastada teve uma ligeira melhora,
podendo identificar as feições na superfície terrestre antes não vistas, ou seja, diferenciando levemente a
vegetação (cor escura) dos demais alvos.
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Figura 2 - Histograma e imagem após (a) e antes (b) a aplicação do contraste linear no SPRING 5.1.8.
Figure 2 - Histogram and image after (a) and before (b) the application of the linear in contrast SPRING
5.1.8.
No contraste efetuado com a operação raiz quadrada (FIGURA 3), verificou-se mais ênfase nas
regiões escuras da Bacia Hidrográfica 20. Fato este, conferido no histograma, que quanto maior a inclinação na
curva menor são os valores de níveis de cinza. Ao contrário do linear, esta não proporcionou tanta nitidez na
diferença dos alvos, devido a cor uniforme que a imagem contrastada apresentou, contudo pôde-se ainda
perceber alvos como florestas, com cor levemente mais escura, e solos com outros usos com cores mais claras.
Figura 3 - Histograma e imagem após (a) e antes (b) a aplicação do contraste raiz quadrada no SPRING 5.1.8.
Figure 3 - Histogram and image after (a) and before (b) the application of the square root in contrast SPRING
5.1.8.
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Sabe-se que o contraste quadrado é utilizado para aumentar as feições mais claras da superfície, com
maiores níveis de cinza. Depois de realizado o contraste, percebeu-se que a imagem não expôs regiões claras,
escurecendo assim a Bacia Hidrográfica 20, como um todo, conforme visto na Figura 4. Isto deve-se à maior
presença, de modo geral, de fragmentos florestais que são representados por cores mais escuras, diferentemente
de solos com outras atividades como agricultura ou ainda expostos, definidos por cores mais claras.
Figura 4 - Histograma e imagem após (a) e antes (b) a aplicação do contraste quadrado no SPRING 5.1.8.
Figure 4 - Histogram and image after (a) and before (b) the application of the square in contrast SPRING
5.1.8.
A operação logarítmica (FIGURA 5) aumenta o contraste em feições escuras, realçando pequenos
intervalos de níveis de cinza baixos, diferenciando-se assim do mapeamento raiz quadrada. A imagem teve
uniformidade na coloração, com tons mais claros, dificultando a interpretação dos elementos da superfície.
Para esta Bacia da região do Médio Alto Uruguai, este tipo de mapeamento não é eficiente para a
discriminação do uso e cobertura do solo, pois não obtiveram diferenciação entre florestas e demais alvos.
Figura 5 - Histograma e imagem após (a) e antes (b) a aplicação do contraste logaritmo no SPRING 5.1.8.
Figure 5 - Histogram and image after (a) and before (b) the application of the logarithmic in contrast SPRING
5.1.8.
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O contraste negativo possibilita uma função inversa da coloração das feições do terreno, ou seja, as
que possuem baixos valores de níveis de cinza tornam-se altos valores e vice-versa. Torna-se claramente
visível na Figura 6, mais precisamente no histograma, a curva em sentido contrário das demais operações de
contraste. O que antes era denominado de escuro, como a vegetação, nesta encontra-se mais clara, sendo assim,
áreas como agricultura e solo exposto se manifestam na Bacia Hidrográfica 20 de forma mais escura.
Figura 6 - Histograma e imagem após (a) e antes (b) a aplicação do contraste negativo no SPRING 5.1.8.
Figure 6 - Histogram and image after (a) and before (b) the application of the negative in contrast SPRING
5.1.8.
Por fim, a equalização de histograma permite a minimização do contraste em feições muito claras ou
muito escuras, resultando em um histograma aproximadamente uniforme, fazendo uma distribuição
acumulativa da imagem original, de acordo com a Figura 7. Com isso, a imagem contrastada resultante
demonstra o uso e a cobertura do solo de maneira mais eficiente, sendo assim pode ser visto com mais clareza,
no caso da Bacia Hidrográfica 20, alvos como vegetação (cor escura), agricultura e solo exposto (cores claras).
Figura 7 - Histograma e imagem após (a) e antes (b) a aplicação do contraste equalizador de histograma no
SPRING 5.1.8.
Figure 7 - Histogram and image after (a) and before (b) the application of the histogram equalization in
contrast SPRING 5.1.8.
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Na Bacia Hidrográfica 20 foram encontrados alvos que correspondem a superfícies, como: vegetação,
área agrícola, solo exposto e sombra, as quais são comprovadas através de uma imagem de cor verdadeira,
conforme Figura 8. Contudo, cada operação de contraste destacou com mais ou menos eficiência os elementos,
devido a cada um possuir determinadas características já discutidas acima. É importante ressaltar ainda que a
presença de rios sejam eles de ordem primária, secundária ou terciária, não foram detectados pelo fato de a
resolução espacial não ser adequada para captar esse tipo de alvo.
Figura 8 – Imagem de cor verdadeira da Bacia Hidrográfica 20, obtida do sensor TM, das Bandas 1, 2 e 3 do
satélite Landsat 5, com ênfase no Uso e Cobertura do Solo.
Figure 8 - True color image Watershed 20, obtained from the TM sensor, the bands 1, 2 and 3 of the Landsat
5 satellite, with emphasis on the Use and Land Cover.
CONCLUSÃO
Após a análise feita, pode-se concluir que o realce de imagens por contraste é de extrema importância
ao enfatizar texturas, realçar alvos, aumentar a variabilidade de uma imagem, além de tornar detalhes mais
nítidos. Dentre as diferentes operações de contraste testadas na Bacia Hidrográfica 20, da Região Médio Alto
Uruguai, a equalização de histogramas foi a mais eficiente, pois distinguiu claramente os alvos encontrados na
superfície, desta forma, tornando-se capaz de subsidiar a elaboração de propostas de planejamento ambiental,
permitindo assim, identificar e hierarquizar, no território, áreas ou setores prioritários para o desenvolvimento
de atividades de uso e cobertura do solo, bem como realizar prognoses ambientais para a conservação do
patrimônio natural, sejam florestas, solos agricultáveis, água, solo exposto, dentre outros.
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MÉTODO DE ANÁLISE
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AVALIAÇÃO DO USO E COBERTURA DO SOLO POR EDIÇÃO
TEMÁTICA EM DIFERENTES ANOS NAS IMAGENS DE LANDSAT 5
SENSOR TM
Daniela Passaia1, Paula Zanatta2
Resumo
Este estudo objetivou avaliar o uso e cobertura do solo de três imagens do Satélite Landsat 5 em diferentes anos
por edição temática, através do software SPRING 5.1.8. Após efetuada a importação das imagens de 1985, 1996
e 2010, na caixa Modelo de Dados disponível no Menu Arquivo, selecionou-se o categoria Temático e neste
inseriu-se o nome das classes a serem criadas (floresta, solo exposto, área agrícola e área urbana), para depois
confirmá-las e executá-las. Notou-se prevaleceu nos três anos o uso do solo com área agrícola, seguindo de
floresta. Do ano 1985 para o de 1996 as áreas de floresta e de solo exposto tiveram declínio, fato este explicado
pelo aumento nas áreas agrícolas e urbana. De 1996 para 2010 continuou expandindo a cidade, entretanto, as
áreas de solo exposto e florestas ampliaram diferentemente da área urbana. Por fim, a diferença demonstrada
entre os anos de 1996 a 2010, foi a expansão de florestas, áreas urbanas e solo exposto, ao contrário do solo com
uso agrícola. Os mapas gerados de Uso e Cobertura do Solo geram informações imprescindíveis para o
planejamento territorial, pois dão condições para subsidiar a elaboração de propostas ambientais conjuntamente
com prognoses que visem a conservação.
Palavras-chave: SPRING; Mapas; Classes de Uso e Cobertura do Solo.
Abstract
EVALUATION LAND USE AND COVER BY EDITION THEME IN DIFFERENT YEARS THE
PICTURE OF LANDSAT 5 TM SENSOR
This study evaluated the use and land cover three Landsat 5 satellite images in different years for thematic issue,
using the software SPRING 5.1.8. After importing the images made in 1985, 1996 and 2010, box data model
available in the File menu, we selected the theme category and this was part of the name of the classes to be
created (forest, bare soil, agricultural area and urban area), then confirm them and run them. It was noted three
years prevailed in the land use with cropland following forest. From 1985 to 1996 the forest and bare soil were
declining, a fact explained by the increase in agricultural and urban areas. From 1996 to 2010 the city continued
to expand, however, areas of exposed soil and forests expanded unlike the urban area. Finally, the difference
shown between the years 1996 to 2010, was the expansion of forests, urban areas and exposed soil, unlike the
soil with agricultural use. The generated maps of Use and Land Cover generate information essential for
territorial planning, as they give conditions to support the development of environmental proposals together with
prognoses for the conservation.
Keywords: SPRING, Maps, Classes of Use and Land Cover.
Acadêmica do Curso de Graduação em Engenharia Florestal, Universidade Federal de Santa Maria – Centro de Educação Superior Norte do
Rio Grande do Sul, CEP: 98400-000, Frederico Westphalen–RS
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Acadêmica do Curso de Graduação em Engenharia Florestal, Universidade Federal de Santa Maria – Centro de Educação Superior Norte do
Rio Grande do Sul, CEP: 98400-000, Frederico Westphalen–RS, [email protected]
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INTRODUÇÃO
Atualmente o geoprocessamento, no âmbito tecnológico, proporciona grandes avanços técnicos,
metodológicos e conceituais. Através destes houve a percepção da importância de trabalhar com dados a partir
do seu atributo de localização, onde várias áreas do conhecimento passaram a utilizar essa tecnologia (SANTOS,
2010).
Informações concretas e precisas sobre o processo gerencial de propriedades são possíveis atualmente
devido à utilização do Georreferenciamento, que consiste na descrição do imóvel rural em suas características,
limites e confrontações, realizando o levantamento das coordenadas dos vértices definidores dos imóveis rurais,
georreferenciados ao sistema geodésico brasileiro, com precisão posicional fixada pelo (SILVA et al., 2008).
Para tornar as informações adquiridas em campo, disponível em programas computacionais para melhor
orientar a análise e interpretação dos dados utiliza-se a ferramenta compreendida como Geoprocessamento que
compreende as atividades de aquisição, tratamento e análise de dados sobre a Terra. Como qualquer área
tecnológica de ponta, a velocidade de suas inovações demanda, cada vez mais, um aprendizado contínuo para
enfrentar os desafios do mercado de trabalho em constante mutação (UFMG, s.d.).
A tecnologia dos Sistemas de Informação Geográfica (SIG) vem se impondo como uma ferramenta de
rotina para a visualização e análise da informação espacial, sendo usada extensivamente em aplicações como a
cartografia de uso do solo, análise e planejamento de transportes, análise geodemográfica, cartografia de redes de
infraestruturas e em múltiplas aplicações de gestão de recursos naturais (FERREIRA et al.2009).
De acordo com Mendonça (1997), a identificação da ocupação e uso da terra constitui-se em
importantíssimo elemento num estudo ligado à temática ambiental, pois o mais atualizado sobre uma
determinada localidade auxiliará, dentre outros, a identificação e localização dos agentes responsáveis pelas
condições ambientais da área, com o intuito de se propor um planejamento.
O uso de técnicas de Sensoriamento Remoto, aliado ao Geoprocessamento consiste em uma ferramenta
importante para a realização dos estudos ambientais. Os dados adquiridos através do Sensoriamento Remoto
consistem em obter informações de forma rápida e confiável sem manter um contato direto com o objeto
(ROSA, 1996), permitindo assim o levantamento e mapeamento de uso e ocupação da porção do espaço
geográfico.
O mapeamento de uso e cobertura do solo, alcançado através da Edição Vetorial, permite além de
outros fatores, realizar prognoses ambientais para a conservação do patrimônio natural, sejam florestas, solos
agricultáveis, água, solo exposto, dentre outros. A edição temática de dados vetoriais proporciona ainda a
correção de problemas como ausência de conexão de arcos, duplicações, gerações de tabelas, geração de
topologia, inserção de dados alfanuméricos, em imagens de interesse.
Portanto, para o planejamento ambiental é importante entender a dinâmica da paisagem e as
modificações antrópicas, visando à conservação e preservação do ambiente, ou até mesmo estabelecer propostas
para recuperação ambiental, garantindo assim o desenvolvimento sustentável.
Sendo assim, este estudo teve como objetivo avaliar o uso e cobertura do solo de três imagens do
Satélite Landsat 5 em diferentes anos por edição temática.
MATERIAIS E MÉTODOS
O estudo foi realizado em uma Bacia Hidrográfica de aproximadamente 1.780 hectares localizada na
região do Médio Alto Uruguai, mais precisamente no Município de Frederico Westphalen/RS.
Criou-se um banco de dados no software SPRING, seguido da criação de um projeto com projeção
UTM/Datum -> ITRF (WGS84), localizado nas Latitudes -27º 35’ 00’’ e -27º 08’ 00” e Longitudes -53º 45’ 00”
e -53º 10’ 00”. Posteriormente a estes, na categoria imagem, fez-se a importação da imagem registrada do sensor
TM (Thematic Mapper) Landsat 5, com data de passagem de 14/07/1985, 14/09/1996 e 08/11/2010, no formato
TIFF. Essa imagem foi obtida a partir da disponibilização gratuita no catálogo on-line Landsat da Divisão de
Geração de Imagens do INPE. As imagens deram entrada comportando 6 bandas espectrais - azul, verde,
vermelho, infravermelho próximo, infravermelho médio e infravermelho termal - nomeadas como bandas, 2, 3,
4, 5 e 6, respectivamente.
Depois de efetuado este processo, na caixa Modelo de Dados disponível no Menu Arquivo, selecionouse a categoria Temático e neste inseriu-se o nome das classes a serem criadas (floresta, solo exposto, área
agrícola e área urbana), para depois confirmá-las e executá-las. Posteriormente a este procedimento, na opção
Editar selecionou-se o Plano de Informação, e neste por sua vez, com a Categoria definida deu-se um nome ao
novo PI criado. Este PI ficou pronto para ser utilizado na Edição Vetorial.
RESULTADOS E DISCUSSÕES
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Posteriormente ao tratamento e processamento das imagens dos anos de 2010, 1996 e 1985, foi possível
chegar ao Mapa de Uso e Cobertura do Solo na área de estudo ao longo destes anos, verificando a sucessão das
classes no decorrer do tempo, conforme Figuras 1, 2 e 3. Detectaram-se nas mesmas, as seguintes classes: área
de florestas, uso agrícola, solo exposto, área urbana e sombra. É importante salientar que cursos d’água também
estão presentes da superfície desta bacia, entretanto não puderam ser detectados pelo fato de as resoluções
espacial e espectral obtidas nesta imagem não serem adequadas para este tipo de alvo.
Figura 1- Mapa de uso de solo para imagens do ano de 1985.
Figure 1 - Thematic Map of land use for images of 1985.
Figura 2- Mapa Temático de uso de solo para imagens do ano de 1996.
Figure 2 - Thematic Map of land use for images of 1996.
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Figura 3- Mapa Temático de uso de solo para imagens do ano de 2010.
Figure 3 - Thematic Map of land use for images of 2010.
Referiu-se como área urbana a superfície em que estão presentes edificações ou áreas antrópicas
isoladas, as quais nas imagens de cor verdadeira apareceram na cor branca. Já para a área agrícola,
consideraram-se as áreas de cultivos anuais, tendo esta coloração bem diversificada. Enquadraram-se na classe
floresta as formações florestais perenes, as quais obtiveram cor verde escuro nas imagens analisadas. E por fim,
para solo exposto, de coloração marrom, foram considerados áreas sem vegetação.
A partir do mapeamento, notou-se o prevalecimento nos três anos do uso do solo com área agrícola,
seguindo de floresta. A paisagem foi sendo modificada durante este período. Do ano 1985 para o de 1996 as
áreas de floresta e de solo exposto tiveram declínio, fato este explicado pelo aumento nas áreas agrícolas e
urbana. De 1996 para 2010 continuou expandindo a cidade, entretanto, as áreas de solo exposto e florestas
ampliaram diferentemente da área urbana. Por fim, a diferença demonstrada entre os anos de 1996 a 2010, foi a
expansão de florestas, áreas urbanas e solo exposto, ao contrário do solo com uso agrícola. Todas estas
discussões podem ser mais bem visualizadas a partir dos valores da Tabela 1.
Tabela 1 – Área das Classes Temáticas para os anos de 1985, 1996 e 2010.
Table 1 - Area of Thematic Classes for the years 1985, 1996 and 2010.
1985
1996
2010
CLASSES
Km²
Ha
Km²
Ha
Km²
Ha
Floresta
5,318
531,810
5,032
503,261
7,461
746,165
Solo Exposto
1,496
82,630
0,480
48,030
0,534
53,422
Área Urbana
0,068
6,983
0,394
39,485
1,105
110,519
Área Agrícola
10,539
1.053,990
11,773
1177,323
8,480
848,033
Sombra
0,390
39,072
0,130
13,001
0,233
23,344
17,81
1.781
17,81
1.781
17,81
1.781
Total de
classe
cada
No decorrer dos anos de 1985 a 2010, a zona urbana apresentou um aumento de 5,2% em sua dimensão,
pela crescente urbanização e o acelerado crescimento populacional acompanhado pelo desenvolvimento.
Diferentemente desta, o uso agrícola diminui 13%, contudo esse declínio ainda supre a demanda do mercado
consumidor que tende a crescer junto com a população, isto se deve as modernas técnicas agrícolas que tornam
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mais eficientes as áreas de produção. Ainda, esta porcentagem é justificada pela importância dada ao meio
ambiente, sendo esta focada à conservação, preservação e à Legislação Ambiental e Florestal, aumentando assim
as áreas de florestas, que neste estudo demonstrou acréscimo de 11%. Também foi possível identificar áreas de
solo exposto, as quais diminuíram 2% no decorrer dos anos avaliados, fato este explicado pela recuperação das
áreas degradadas e pelo cumprimento das Leis propostas pelo Código Florestal.
CONCLUSÃO
É necessário que a atuação do homem no meio ambiente seja planejada e ações mitigadoras sejam
implementadas, sendo assim, faz-se de grande valia a construção de mapas de uso e cobertura do solo, através da
disponibilização das imagens de satélite e ferramentas de sensoriamento remoto que se portam como fontes de
dados temporais.
Os mapas gerados de titulação Uso e Cobertura do Solo geram informações imprescindíveis para o
planejamento territorial, pois dão condições para subsidiar a elaboração de propostas, permitindo assim,
identificar e hierarquizar, no território, áreas ou setores prioritários para o desenvolvimento de atividades, bem
como realizar prognoses ambientais para a conservação do patrimônio natural, sejam florestas, solos
agricultáveis, água, solo exposto, dentre outros.
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
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ambiental no parque estadual da Serra do Rola Moça / Amanda Alves dos Santos - Belo Horizonte, 2010.
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ocupação da terra com ênfase ao planejamento ambiental: estudo de caso da bacia hidrográfica Campo
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http://tcconline.utp.br/wpcontent/uploads//2011/10/GEORREFERENCIAMENTO-DE-IMOVEIS-RURAIS.pdf.
Acesso em: 22 de abril de 2012.
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MAPEAMENTO E ANÁLISE DO USO E COBERTURA DO SOLO EM
UMA REGIÃO DO MÉDIO ALTO URUGUAI - RS
Noemia Carolina Ribeiro Sodero1, Amanda Grassmann da Silveira2, Fábio Marcelo Breunig3
Resumo
O gerenciamento da paisagem de uma região é fundamental para um planejamento racional de utilização da
terra. Nesse contexto, imagens de satélite podem apresentar uma grande contribuição, considerando a
possibilidade e mapeamentos do uso e cobertura do solo. O objetivo deste trabalho foi mapear e analisar o
uso do solo utilizando técnicas de sensoriamento remoto a fim de verificar as mudanças ocorridas ao longo
do tempo de uma região do Médio Alto Uruguai - RS. O trabalho foi realizado com base em imagens
adquiridas em 1985, 1996 e 2010 pelo satélite Landsat 5 TM. As imagens foram registradas com base na
imagem Geocover. Os mapeamentos foram baseados na interpretação visual e edição manual de polígonos.
Os resultados mostraram que de 1985 a 1996 houve um decréscimo da área florestal e um grande aumento
nos cultivos agrícolas. Já de 1996 a 2010, verificou-se uma recuperação das áreas florestais, fato esse
possivelmente associado a um maior rigor das leis ambientais e ao abandono de áreas agrícolas. Novos
estudos devem ser conduzidos no sentido de validar os resultados obtidos com as imagens Landsat.
Palavras-chave: sensoriamento remoto, imagens de satélite, SIG.
Abstract
Mapping And Analysis Of Land Use And Cover In A Region Of Médio Alto Uruguai – RS
The landscape management of a region is essential for rational land use. In this context, satellite images can
significantly contribute considering the possibility of mapping the land use and cover. The objective of this
study was to map and analyze the land use using remote sensing techniques in order to verify the changes
over time of a region located in the Médio Alto Uruguai - RS, Brazil. The work was based on images
acquired in 1985, 1996 and 2010 by the satellite Landsat 5 TM. The images were geometrically corrected
with Geocover image. Land uses were mapped through visual interpretation and manual polygonal edition.
The results showed that from 1985 to 1996 the forest area decreased and a large increase of crop fields.
Already from 1996 to 2010 the forest areas present a recovery, possibly associated with a more intense
environmental police, and due to the abandonment of agriculture areas. New studies may be conducted to
validate of found with the Landsat images.
Keywords: remote sensing, satellite imagery, GIS.
1
Acadêmica de Engenharia Florestal da Universidade Federal de Santa Maria, campus de Frederico Westphalen:e-mail:
[email protected]
2
Acadêmica de Engenharia Florestal da Universidade Federal de Santa Maria, campus de Frederico Westphalen. e-mail:
[email protected]
3
Dr. em Sensoriamento Remoto, Professor do Departamento de Engenharia Florestal da Universidade Federal de Santa Maria, campus
de Frederico Westphalen: e-mail: [email protected]
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INTRODUÇÃO
A realização do mapeamento de uso e ocupação do solo em uma determinada região vem se
tornando uma ferramenta de interesse essencial para o conhecimento da forma de organização do ambiente,
este que está cada vez mais alterado pelo homem e pelo desenvolvimento tecnológico. O entendimento deste
tema é indispensável no estudo dos fenômenos de erosão, desertificação, inundação e ainda assoreamentos de
cursos d’água, tornando-se de grande importância, na medida em que os efeitos de seu mau uso causam
deterioração no meio ambiente, ou até mesmo extinção de um determinado Ecossistema (ROSA, 1990). É
preciso atualizações constantes nos registros de uso e ocupação dos solos, possibilitando uma análise das suas
tendências, com o objetivo de fornecer subsídios para planejamento regional e municipal.
O gerenciamento da paisagem de uma região é fundamental para um planejamento racional de
utilização da terra, sendo o Sensoriamento Remoto uma importante ferramenta no monitoramento da
paisagem (ASSAD, 1998). De acordo com Rosa et al. (1996), as utilizações de técnicas de sensoriamento
remoto aliadas ao geoprocessamento formam um instrumento importante para estudos ambientais. Os dados
adquiridos desta forma se destacam por sua forma rápida e confiável, e por não terem um contato direto com
o objeto, permitindo assim o levantamento e mapeamento do uso e ocupação das porções do espaço
geográfico. A utilização de abordagens automatizadas adquire maior importância à medida que o problema a
ser analisado apresenta-se em grandes dimensões, complexidade e com custos para operacionalização em
campo sejam bastante elevados (PESSOA et al., 1997).
Para o mapeamento do uso dos solos a um baixo custo no Brasil, existem imagens de satélites que
estão disponíveis gratuitamente, como as imagens do satélite Landsat/TM 5, sendo possível seu acesso no
sítio do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). O acervo de imagens do Landsat/TM 5 constitui
um banco de dados único, com inicio em 1985, que deve ser explorado para conhecer a dinâmica do uso e
cobertura do solo em todo país. Além disso, destaca-se ainda a disponibilidade de aplicativos gratuitos como
o SPRING (CÂMARA et al., 1996). Esse aplicativo é amplamente utilizado para manipulação de mapas
temáticos, como o de uso dos solos. Suas extensões possibilitam a elaborar e processar mapas temáticos. Os
mapas devem ser entendidos como um meio de comunicação e uma fonte de conhecimento sobre
determinada realidade. Eles fornecem uma visão geográfica da distribuição e das relações espaciais,
auxiliando às tomadas de decisões.
O presente trabalho tem como objetivo o mapeamento e análise do uso e cobertura do solo em uma
pequena região do Médio Alto Uruguai-RS utilizando técnicas de sensoriamento remoto, com finalidade de
verificar as mudanças ocorridas no ambiente entre 1985 e 2010.
MATERIAIS E MÉTODOS
A área de estudo esta localizada entre os municípios de Frederico Westphalen e Ametista do Sul, na
região do Alto Médio Uruguai, estando compreendida entre as coordenadas geográficas 27° 18’ e 27° 22’ de
latitude Sul e 53° 12’e 53° 20’ de longitude Oeste. Esta área de 4.089,0 ha situa-se nas margens do Rio da
Várzea, este que é afluente do Rio Uruguai e um dos maiores rios da região. De acordo com a classificação
de Köppen, o clima da região é do tipo Cfa – temperado chuvoso, com precipitação média anual elevada,
geralmente entre 1.800 e 2.100 mm, bem distribuída ao longo do ano e subtropical do ponto de vista térmico.
As imagens foram obtidas pelo satélite LANDSAT/TM 5, referentes aos anos de 1985, 1996 e 2010
e capturados do site do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). O intervalo de tempo entre as
imagens foi adotado para tornar possível a comparação das mudanças gradativas que ocorreram na área com
o passar do tempo, podendo ser feita a quantificação dos efeitos gerados na mesma (aproximadamente 11
anos)
As imagens foram registradas com base na imagem ortorretificada Geocover 2000, com um erro
médio quadrático inferior a um (RMS < 1). Os processamentos e análises foram realizadas através do
aplicativo SPRING. Devido a necessidade de melhorar a qualidade visual da imagem foram aplicadas
operações de contraste linear nas três bandas do visível e nas do infravermelho próximo e de ondas curtas. A
partir dessas imagens, foram elaboradas composições coloridas. Essas composições foram utilizadas para o
mapeamento do uso e cobertura do solo.
Na sequencia foi definida a chave de identificação, ou seja, a determinação dos elementos que
permitam a identificação do tipo de utilização da terra a partir das imagens de satélite, através da
interpretação visual. Foram considerados aspectos como textura e tonalidade fotográfica para associar cada
área a sua classe. No total, foram mapeadas seis classes de uso e cobertura do solo: Água - associada a cor
azul, Áreas Agrícolas - associadas a cor amarelo escuro, Áreas Florestais - associadas a cor verde, Palha associada a cor marrom, Solos Expostos - associados a cor bege e Sombra - associação a cor preta (áreas
escuras na imagem onde não era possível a visualização).
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A partir da chave foi feita a interpretação visual e edição manual dos polígonos de floresta. Os dados
de cada classe forma tabulados e analisados com auxilio de gráficos. A elaboração final dos mapas foi
produzida na extensão do SCARTA 5.1.8.
RESULTADOS E DISCUSSÃO
Os resultados do mapeamento de uso e cobertura do solo para os anos de 1985 (Figura 1), 1996
(Figura 2) e 2010 (Figura 3). No ano de 1985 (Figura 1) pode se ressaltar que o ambiente possuía em sua
maior parte o solo coberto por florestas. Esse fato pode estar relacionado à existência de poucos moradores
nas cidades vizinhas, gerando assim um processo de ocupação antrópica mais lento do ambiente. O Rio da
Várzea encontrava-se protegido pela vegetação em quase sua totalidade, porém é possível verificar pela
imagem que a agricultura já estava em expansão, pois foi encontrada uma quantidade significativa de
fragmentos agrícolas e indicativos de palha seca em algumas regiões da área, até mesmo nas proximidades do
rio.
Figura 1. Mapa com diferentes usos de solo para a imagem de 1985.
Figure 1. Map with different land uses for the image of 1985.
Na representação de 1996 (Figura 2), passados 11 anos da primeira imagem da região, é possível
perceber uma mudança clara no ambiente, o que antes era ocupado em sua maior parte por florestas deu
espaço agora para as culturas agrícolas, e aumento na quantidade de palha. O Rio da Várzea perdeu muita
vegetação que o protegia, isto evidencia o risco de sua diversidade ecológica e a qualidade de sua água. Pode
perceber que alguns reservatórios de água desapareceram de uma imagem a outra, isso pode ser explicado
por serem rios temporários (intermitentes) e a limitações associadas às resoluções das imagens utilizadas.
Com o aumento do plantio agrícola houve aumento também da exposição do solo, um fato que implica em
maior vulnerabilidade à erosão, enchentes e perda de diversidade.
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Figura 2. Mapa com diferentes usos de solo para a imagem de 1996.
Figure 2. Map with different land uses for the image of 1996.
Porém no ano de 2010, Figura 3, percebemos que são tomadas novas medidas referentes ao mau uso
do solo da área, sendo possível verificar uma recuperação da área florestal. Em 2010 houve um crescimento
da área florestal, onde ela novamente passa a ocupar a maior parte da região estudada, isto está associado ao
maior rigor relacionado às leis ambientais e ao abandono de áreas agrícolas que não permitem ouso
mecanizado.
Percebe-se que ao longo do rio a vegetação foi em boa parte recuperada, por se tratarem de Áreas de
Proteção Permanente. É visível que os solos expostos tiveram uma significativa diminuição, constatando a
importância da cobertura do solo para uma região. Na área existe ainda uma grande ocupação pela
agricultura.
Uma síntese da dinâmica do uso e cobertura do solo na área estudada pode ser visualizada na Tabela
1. Em 1985 a área florestal ocupava maior parte da bacia hidrográfica do Rio da Várzea e a vegetação tinha
uma área de 33,45 km². A área de solo exposto era ocupada por 0,18 km². Área com água, 0,80 km². A área
de cultura agrícola era de 5,71 km². Área com palha (vegetação seca), com 0,37 km². Isto se explica talvez,
porque as cidades incluídas, Frederico Westphalen e Ametista do Sul possuíam poucos habitantes, e a
vegetação estava quase intacta, fato este devido à agricultura ainda estar em expansão. Já no ano de 1996, o
desconhecimento das leis ambientais, a falta de fiscalização e o uso intensivo do solo em práticas agrícolas,
aliados ao crescimento da população na região, fizeram com que as áreas florestais diminuíssem, passando
para 16,23 km². Enquanto que as áreas agrícolas de 5,71 km² aumentaram para 21,36 km². A área com água
também diminuiu para 0,76 km².
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Figura 3. Mapa com diferentes usos de solo para a imagem de 2010.
Figure 3. Map with different land uses for the image of 2010.
Tabela 1 - Distribuição de uso e ocupação do solo nos anos de 1985, 1996 e 2010.
Table 1. Distribution of land use and cover in the years 1985.1996 and 2010.
1985
1996
2010
Classes
Área
Porcentagem
Porcentagem
Área
Área (km²)
(km²)
(%)
(%)
(km²)
Áreas Florestais 33,45
81,80
16,23
39,68
21,53
Solos Expostos 0,18
0,45
0,57
1,40
0,17
Palha
0,37
0,91
1,99
4,87
0,79
Água
0,80
1,96
0,76
1,86
0,73
Áreas Agrícolas 5,71
13,97
21,36
52,25
17,60
Sombra
0,37
0,91
0,02
0,04
0,08
40,89
100
40,89
100
40,89
TOTAL
Porcentagem
(%)
52,67
0,41
1,93
1,77
43,04
0,20
100
Observa-se que devido ao aumento das áreas agrícolas (plantios e pastagens) e dos solos expostos e
consequente diminuição das áreas florestais, pode ter acarretado na redução de focos de água na área ou
também por se tratar de rios temporários. Analisando a ocorrência de vegetação nas Áreas de Preservação
Permanente (APP) associadas ao rio, pode-se ver que a mata ciliar foi substituída por áreas agrícolas e
pastagem, o que pode ter levado ao assoreamento de algumas partes do rio da Várzea, diminuindo a água. A
retirada da cobertura vegetal e a impermeabilização do solo alteram o comportamento do ciclo hidrológico,
seja através da diminuição da infiltração ou da evapotranspiração. Este desequilíbrio no ciclo da água faz
diminuir a disponibilidade hídrica na época de seca. A situação da área em estudo no ano de 2010 foi que as
áreas florestais de 16,23 km² passaram para 21,53 km². Á área de solo exposto diminuiu para 0,17 km², bem
como a de palha também, passando de 1,99 km² para 0,79 km². Áreas Agrícolas passaram de 21,36 km² para
17,60 km². As áreas com água, embora tenha diminuído, foi em uma escala menor em comparação aos anos
de 1985 para 1996. Esta passou de 0,76km² para 0,73 km². Com o aumento das áreas de floresta, juntamente
com as áreas de preservação permanente (APP), nota-se que as áreas onde rios, açudes e lagos encontram-se
mais estáveis. No gráfico apresentado pela Figura 4, podemos observar a proporção das mudanças ocorridas
na área.
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Figura 4. Dados da distribuição do uso do solo nos anos de 1985, 1996 e 2010.
Figure 4. Distribution of land use data in the years of 1985, 1996 and 2010.
Analisando o gráfico (Figura 4) é possível perceber as mudanças na área ocorridas em cada um dos
anos (1985, 1996, 2010), e a diferença proporcional entre eles. Em 1985 a área era ocupada por mais de 80%
de Florestas, somente 13% de área agrícola, pequena porção de água e a quantidade de palha e solos expostos
foram inexpressivos (menos de 1%). No ano de 1996 o percentual da ocupação da cultura agrícola passou
para mais de 50%, enquanto a floresta decresce para aproximadamente 40%, ou seja, praticamente metade da
área que ocupava em 1985, além que houve aumento proporcinal nas áreas ocupadas por palha e solo
exposto, próximos a 5% e 2%, respectivamente, e pequena diminuição na porcentagem de água. A
representação de 2010 mostra que houve um aumento de mais de 13% na vegetação, a ocupação agricola
passou para 43% e as outras classes tiveram pequenos decrescimos.
CONCLUSÕES
As principais modificações na região ocorreram nos anos de 1985 a 1996 devido a grande
degradação da área vegetada existente. No mapeamento de 2010 verificou-se um aumento da cobertura
florestal e pode-se perceber que vem sendo tomadas medidas para a recuperação de áreas potencialmente
degradadas, além de um maior cumprimento e fiscalização da legislação ambiental. Devido aos resultados,
foi possível identificar as regiões suscetíveis à degradação, possibilitando estudos futuros de medidas de
intervenções o para correção do incorreto manejo desta área.
Em suma, verificou-se uma diminuição das áreas florestais de 1985 para 1996 e uma recuperação da
cobertura florestal de 1996 para 2010. Entretanto, novos estudos devem ser conduzidos no sentido de validar
os resultados obtidos.
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CÂMARA, G.; SOUZA, R. C. M.; FREITAS, U. M.; GARRIDO, J. Spring: Integrating remote sensing
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Uberlândia, Edição dos autores. 1996.
Software Spring 5.1.8. Brasília: INPE, 2011. Disponível em: http://www.spring.org.br/. Acesso em: abril de
2012.
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MAPEAMENTO MULTITEMPORAL DO USO E OCUPAÇÃO DO SOLO
DA MICROBACIA DO LAJEADO CHIQUINHA – FREDERICO
WESTPHALEN – RS
Ana Paula Jung1, Ludmilla Júlia Basso1, Fabio Marcelo Breunig2
Resumo
Através do mapeamento do uso e ocupação do solo de uma bacia hidrográfica é possível fazer a comparação do
estado da superfície em diferentes épocas. Portanto, este trabalho teve por objetivo realizar o mapeamento e a
quantificação do uso e ocupação do solo da microbacia hidrográfica do Lajeado Chiquinha, localizada no
município de Frederico Westphalen, RS, utilizando imagens dos anos de 1985 e 2010. Os mapas foram
elaborados através da interpretação e edição manual. Foram criadas seis classes temáticas: floresta, agricultura,
solo, água, resteva e áreas urbanas. A comparação temporal e espacial foi realizada a partir da quantificação das
classes, geração de mapas e gráficos. Através do estudo pôde-se observar que as áreas de florestas existentes
sofreram uma diminuição (aproximadamente 9%) e foram substituídas principalmente por áreas de agricultura.
As áreas de solo exposto diminuíram enquanto que as áreas de resteva e urbana apresentaram uma expansão. Os
resultados ressaltaram a importância de um planejamento para aliar a produção agrícola com a preservação das
florestas e do meio ambiente como um todo.
Palavra- chave: mapeamento, bacia hidrográfica, engenharia florestal, sensoriamento remoto, SIG.
Abstract
MULTITEMPORAL MAPPING OF THE LAND USE AND COVER IN THE LAJEADO CHIQUINHA
WATERSHED - FREDERICO WESTPHALEN – RS
By mapping the land use and cover of a watershed time comparisons are enabled. Therefore, this work aimed
mapping and quantify the land use and cover of the watershed of river Chiquinha, located in the municipality of
the Frederico Westphalen, RS, Brazil, using images from the years 1985 and 2010. The maps were created by
the image interpretation and manual edition. Were created six thematic classes: forest, agriculture, soil, water,
stubble and urban area. The temporal and spatial comparison was performed by the quantification of each cover
class, elaboration of maps and graphs. Through this study we could notice that the forest areas coverage
decreased (approximately 9%) and was replaced manly by agricultural areas. The bare soil also decreased, whilst
stubble and urban areas presented a expansion. The results highlight the importance of planning in order to
combine the agricultural production with the preservation of forests areas and the environment as a whole.
Keywords: mapping, watershed, forest engineering, remote sensing, GIS.
INTRODUÇÃO
Atualmente, as bacias hidrográficas são uma importante ferramenta de gestão e planejamento sóciopolítico-econômico e, principalmente, ambiental de uma região. A bacia hidrográfica é utilizada como unidade
territorial de análise, planejamento e gerenciamento mais eficaz para caracterizar os recursos hídricos, minimizar
Acadêmicas do curso de Engenharia Florestal, Universidade Federal de Santa Maria – UFSM/CESNORS, Linha Sete de Setembro s/n, BR
386, Km 40, 98400-000 – Frederico Westphalen, RS, Brasil. ([email protected]); ([email protected])
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Professor Doutor do Departamento de Engenharia Florestal, Universidade Federal de Santa Maria – UFSM/CESNORS, Linha Sete de
Setembro s/n, BR 386, Km 40, 98400-000 – Frederico Westphalen, RS, Brasil. ([email protected])
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os impactos e recuperar os transtornos ambientais tais como poluição de afluentes de rio ou diminuição da mata
ciliar (SANTOS; SANTOS, 2010). Porém, ainda não é possível sentir na prática o uso da gestão de bacias
hidrográficas por parte das autoridades e governantes no planejamento do uso dos recursos hídricos nos
municípios da região. Isso se torna um problema preocupante do ponto de vista dos recursos naturais,
considerando serem limitados em quantidade e qualidade, aliado ao uso desordenado destes por parte da
população. Ao longo do tempo o homem vem se utilizando dos recursos hídricos sem a preocupação de ver
nestes um bem finito (NASCIMENTO; VILLAÇA, 2008).
Problemas ambientais relacionados à disponibilidade de recursos hídricos estão fortemente
evidenciados na região do Médio Alto Uruguai através da diminuição acentuada das águas dos rios em períodos
de estiagem, enchentes em períodos chuvosos. Ainda, destaca-se a poluição dos rios devido a algumas atividades
agrícolas praticadas na região. Estes problemas ambientais estão estritamente interligados à diminuição das áreas
de floresta na região.
Através do mapeamento do uso e ocupação do solo de uma bacia ou microbacia hidrográfica é possível
se obter informações dos impactos das atividades humanas sobre os recursos naturais da região, podendo-se
fazer a comparação do estado da superfície em diferentes épocas. A análise do uso e ocupação do solo, mediante
informações de Sensoriamento Remoto, constitui uma técnica de grande utilidade ao planejamento e
administração da ocupação ordenada e racional do meio físico, além de possibilitar avaliar e monitorar a
preservação de áreas de vegetação natural (SILVA; VIEIRA, 2007).
Talvez o principal fator que dificulte a aplicação prática do gerenciamento das bacias hidrográficas de
uma determinada região, seja a falta de informações e estudos referentes a estas áreas, de forma a caracterizá-las
qualitativa e quantitativamente. Neste contexto, um mapeamento que demonstre a variação do uso e ocupação do
solo de uma região ao longo do tempo seria uma ótima ferramenta para subsidiar a tomada de decisões no
gerenciamento dos recursos naturais.
Diante do que foi mencionado, pode-se perceber que é de suma importância agrupar informações dessa
natureza, de maneira que os resultados venham a contribuir para um melhor planejamento e gestão dos recursos
naturais da microbacia hidrográfica. Deste modo, utilizando técnicas de sensoriamento remoto e sistemas de
informações geográficas (SIG), este trabalho teve por objetivo realizar o mapeamento e a quantificação do uso e
ocupação do solo da Microbacia Hidrográfica do Lajeado Chiquinha, no município de Frederico Westphalen,
RS, realizando a análise temporal e espacial de imagens do satélite Landsat 5 TM para os anos de 1985 e 2010.
MATERIAL E MÉTODOS
A área estudada, microbacia do Lajeado Chiquinha, localiza-se na região do Médio Alto Uruguai,
situada ao norte do estado do Rio Grande do Sul, no município de Frederico Westphalen, e faz parte da sub-bacia
do Rio da Várzea, pertencente à Bacia Hidrográfica do Rio Uruguai (Figura 1). A microbacia encontra-se sob
coordenadas geográficas entre 27º19’5” e 27º22’57” de latitude sul e 53º24’43” e 53º18’12” de longitude oeste,
possui área de aproximadamente 79,714 km². O município de Frederico Westphalen possui relevo de patamares
estruturais, com topografia suavemente ondulada e altitudes que variam de 300 a 600 metros (GIOVENARDI et
al., 2008).
Figura 1− Localização da área de estudo. Fonte: Adaptado de Meyer (2008).
Figure 1− Localization of the study area. Source: Adapted from Meyer (2008).
A região do Médio Alto Uruguai pertence ao Bioma Mata Atlântica e apresenta cobertura florestal do
tipo Floresta Estacional Decidual (KLEIN, 1983). Na microbacia do Lajeado Chiquinha os cursos d’água
escoam no sentido Oeste – Norte, a nascente principal do Lajeado está localizada na zona urbana de Frederico
Westphalen e a sua foz no Rio da Várzea.
Para realizar o mapeamento multitemporal do uso e ocupação do solo da microbacia do Lajeado
Chiquinha foi utilizado um banco de dados pré-existente no laboratório de Geoprocessamento e Sensoriamento
Remoto (LGSR) da Universidade Federal de Santa Maria (UFSM), do Campus de Frederico Westphalen (Centro
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de Ensino Superior do Norte do RS – CESNORS), que continham imagens dos anos de 1985 e 2010, capturadas
pelo satélite Landsat 5 TM com data de passagem em 14 de julho de 1985 e 8 de novembro de 2010. Estas
imagens foram obtidas através do site do INPE. As imagens contidas no banco de dados foram registradas
utilizando em relação à base Geocover 2000, com um erro médio quadrático inferior a um.
O software computacional utilizado para a entrada, processamento e análise dos dados foi o SPRING,
versão 5.1.8. Já a geração de layout dos mapas foi efetuada no módulo Scarta do Spring. O primeiro
procedimento realizado neste programa foi o realce de contraste (ajuste linear), com o objetivo de melhorar a
qualidade das imagens e facilitar a interpretação dos alvos.
O sensor TM do satélite Landsat fornece dados em 7 bandas espectrais. Porém, para realizar as
composições sintéticas coloridas verdadeiras das imagens de 1985 e 2010, foram utilizados apenas três bandas –
TM1, TM2 e TM3 –, correspondentes às faixas espectrais do visível, e com resolução espacial de 30 metros. Foi
efetuado o recorte do plano de informação da imagem da região do Médio Alto Uruguai para se trabalhar
somente com a microbacia do Lajeado Chiquinha.
O mapeamento das imagens foi realizado através da ferramenta edição vetorial e para tal criaram-se
classes temáticas para associá-las às de uso e ocupação do solo, sendo elas definidas como: Floresta, Agricultura,
Solo, Urbana, Resteva, Água e Sombra. Para classificar os pixels das imagens utilizou-se o seguinte método:
 Área de agricultura: regiões da imagem que possuíam tonalidades em verde claro, ausentes de outras
colorações na mesma área;
 Área urbana: regiões da imagem onde se apresentavam padrões de coloração cinza, azul e branca. Essas
regiões se caracterizam por serem possuidoras de grande brilho e grande heterogeneidade de textura e
coloração se comparadas com as demais áreas;
 Solo: regiões nas quais a coloração possuía tonalidades marrons, sendo características da presença de
solo exposto na área;
 Florestas: regiões na imagem com a presença de coloração verde escura, sendo áreas homogêneas em
relação à coloração e textura, as quais não apresentavam outras tonalidades de cor.
 Resteva: regiões da imagem possuidoras de coloração amarela beirando o branco, possuindo também
grande brilho na imagem.
Após a interpretação visual da imagem e vetorização das classes de uso e ocupação do solo, foi realizada
a comparação temporal e espacial das imagens da microbacia, através da geração de mapas e gráficos.
RESULTADOS E DISCUSSÕES
A partir da edição das classes definidas foi possível gerar os mapas de uso e ocupação do solo da
microbacia do Lajeado Chiquinha para os anos de 1985 e 2010. A Figura 2 apresenta o mapa de uso e ocupação
do solo no ano de 1985 e a Figura 3 mostra o uso e ocupação do solo no ano de 2010.
Ao comparar visualmente os mapas, é possível verificar que ao longo do tempo houve diminuição dos
fragmentos florestais na porção norte e noroeste da área de estudo. Em contrapartida, pode-se observar que
ocorreu um aumento significativo dos fragmentos florestais nas demais regiões da microbacia, contrariando a
tendência de desmatamento praticada na região do Médio Alto Uruguai, que ocorre de modo geral.
Ao estudar a fundo a microbacia através de cartas topográficas, nota-se que nas regiões onde os
fragmentos florestais cresceram, competem a áreas de encosta com alto grau de declividade. Locais que
apresentam encostas muito íngremes impossibilitam a prática agrícola mecanizada (TRENTIN et al., 2005),
sendo assim abandonadas. Este fato explica parcialmente a maior quantidade de floresta em 2010 nestes locais.
Apesar disso, a microbacia do Lajeando Chiquinha demonstra intensa utilização agrícola, representadas pelas
áreas em verde claro na imagem, pertencente à classe Agricultura.
Em relação à classe Urbana, com o aumento de sua área do ano de 1985 a 2010, simultaneamente
ocorreu à diminuição em número e dimensão dos pequenos fragmentos da classe Floresta presentes neste meio.
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Figura 2 − Mapa do Uso e Ocupação do Solo da microbacia do Lajeado Chiquinha para o ano de 1985.
Figure 2 − Map of the land use and cover of the watershed of river Chiquinha, for 1985.
Figura 3 − Mapa do uso e ocupação do solo da microbacia do Lajeado Chiquinha para o ano de 2010.
Figure 3 − Map of the land use and cover of the watershed of river Chiquinha, for 2010.
No mapa de uso e ocupação do solo da imagem de 1985 é notável uma porção de área classificada como
“Solo”, ao nordeste do mapa. No entanto, esta mesma área quando visualizada pelo mapa de 2010 é classificada
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como “Resteva”. Uma explicação plausível para isso estaria no fato de que a imagem de 1985 foi capturada pelo
satélite em meados de julho, época de entressafra, onde as áreas foram recém colhidas ou plantadas, expondo
mais o solo e produzindo uma coloração marrom no pixel. Já a imagem de 2010 foi obtida no mês de novembro,
época em que se observa na região resíduos da resteva de culturas de inverno como o trigo, após a sua colheita,
que apresenta nesse período coloração amarelada. No período entre 1985 a 2010 houve uma mudança do método
de cultivo convencional para o cultivo mínimo e/ou plantio direto. Assim, a quantidade de resteva tende a
aumentar.
Na Figura 4 pode-se visualizar a distribuição percentual das classes mapeadas conforme o uso e
ocupação do solo referente aos anos de 1985 e 2010. Conforme a Figura 4, pode-se ter uma referência gráfica e
numérica do percentual ocupado pelas diferentes classes em ambas as épocas avaliadas. A classe agricultura foi a
que deteve a maior parte da área da microbacia hidrográfica em estudo no ano de 2010, apresentando um
percentual de 59,5% do total. Em segundo lugar aparece a classe floresta com 27,2%. Em seguida destacam-se a
classe urbana com 6,6%; solo com 3,5% e resteva com 3%. As classes Água e Sombra não foram observadas nas
imagens estudadas.
Ainda analisando o gráfico é possível observar que, em geral, as áreas de floresta diminuíram cerca de
9,42% de 1985 para 2010, dando espaço aos diversos cultivos agrícolas praticados na região, representados pelas
classes “Agricultura”, “Solo” e “Resteva”. A classe agricultura apresentou um acréscimo de 5,45% do ano de
1985 até 2010, assim como as classes solo e resteva, que obtiveram pequeno acréscimo de 0,95% e 2,31%,
respectivamente.
Figura 4 − Distribuição das classes de uso e ocupação do solo para os anos de 1985 e 2010.
Figure 4 − Distribution of the classes of land use and cover for the years of 1985 and 2010.
Fica evidente nessa figura que a floresta deu lugar às áreas agrícolas, o que pode incorrer em aumento
dos problemas ambientais. Esse resultado é bastante interessante quando analisado no contexto de outras bacias
hidrográficas que contorna a área de estudo. De forma contrária aos resultados encontrados, outras áreas têm
apresentado um aumento da cobertura florestal de 1985 para 2010. Assim, verifica-se que estudos devem sempre
ser conduzidos ao nível local (bacias hidrográficas). Além disso, essa grande variabilidade coloca-se como um
desafio para os órgãos de gestão.
A classe urbana também obteve um pequeno aumento, cerca de 0,7% de 1985 para 2010, conforme o
gráfico da Figura 4. O município de Frederico Westphalen no ano de 1985 possuía, em média, uma população de
27.434 habitantes (FAMURS, 2012). Já o Censo realizado no ano de 2010 mostra que a população cresceu para
28.805 habitantes (IBGE, 2012). Portanto, a área ocupada pela classe urbana aumentou do ano de 1985 para
2010, expandindo-se para dentro das áreas representadas pela classe Agricultura.
Na região do Médio e Alto Uruguai existem importantes remanescentes da Mata Atlântica. Porém, estão
em processo de desmatamento, principalmente em florestas ripárias. Outros problemas ambientais são
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verificados na região tais como: atividade agrícola sem utilização de práticas de conservação dos solos; uso
indiscriminado de agrotóxicos; e descarga de dejetos de aves e suínos nos cursos d’água (FEPAM, 2012).
Portanto, análises como esta realizada sobre a microbacia do Lajeado Chiquinha são de fundamental importância
para se tomar decisões em relação às atividades praticadas na região, principalmente sobre as mais impactantes e
poluidoras do meio ambiente.
CONCLUSÕES
O mapeamento de uso e ocupação do solo é um importante aliado para as políticas públicas e para a
população em geral, pois auxiliam na visualização da situação da cobertura do solo da região em estudo e
permitem a tomada de decisões para um melhor planejamento do uso do solo e conservação do ambiente.
Na microbacia do Lajeado Chiquinha, as áreas de floresta diminuíram cerca de 9%, o que de certa
forma serve de alerta para a situação da cobertura vegetal em toda a região do Médio Alto Uruguai do norte do
Rio Grande do Sul, pois os remanescentes de floresta ali existente devem ser preservados por pertencer ao
Bioma Mata Atlântica, o qual já foi altamente destruído.
Os fragmentos de floresta cresceram entre os anos de 1985 e 2010 nos locais que possuíam grande
declividade, pois se tratavam de áreas impróprias para o cultivo agrícola mecanizado. Contudo, a microbacia do
Lajeando Chiquinha demonstra intensa utilização agrícola e, de modo geral, as áreas de floresta foram reduzidas
ao longo do tempo. Novos estudos devem ser realizados tendo por base imagens de melhor resolução espacial
para validar os resultados obtidos.
Análises realizadas com o auxílio do geoprocessamento que visem obter dados sobre a situação das
diversas regiões do estado são de suma importância, e devem ser elaborados de modo que seja possível conhecer
as realidades existentes e para que se possam tomar decisões objetivando um melhor aproveitamento das áreas
destinadas à produção e aliá-las à preservação do ambiente.
REFERÊNCIAS
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<http://www.portalmunicipal.org.br/entidades/famurs/demografia/mu_dem_pop_total.asp?iIdEnt=5523&iIdMun
=100143160>. Acesso em: 07/06/2012.
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Hidrográfica do Uruguai. Disponível em: <http://www.fepam.rs.gov.br/qualidade/uruguai.asp>. Acesso em:
07/06/2012.
INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA (IBGE). Dados do Censo 2010: Rio Grande
do Sul. 2012. Disponível em: <http://www.censo2010.ibge.gov.br/dados_divulgados/index.php?uf=43>. Acesso
em: 07/06/2012.
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CONGRESSO NACIONAL DE BOTÂNICA, 1983, Porto Alegre. Anais do... Porto Alegre, 1983, p. 73-110.
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represa de Ibirité-MG utilizando imagens de alta resolução. In: XV SIMPÓSIO BRASILEIRO DE
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MEYER, E. A. Estrutura do estrato regenerante e impacto do corte seletivo de árvores sobre a
regeneração natural em uma Floresta Estacional Decidual. Santa Maria – RS, 2008. Disponível em:
<http://www.ipef.br/servicos/teses/arquivos/meyer,ea.pdf>. Acesso em: 07/06/2012.
NASCIMENTO, W. M.; VILLAÇA, M. G. Bacias Hidrográficas: Planejamento e Gerenciamento. Revista
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TECNOLÓGICA, 2., João Pessoa, 2007. Anais do... João Pessoa, 2007, p.1-9.
TRENTIN, G. et al. Utilização de imagem CBERS –2 na análise do uso da terra no município de Severiano de
Almeida/RS. Universidade Federal de Santa Maria – UFSM. In: XII SIMPÓSIO BRASILEIRO DE
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UTILIZAÇÃO DE GEOTECNOLOGIAS NA VARIAÇÃO TEMPORAL DA
COBERTURA DO SOLO NO PARQUE MUNICIPAL ARCÂNGELO
BUSATTO
Lílian Gonçalves Mariano1, Eliara Marin Piazza2.
Resumo
O estudo do uso e ocupação do solo permite monitorar ecossistemas em diversas escalas, e com especial atenção
para as áreas florestais. O trabalho objetivou avaliar as mudanças no uso e ocupação do solo, através de imagens
adquiridas pelo sensor Thematic Mapper (TM) a bordo do satélite Landsat 5 nos anos de 1985, 1996 e 2010
sobre uma microbacia hidrográfica localizada no município de Frederico Westphalen, RS. Brasil. A metodologia
consistiu no registro e mapeamento baseado na interpretação visual. Foram mapeadas seis classes de uso do solo,
com maior destaque para a classe floresta. Por fim, obtiveram-se mapas temáticos, tabela, e gráficos para cada
data. Os resultados mostraram que houve um aumento significativo da cobertura florestal na área estudada de
1985 para 1996 e um aumento suave de 1996 para 2010. Em geral, as áreas de uso agrícola foram substituidas
por florestas naturais ou plantios comerciais. Apesar dos resultados indicarem uma tendência evidenciada em
outros estudos verifica-se a necessidade de maiores validações.
Palavras-chave: Sensoriamento remoto, TM/Landsat 5, mapeamento, vegetação, SIG
Abstract
USE OF VARIATION IN GEOTECHNOLOGIES THUNDERSTORM COVERAGE OF SOIL IN THE
PARK MUNICIPAL ARCÂNGELO BUSATTO
The study of the land use and cover allows to monitor ecosystems at several scales, with special attention to
forest areas. The study aimed to evaluate the land use and cover changes through images of the Thematic
Mapper (TM) sensor onboard of the satellite Landsat 5, for the years of 1985, 1996 and 2010, in a watershed
located in municipality of Frederico Westphalen, RS, Brazil. The methodology consisted by a geometric
correction and mapping process based on the visual interpretation. Six classes of land use were mapped, with
special attention to forest class. Finally, thematic maps, tables and graphs were obtained for each class. The
results showed that the forest class present a significant increase from 1985 to 1996 and a gentle increment from
1996 to 2010. In general, the crop fields were replaced by natural forest regrow and commercial plantations.
Despite our results area in agreement with a trend identified by other studies, a validation processes is necessary.
Keywords: Remote sensing, TM/Landsat 5, mapping, vegetation, GIS.
INTRODUÇÃO
A importância do estudo de uso e cobertura do solo vem despertando interesse em toda a sociedade,
pois além de monitorar os possíveis impactos ambientais, pode-se acompanhar o desenvolvimento
socioeconômico de um local em varias escalas (MONTEBELO, 2005). As modificações do espaço geográfico,
1
Acadêmica de Engenharia Florestal da Universidade Federal de Santa Maria, campus de Frederico Westphalen: e-mail:
[email protected]
2
Acadêmica de Engenharia Florestal da Universidade Federal de Santa Maria, campus de Frederico Westphalen:
e-mail:[email protected]
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segundo Paviani (1991), acarretam em grandes impactos sobre o meio ambiente comprometendo o equilíbrio
ecológico e social do planeta.
Com a realização de mapeamentos de uma área objetiva-se resultados que sejam o mais próximo do
real possível. Sendo o geoprocessamento e o sensoriamento remoto alguns dos artifícios mais utilizados para o
alcance de resultados satisfatórios. Conforme (BATISTELLA, 2005), essas técnicas aliadas com Sistema de
Informação Geográfica (SIG) estão sendo utilizadas em mapeamentos do uso e cobertura do solo, pois a
dinâmica desse conjunto de técnicas tem papel fundamental no entendimento das transformações atuais e futuras
na paisagem.
Atualmente, com o desenvolvimento tecnológico há possibilidade de grandes abordagens sobre o uso e
ocupação do solo. A evolução do sensoriamento remoto proporcionou uma nova realidade de aquisição de
informações espaciais e o geoprocessamento admitiu as análises desses dados (OKA-FIORI, 2003). O uso de
informações orbitais do sensor Thematic Mapper (TM) a bordo do satélite Landsat - 5, tem se intensificado à
medida que suas potencialidades vêm sendo confirmadas com o alcance de resultados concretos. Diversos
trabalhos realizados, (BATISTA, 1984 e ASSAD 1993), descrevem a utilização de dados dos sensores da série
Landsat e asseguram a aquisição de informações confiáveis. Devemos lembrar ainda que o TM apresenta um
acervo único de imagens de média resolução espacial que podem e devem ser utilizadas para estudos que visem
compreender a dinâmica do uso e ocupação do solo de uma determinada região.
A análise temporal do uso e ocupação do solo é um instrumento indispensável em estudos ambientais.
Com o mapeamento de áreas pode-se adequar a extensão e distribuição de classes de ocupação do solo, analisar a
interação com outras classes e constatar locais favoráveis para atividades especificas. Diante desse cenário, este
trabalho objetivou avaliar as mudanças na cobertura e uso através de imagens do sensor TM/Landsat 5 dos anos
de 1985, 1996 e 2010, no município de Frederico Westphalen, RS, Brasil. Além de quantificar e identificar as
diferentes categorias existentes na perspectiva de um diagnóstico preliminar da qualidade ambiental, com relação
à perda de habitat e fragmentação da paisagem em questão.
MATERIAIS E MÉTODOS
Caracterização da Área de estudo
A área de estudo está localizada em sua maior parte no município de Frederico Westphalen (Figura 1),
sendo que este representa o maior município da microrregião do Médio Alto Uruguai, estando localizado na
região Noroeste do Estado do Rio Grande do Sul (PREFEITURA MUNICIPAL, 2011).
A região do Médio Alto Uruguai se caracteriza pela Floresta Estacional Decidual, de acordo com Cunha
(1997), é uma das formações florestais tropicais mais importantes do Estado. A Linha Faguense onde, mais
precisamente, localiza-se a área de interesse compreende uma porção do interior do município (Figura 1). Em
termos de localização geográfica é uma região considerada de importância histórico-cultural.
No local se encontra o parque municipal Arcângelo Busatto, conhecido popularmente como parque
municipal da vila Faguense, que é um dos pontos turísticos do município. Existem ainda, na região, áreas
destinadas à produção agrícola, caracterizada pela pequena propriedade e agricultura familiar, produzindo
principalmente feijão, milho e soja, pratica-se também a avicultura, suinocultura, a piscicultura, e a produção de
hortaliças.
Imagens orbitais e processamento
Para a realização do estudo foram utilizadas três imagens retiradas do sensor TM/Landsat 5,
correspondentes os anos de 1985, 1996 e 2010, que foram obtidas pela internet através de download gratuito
disponível na página do Instituto Nacional de Pesquisas Espacias (INPE). Como as imagens abrangiam as
demais bacias da região, para delimitar a área de interese, ou seja, a bacia da Linha Faguense fez-se necessário
execução do recorte do retangulo envolvente da mesma com suas coordenadas (longitude 6974421.8891 e
6963497.4499; latitude 253343.6860 e 265607.1445), fazendo uso do programa SPRING 5.1.8 (CAMARA,
1996), também obtido gratuitamente através da página do INPE. As imagens foram registradas com base na
imagem geocover 2000 com um erro médio quadrático inferior a um.
Ainda no pré-processameneto, foi aplicado o contraste nas seis bandas de cada uma das imagens. Essas
imagens foram combinadas com composições coloridas para permitir à interpretação visual. Assim, distintas
composições foram utilizadas para cada data.
A etapa seguinte consistiu na geração dos mapas de uso e ocupação do solo propriamente ditos. Foram
estabelecidas 6 classes distintas: áreas agrícolas, áreas florestais, solo exposto, palha, água e sombra. O
mapeamento foi baseado na interpretação visual e na edição manual dos polígonos. Diferentes classificadores
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foram testados, contudo os resultados não foram satisfatório. Por fim, foi feita tabulação das medidas de cada
classe, elaborados gráficos e mapas.
Figura 1. Localização geográfica da área em estudo - Frederico Westphalen – RS. Fonte: Missio (2003).
Figure 1. Geographical location of study area - Frederico Westphalen – RS. Source: Missio (2003).
RESULTADO E DISCUSSÃO
Por meio da análise temporal das imagens orbitais do sensor TM/Landsat-5 foi possível detectar a
dinâmica das classes de cobertura do solo na região de estudo. Os resultados obtidos estão sintetizados em três
mapas de uso e ocupação do solo, referentes aos anos de 1985 (Figura 2), 1996 (Figura 3) e 2010 (Figura 4).
Por se encontrar em zona rural, observa-se que na região a classe de maior destaque na paisagem é a
área de ocupação agrícola (culturas e pastagens), considerada atividade predominante na economia local. Visto
que esta classificação representa mais de 50% da área total, nos três anos de mapeamento. Pode-se também
analisar nas figuras, o aumento das áreas florestais ao longo dos anos, isso se deve ao fato da legislação vigente
que parte do pressuposto de conservação das florestas e de outros ecossistemas naturais. Conforme a Lei nº
4.771, de 15 de setembro de 1965, que estabelece limites de uso da propriedade rural, o proprietário tem a
obrigação de manter uma parcela da vegetação nativa, a qual é considerada bem de interesse comum.
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Figura 2. Mapa de uso e ocupação do solo de 1985.
Figure 2. Map of land use and cover of 1985.
Figura 3. Mapa de uso e ocupação do solo de 1996.
Figure 3. Map of land use and cover of 1996.
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Figura 4. Mapa de uso e ocupação do solo de 2010.
Figure 4. Map of land use and cover of 2010.
Na Figura 2 pode ser constatada uma grande porção de terra com solo exposto, isso pode ser devido à
época ter como método de cultivo o plantio convencional, o qual consiste em uma operação mais grosseira,
deixando o solo descoberto (EMBRAPA, 2011). Nas Figuras 3 e 4 observa-se uma diminuição dessas áreas,
podendo estar relacionado ao sistema diferenciado de manejo do solo denominado plantio direto. A utilização
desse plantio no lugar dos métodos convencionais tem aumentado significativamente nos últimos anos. Nele a
palha e demais restos vegetais de outras culturas, são mantidos na superfície do solo, conservando este coberto.
Observou-se nas Figuras 2, 3 e 4 que houve um aumento de corpos d’água no decorrer dos anos,
principalmente no mapa de 1996 onde surgiram novos reservatórios de água. Justificado com a implantação do
polo de modernização tecnológica do Médio Alto Uruguai, onde surgiu à estação experimental de piscicultura
em março de 1996 e, é distribuída em vários reservatórios e viveiros para manutenção de reprodutores de peixes
e produção de alevinos (URI, s/d).
Em 2010 foi verificada a exploração de uma classe anteriormente inexistente, ou seja, a classe definida
como sombra. Conforme trabalho realizado por (SILVA e VIEIRA, 2007) no município de Uruçuí – PI, também
apresentou a classe sombra apenas em um dos anos estudados. Os mesmos autores justificam ser devido à
ocorrência de nuvens no momento da obtenção das imagens, ou áreas escuras ocasionadas pela ondulação do
relevo.
Após a análise dos mapas, foi elaborada uma tabela mostrando as áreas das classes em hectare e Km² do
uso e ocupação do solo dos referentes anos, indicados na Tabela 1. E também distribuição percentual na forma
de gráfico (Figura 5). Na Figura 5 pode-se verificar que mais da metade da área total, nos três anos, é destinada a
agricultura. Ao avaliar a variação temporal da floresta na Figura 5 e Tabela 1, constatou-se um balanço positivo
na classe, visto que o resultado da classificação do uso e ocupação do solo mostrou um aumento gradativo nas
áreas florestais, ao longo dos 25 anos analisados na microbacia, passando de 23,0% em 1985 para 31,5% da área
em 2010. Sendo que o maior aumento ocorreu de 1985 para 1996, cerca de 8%. Conforme já citado
anteriormente este fato pode ocorrer devido à legislação vigente. Segundo trabalho realizado por (SOUZA,
2011), na bacia do Japaratuba-Mirim em Sergipe, a classe de florestas também apresentou um crescimento
gradual no decorrer dos anos de estudos.
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Tabela 1. Distribuição das classes de uso e ocupação do solo nos anos de 1985, 1996 e 2010.
Table 1. Distribution land use and cover classes in the years of 1985, 1996 and 2010.
1985
1996
2010
Classes de uso do solo
Área
Área
Área
Área
Área
Área
(ha)
(Km²)
(ha)
(Km²)
(ha)
(Km²)
Áreas Agrícolas (plantio e pastagens)
2040,6
20,406
2215,9
22,159
2119,9
21,199
Áreas Florestais
888,7
8,887
1213,2
12,132
1216,7
12,167
Solo Exposto
662,4
6,624
195,6
1,956
234,0
2,340
Palha (vegetação seca)
233,2
2,332
173,7
1,737
242,9
2,429
Água
39,3
0,393
65,8
0,658
48,2
0,482
Sombra
2,5
0,025
Área Total
3864,2
38,642
3864,2
38,642
3864,2
38,642
Figura 5. Gráfico da distribuição percentual das classes de uso e ocupação do solo.
Figure 5. Graph of land use and cover distribution in percentage.
Verificou-se também que a classe solo exposto sofreu uma redução importante nos anos considerados,
uma vez que passou de 17,2% em 1985 para 4,8% em 1996 e 6,1% em 2010, corroborando com significativo
aumento das áreas agrícolas e florestais. Dortzbach, (2011) assegura que isso pode ser devido à expansão das
áreas para produção e ocupação do solo. Souza, (2011) afirma que é necessário levar em consideração, para cada
data, o estágio do ciclo agrícola, em que a área cultivada está sendo preparada para o plantio e assim, é
identificada na imagem de satélite como solo exposto.
A classe palha apresentou porcentagens de 6,1% em 1985, 4,3% em 1996 e 6,3% em 2010. Essa
variação talvez esteja relacionada ao método de cultivo diante a época, pois atualmente tem se adotado o método
de plantio direto e cultivo mínimo, no qual permanecem sobre o solo os restos vegetais da cultura. Outro fato que
pode justificar essas modificações na cobertura do solo é momento de aquisição de imagens em determinado
período do ano.
CONCLUSÕES
Os resultados mostraram que houve um contínuo aumento da cobertura florestal de 1985 para 2010,
possivelmente motivado pelo abandono de áreas agrícolas e pelo maior rigor na aplicação da legislação
ambiental. Ocorreu uma diminuição significativa do solo exposto em consequência do aumento de áreas
agrícolas e florestais. Permitiram ainda a constatação de que em 1996 ocorreu um aumento da classe água em
função de que naquele período obteve-se o desenvolvimento da atividade de piscicultura. Contudo, estudos mais
detalhados são necessários para validar as tendências identificadas no presente trabalho.
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Este estudo mostrou que as informações de Sensoriamento Remoto, aliadas as técnicas de
geoprocessamento são de grande proveito ao planejamento e administração da ocupação ordenada e racional do
meio físico, além de permitir a avaliação e monitoramento de áreas. Visto que a análise temporal do uso e
ocupação do solo é um instrumento indispensável em estudos ambientais, pois serve de subsídio para premeditar
o uso e manejo dos recursos naturais de uma determinada região.
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MAPEAMENTO E GEOPROCESSAMENTO
TRABALHOS RESUMOS
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ANÁLISE TEMPORAL DA COBERTURA FLORESTAL DO
MUNICÍPIO DE SÃO GABRIEL – RS ATRAVÉS DE IMAGENS DE
SENSORIAMENTO REMOTO
Maria Aparecida Possati dos Santos1, Roberta Aparecida Fantinel2, Ana Caroline Paim Benedetti3
Resumo
O município de São Gabriel localiza-se na fronteira oeste do Rio Grande do Sul e possui sua economia
consolidada principalmente no setor agropecuário. O objetivo do presente estudo é mapear as florestas
nativas e plantadas desse município, usando para tal, imagens e técnicas de sensoriamento remoto. A
metodologia adotada utilizou o programa SPRING 5.1.8 para realizar as seguintes etapas: download e
importação de imagens do satélite Landsat 5, sensor TM, datadas de 14/06/1985 e 03/05/2011,
processamento digital de imagens através da técnica de contraste, reconhecimento de padrões de uso e
cobertura da terra, classificação digital MaxVer e geração de mapas temáticos. No primeiro ano de análise
a floresta nativa totalizou 406,45 km² e a floresta plantada foi quantificada 11,9 km². Já na segunda data,
a floresta nativa apresentou 428,97 km² e a floresta plantada totalizou 94,06 km². Considerando o
intervalo de 26 anos, conclui-se que houve expansão na cobertura florestal no município, dada
principalmente pela introdução de espécies exóticas.
Palavras-chave: classificação digital, MaxVer, dinâmica florestal.
Abstract
TEMPORAL ANALYSIS OF FOREST COVER OF “SÃO GABRIEL – RS” THROUGH REMOTE
SENSING IMAGES
“São Gabriel” is located in the west of Rio Grande do Sul and has consolidated economy especially in the
agricultural sector. The objective of the study is to map the native and planted forests that municipality,
for using such remote sensing images and techniques. The methodology used the program SPRING 5.1.8
the following steps: download and import images from Landsat 5 TM sensor, dated 14/06/1985 and
03/05/2011, digital image processing using the technique of contrast, observation of patterns of land use
and land cover, classification digital MaxVer and elaboration of thematic maps. In the first year of
analysis to native forest totaled 406.45 km ² and planted forest was quantified 11.9 km ². On the second
date, the native forest had 428.97 km ² and 94.06 km ² planted forest. Considering the time of 26 years,
concluded that there was an increase in forest cover in the city, especially given the introduction of exotic
species.
Keywords: digital image classification, MaxVer, forest dynamics.
Acadêmica do Curso de Engenharia Florestal. Universidade Federal do Pampa – UNIPAMPA – RS, [email protected] ;
Acadêmica do Curso de Engenharia Florestal. Universidade Federal do Pampa – UNIPAMPA – RS, [email protected]
3
Professora Dra da Universidade Federal do Pampa – UNIPAMPA – RS, [email protected]
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